Abstract: By action model, we understand any logic-based representation of effects and executability preconditions of individual actions within a certain domain. In the context of artificial intelligence, such models are necessary for planning and goal-oriented automated behaviour. Currently, action models are commonly hand-written by domain experts in advance. However, since this process is often difficult, time-consuming, and error-prone, it makes sense to let agents learn the effects and conditions of actions from their own observations. Even though the research in the area of action learning, as a certain kind of inductive reasoning, is relatively young, there already exist several distinctive action learning methods. We will try to identify the collection of the most important properties of these methods, or challenges that they are trying to overcome, and briefly outline their impact on practical applications., Abstrakt: Podle akčního modelu chápeme logickou reprezentaci efektů a předpokladů vykonatelnosti jednotlivých akcí v rámci určité domény. V kontextu umělé inteligence jsou tyto modely nezbytné pro plánování a cílené automatizované chování. V současné době jsou akční modely běžně ručně psány odborníky domény předem. Vzhledem k tomu, že tento proces je často obtížný, časově náročný a náchylný k chybám, má smysl nechat agenty seznámit se s účinky a podmínkami akcí z vlastních pozorování. I když je výzkum v oblasti akčního učení, jako určitý druh indukčního uvažování, relativně mladý, existuje již několik výrazných metod učení. Pokusíme se identifikovat sbírku nejdůležitějších vlastností těchto metod., and Michal Čertický
Příspěvek navazuje na článek publikovaný v časopise Studia paedagogica 2009/2, kde byl ve stručnosti představen koncept mezigeneračního učení a dále byla zmapována nabídka kurzů a programů neformálního vzdělávání, které mohou představovat pro členy rodin různých generací příležitost vzájemně se učit. Vytvořený přehled je nyní odrazovým můstkem k dalšímu detailnějšímu zkoumání toho, co lidi do kurzů přivádí, co jim účast v kurzech přináší, jak hodnotí účast lidí z různých generací a jak vnímají mezigenerační učení. Tento detailnější vhled je založen na výsledcích dotazníkového šetření mezi účastníky kurzů neformálního vzdělávání, a to ze tří generací: rodičů, prarodičů a dospělých dětí, nikoli však z jedné rodiny. Jejich výpovědi jsou mezigeneračně srovnávány, případně konfrontovány s výsledky jiných výzkumů. and The contribution continues an article briefly introducing the concept of intergenerational learning, published in the 2009/2 issue of Studia Paedagogica. The article reviewed the offer of the courses and programmes of non-formal education as opportunities for family members of various generations to learn among each other. The review became the starting point of further exploration of what motivates people to take up the courses, what they gain in them, how they judge the participation of people of various generations, and how they perceive intergenerational learning. A more detailed view like this is based on a questionnaire survey among the participants of the courses of non-formal education, of three different generations: parents, grandparents and grown-up children, though not of one and the same family. Their responses are compared among each other and, in some case, confronted with the results of other surveys.
The caterpillars of the butterfly Methona themisto (Nymphalidae: Ithomiinae) are conspicuously coloured and feed exclusively on Brunfelsia uniflora (Solanaceae), a plant that is rich in secondary plant substances, which suggests the caterpillars are chemically protected against predators. Results of experiments indicate that predators determine the survival of Methona themisto caterpillars in the field and laboratory bioassays that this organism is eaten by ants and spiders but not chicks. Both the conspicuous orange and black striped colouration and chemical compounds of Methona themisto caterpillars seem to be related to protection against predation by visually hunting predators. Chicks ate proportionally more of the cryptically coloured 1st instar caterpillars than of the conspicuously coloured later instar caterpillars. That Methona themisto caterpillars are chemically defended is supported by the activity of the dichloromethanic extract of 5th instars in preventing predation by chicks. Caterpillars of Methona themisto are aposematic as they are both (1) unpalatable, and (2) their warning signal is easily recognized by potential predators. Chicks learned to avoid the aposematic 3rd or 5th instar caterpillars after one encounter. Mealworms painted to look like caterpillars were also rejected by chicks that had previously encountered Methona caterpillars. Naïve chicks did not avoid eating the painted mealworms, which indicates they do not innately avoid this specific colour pattern.
The paper deals with a description of a constructive neural network based on gradient initial setting of its weights. The network has been used as a pattern classifier of two dimensional patterns but it can be generally used to n x m associative problems. A network topology, processes of learning and retrieving, experiments and comparison to other neural networks are described.
