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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

How Failure Facilitates Success

verfasst von : Mark Wernsdorfer

Erschienen in: Artificial General Intelligence

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Robotic systems that interact with real-world environments cannot capture all the underlying patterns that govern the environment’s reactions to the system’s actions. One way to deal with this uncertainty is to describe the environment probabilistically. This paper proposes another way: Failed expectations are incorporated into a deterministic model that can describe more complex dynamics than exclusively probabilistic models can. Wrong predictions from the past are used to provide a more appropriate description of the future. Unlike previous approaches, it does not suggest that transitions between hidden states can be predicted prior to the fact. Instead, effects are considered that are impossible according to the model’s current predictions. This discrepancy enables the model to self-correct in a continual coupling with the system that it describes.

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Fußnoten
1
For the sake of simplicity, in the following, only dynamic trajectories with a history length of \(n = 1 \) are considered. As a consequence, the emission function in Definition 1 can be simplified to \(x_t = f(x_{t-1}) \).
 
2
The approximations have been obtained by simple linear regression.
 
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Metadaten
Titel
How Failure Facilitates Success
verfasst von
Mark Wernsdorfer
Copyright-Jahr
2018
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-97676-1_28