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【24h】

Gibsonian Affordances for Roboticists

机译：吉布森对机器人专家的支持

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Using hypersets as an analytic tool, we compare traditionally Gibsonian (Chemero 2003; Turvey 1992) and representationalist (Sahin et al. this issue) understandings of the notion 'affordance'. We show that representationalist understandings are incompatible with direct perception and erect barriers between animal and environment. They are, therefore, scarcely recognizable as understandings of 'affordance'. In contrast, Gibsonian understandings are shown to treat animal-environment systems as unified complex systems and to be compatible with direct perception. We discuss the fruitful connections between Gibsonian affordances and dynamical systems explanation in the behavioral sciences and point to prior fruitful application of Gibsonian affordances in robotics. We conclude that it is unnecessary to re-imagine affordances as representations in order to make them useful for researchers in robotics.
机译：我们使用超集作为分析工具，比较了传统的吉布森主义者（Chemero 2003；图维1992）和代表主义者（Sahin等人，本期）对“负担”概念的理解。我们表明，代表主义的理解与动物和环境之间的直接感知和竖立障碍不相容。因此，它们几乎不被理解为对“负担”的理解。相反，吉布森主义的理解被证明可以将动物-环境系统视为统一的复杂系统，并与直接感知兼容。我们讨论了行为科学中Gibsonian能力和动力学系统解释之间的卓有成效的联系，并指出了Gibsonian能力在机器人技术中的先前卓有成效的应用。我们得出的结论是，没有必要将赠予重新想象为表示形式，以使其对机器人技术的研究人员有用。

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