Extremely low-frequency magnetic field (ELF-MF) has been suggested to influence the cognitive capability but this should be dynamically evaluated in a longitudinal study. Previous training can affect performance, but the influence under magnetic field is unclear. This study aims to evaluate the effects of previous training and ELF-MF exposure on learning and memory using the Morris water maze (MWM). Sprague-Dawley rats were subjected to MWM training, ELF-MF exposure (50 Hz, 100 μT), or ELF-MF exposure combined with MWM training for 90 days. Normal rats were used as controls. The MWM was used to test. The data show that the rats exposed to training and ELF-MF with training performed better on spatial acquisition when re-tested. However, during the probe trial the rats showed no change between the training phase and the test phase. Compared with the control group, the ELF-MF group showed no significant differences. These results confirm that previous training can improve the learning and memory capabilities regarding spatial acquisition in the MWM and this effect can last for at least 90 days. However, this improvement in learning and memory capabilities was not observed during the probe trial. Furthermore, ELF-MF exposure did not interfere with the improvement in learning and memory capabilities., Y. Li, C. Zhang, T. Song., and Obsahuje bibliografii
Cieľ štúdie. Analýza odstupňovania modifikovanej spätnej väzby v Dynamickom teste latentnej učebnej schopnosti pre 8 až 10 ročné deti (DTLUS 8-10). Súbor a postup výskumu. Výskumný súbor tvorili deti zo sociálne znevýhodňujúceho prostredia vo veku od 7 do 8 rokov a 6 mesiacov (N = 50), ktorým boli administrované jednotlivé stupne spätnej väzby izolovane. Hypotéza. Pri izolovanom poskytnutí jednotlivých rád z DTLUS 8-10, upravených na základe zásad poskytovania spätnej väzby v krátkodobých dynamických testoch, sa bude s vyšším stupňom jednotlivých rád zvyšovať aj počet správnych odpovedí. Štatistická analýza. Na zistenie rozdielov medzi jednotlivými radami z hľadiska počtu vyriešených a nevyriešených úloh bol zvolený chí-kvadrát test, v rámci ktorého boli pre každú úlohu porovnávané reálne frekvencie medzi odpoveďami pri jednotlivých dvojiciach rád. Výsledky. Preukázalo sa, že s vyšším stupňom spätnej väzby narastalo aj percento vyriešených úloh. Príspevok poskytuje overený návod na poskytovanie spätnej väzby v krátkodobých dynamických testoch. Obmedzenia štúdie. Výsledky sa vzťahujú len na 7 až 8 ročné deti zo sociálne znevýhodňujúceho prostredia., Goal of the study. Analysis of grading the modified feedback in Dynamic test of latent learning ability for 8 to 10 years old children (DTLUS 8-10). Sample and method. The research sample consisted of children from socially disadvantaged environment aging from 7 to 8 years and 6 months (N=50). The particular grades of feedback were administered to them separately. Hypothesis. In case of separate providing the particular sequences from DTLUS 8-10, adjusted on the basis of principles for providing the feedback in short-time dynamic tests, together with the higher grade of particular sequences the number of right answers will be also increasing. Statistical analysis. For assessing the differences between particular sequences in numbers of worked out and non-worked out tasks the chisquared test was selected. The real frequencies of answers in particular pairs of sequences were compared for every task. Results. It was proved that together with the higher grade of feedback the percentage of worked out tasks was increasing. The paper offers the verified instructions for providing feedback in short-time dynamic tests. Study limits. Results apply only to 7 to 8 years old children from socially disadvantaged environment., Vladimír Čema., and Obsahuje bibliografii a bibliografické odkazy
Úlohou umelej inteligencie (UI) v Turingovom teste je imitovať človeka do takej miery, aby vyšetrovateľ nebol schopný rozlíšiť stroj od človeka. S príchodom hlbokého učenia (DL) (podkategória UI) sa však situácia mení, pretože sa tieto systémy namiesto simulovania ľudskej inteligencie zameriavajú na riešenie konkrétnych problémov. Z dôvodu, že tieto umelé systémy nesimulujú ľudskú inteligenciu, sa otvára otázka, či nie je Turingov test v problematike hlbokého učenia irelevantný. Na problém sa je možné pozrieť v troch častiach. Po prvé, sa je potrebné zamerať na aplikačné využitie Turingovho testu v Loebnerovej cene, v ktorej sú kladené otázky zamerané na aspekty ľudskej inteligencie – učenie, usudzovanie a porozumenie. Po druhé, je možné považovať za problém, že sa v Turingovom teste rozumie pod inteligenciou iba všeobecná ľudská inteligencia. Keďže ani DL touto formou inteligencie nedisponuje, je možné bez pochýb označiť túto UI za neinteligentnú? Nakoniec je otázne, či by vlastne malo zmysel, aby účelovo zameraná UI, akou je DL, absolvovala Turingov test, nakoľko samotný test žiadne ďalšie poznatky o analýze problémov alebo inteligencii neprináša. and The role of artificial intelligence in the Turing test is to imitate human beings to such an extent that people will not realize it is a machine. With the rise of deep learning (a subcategory of AI), the situation is changing rapidly as the new systems do not focus on imitating human intelligence but emphasize thorough solutions to specific issues. The main difference between predefined AI and deep learning (DL) is that these systems are self-learning and have verifiable results. Firstly, we need to analyse the application of the Turing test in the Loebner Prize because, there, the primary emphasis is on aspects of human intelligence – learning, reasoning and understanding. Secondly, in the Turing test, only general intelligence is considered, and this can be questionable. If DL does not possess this form of intelligence, by this reasoning, we should consider it unintelligent. However, is such understanding correct? The third and last aspect questions whether the Turing test is beneficial for an AI designed for specific tasks because the results do not bring any new data and conclusions.
