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• W2551895275 abstract "A compreensao da cognicao humana tem-se revelado extremamente complexa. Apesar dessa complexidade, diversas abordagens tem surgido na area de inteligencia artificial, na tentativa de explicar o processo cognitivo, com o objetivo de desenvolver mecanismos de software e hardware que apresentem comportamento inteligente. Uma das abordagens propostas e chamada de cognicao incorporada e embebida, que, atraves de sua base teorico-conceitual sobre o processo cognitivo, tem contribuido, de maneira expressiva, para o desenvolvimento de sistemas inteligentes. Um dos mais importantes aspectos da cognicao humana e a memoria, por permitir o estabelecimento de correlacoes de nossas experiencias. Alem disso, recentemente, o processo de memoria tem sido reconhecido como sendo um processo multiniveis ou hierarquico. Uma das teorias que sistematiza esse conceito e a teoria da selecao de grupos neuronais (TNGS). A TNGS fundamenta-se em estudos da area de neurociencia que tem revelado, por meio de evidencias experimentais, que certas areas do cerebro (i.e. o cortex cerebral) podem ser descritas como sendo organizadas, funcionalmente, em niveis hierarquicos, em que os niveis funcionais mais elevados coordenariam e correlacionariam conjuntos de funcoes dos niveis mais baixos. As unidades mais basicas da area cortical sao formadas durante a epigenese e sao chamadas de grupos neuronais, sendo definidas como um conjunto localizado de neuronios fortemente acoplados, constituindo o que poderiamos chamar primeiro nivel de memoria. Por outro lado, os niveis mais altos sao formados durante a vida, ou durante nossa ontogenia, atraves de seletivo reforco e enfraquecimento das conexoes neurais entre os grupos neuronais. Considerando esse efeito, propusemos que as hierarquias de niveis mais elevados emergissem, atraves de um mecanismo de aprendizagem, como correlacoes das memorias de nivel mais baixo. Nesse sentido, nosso objetivo e contribuir para a analise, projeto e desenvolvimento das memorias associativas, hierarquicamente acopladas e para o estudo das implicacoes que tais sistemas tem na construcao de sistemas inteligentes sob o paradigma da cognicao incorporada e embebida. Assim, inicialmente, um detalhado estudo das redes neurais artificiais foi realizado e o modelo de rede neural artificial GBSB (Generalized Brain-State-in-a-Box) foi escolhido para funcionar como as memorias de primeiro nivel do modelo proposto. A dinâmica e sintese das redes individuais foram desenvolvidas e diversas tecnicas de acoplamento foram investigadas. Os metodos estudados para construir o segundo nivel de memoria foram: aprendizado Hebbiano, sintese baseada na estrutura do espaco vetorial e a abordagem de computacao evolucionaria. Alem disso, uma profunda analise da capacidade, armazenamento e performance de recuperacao, considerando redes individuais, assim como o sistema global, foi desenvolvida." @default.
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