We show that the learning of (uncertain) conditional and/or causal information may be modelled by (Jeffrey) imaging on Stalnaker conditionals. We adapt the method of learning uncertain conditional information proposed in Günther (2017) to a method of learning uncertain causal information. The idea behind the adaptation parallels Lewis (1973c)’s analysis of causal dependence. The combination of the methods provides a unified account of learning conditional and causal information that manages to clearly distinguish between conditional, causal and conjunctive information. Moreover, our framework seems to be the first general solution that generates the correct predictions for Douven (2012)’s benchmark examples and the Judy Benjamin Problem., Ukazujeme, že učení (neurčitých) podmíněných a / nebo kauzálních informací může být modelováno zobrazením (Jeffrey) na Stalnakerových podmínkách. Metodu učení nejistých podmíněných informací navrhovaných v Güntheru (2017) přizpůsobujeme metodě učení nejistých kauzálních informací. Myšlenka adaptačních paralel Lewisova (1973c) analýza kauzální závislosti. Kombinace metod poskytuje jednotný popis učení podmíněných a příčinných informací, které dokáží jasně rozlišit mezi podmíněnými, příčinnými a spojovacími informacemi. Náš rámec se navíc jeví jako první obecné řešení, které vytváří správné předpovědi pro příklady benchmarku Douven (2012) a problém Judy Benjaminové., and Mario Günther
Cílem tohoto článku je popsat a kriticky reflektovat tři hlavní teoretické přístupy, kterými je v současné psychologii konstruován lidský potenciál k učení; autoři tyto přístupy souhrnně označují jako teorie nadání, teorie přípravy a teorie motivace. Autoři se v článku zabývají tím, na jakých základech jsou jednotlivé přístupy vystavěny, tedy z jakého teoretického rámce vycházejí a jaké metody používají. Ukazují také, jak jednotlivé přístupy k lidskému potenciálu zobecňují své závěry, a jak na tomto základě doporučují odlišné vzdělávací praktiky a nabízejí odlišné interpretace situací, se kterými se lidé mohou setkávat v průběhu vzdělávání. Závěrem argumentují, že jednotlivé přístupy mohou být nahlíženy z perspektivy kritické psychologie jako různé diskurzy lidské přirozenosti, které vycházejí z rozdílných ideologických perspektiv a jejichž závěry mohou vést ke zvýhodňování, nebo naopak znevýhodňování různých skupin studentů a studentek., The main aim of the article is to introduce and critically reflect on three theoretical approaches representing three different psychological constructions of human potential to learn; we label them theories of giftedness, theories of preparation, and theories of motivation. The authors focus on the ways in which the approaches have been construed and explore their philosophical and methodological background. Furthermore, the authors show how the approaches generalize their conclusions and on this basis recommend various educational practices and provide different interpretations of situations emerging in the educational context. Finally, the authors discuss that the approaches are a part of various discourses of human nature influenced by different ideological perspectives. In this way, their conclusions may favor or discriminate against various groups of students., Jiří Mudrák, Kateřina Zábrodská., and Obsahuje seznam literatury
During the early postnatal age environmental signals underlie the development of sensory systems. The visual system is considered as an appropriate system to evaluate role of sensory experience in postnatal development of sensory systems. This study was made to assess the effect of visual deprivation on strategy of arm selection in navigation of radial arm maze. Six-week-old light- (LR, control) and dark-reared (DR) rats were trained for correct choices and adjacent arms tasks. Our results showed that both the LR and DR animals equally selected correct arms. In the adjacent arms task, however, the control group significantly outperformed the DR animals. While the LR males and females displayed some differences in performing the tasks, no sex dependency was found in the performance of the DR group. These findings indicate that the lack of visual experience is likely to influence the strategy selection as well as sex differences. Thus the difference in the performance of LR and DR animals seems to be due to the male rather than female behavior., M. Salami., and Obsahuje bibliografii a bibliografické odkazy