Kognitive Robotik: Verbesserung der maschinellen Intelligenz für autonome Entscheidungsfindung

2: Kognitionswissenschaft: Erforschung der interdisziplinären Wissenschaft hinter der Kognition und ihrer Rolle in der Robotik.

3: Subsumptionsarchitektur: Verstehen, wie sich einfache Verhaltensweisen zu komplexen Aktionen in Robotern kombinieren lassen.

4: Künstliches Bewusstsein: Untersuchung des kontroversen Themas, ob Maschinen Bewusstsein entwickeln können.

5: Symbolische künstliche Intelligenz: Diskussion symbolischer KI und ihrer Anwendungen in der kognitiven Robotik.

6: Kognitive Modelle: Einführung in Modelle, die menschliche kognitive Prozesse für die Roboterentwicklung nachahmen.

7: Soar (kognitive Architektur): Eintauchen in die Soar-Architektur und ihre Rolle bei intelligenter Entscheidungsfindung.

8: Entwicklungsrobotik: Erkunden, wie Roboter ähnlich der menschlichen Entwicklung von ihrer Umgebung lernen können.

9: Kognitive Architektur: Verstehen der Strukturen, die die Kognition und Problemlösung von Robotern unterstützen.

10: Intelligenter Agent: Definition intelligenter Agenten und ihres Verhaltens in autonomen Systemen.

11: Verkörperte Kognitionswissenschaft: Untersuchen, wie Kognition mit physischer Verkörperung in der Robotik verknüpft ist.

12: Enaktivismus: Einführung in die Theorie der Kognition, die die Interaktion mit der Umgebung betont.

13: Moravecs Paradoxon: Analysieren der Lücke zwischen hochrangigem Denken und einfachen physischen Aufgaben in der Robotik.

14: Neurorobotik: Erkunden der Integration neuronaler Modelle in Robotersysteme für erweiterte Kognition.

15: Objekt-Aktionskomplex: Verstehen, wie Roboter Objekte in dynamischen Umgebungen erkennen und mit ihnen interagieren.

16: LIDA (kognitive Architektur): Ein detaillierter Blick auf das LIDA-Modell und seine Anwendungen in der kognitiven Robotik.

17: Situierter Ansatz (künstliche Intelligenz): Untersuchung, wie sich KI an reale Umgebungen anpasst und in ihnen funktioniert.

18: Verkörperte Kognition: Hervorhebung, wie sich physische Präsenz und sensorisches Feedback auf die Roboterintelligenz auswirken.

19: Prädiktive Kodierung: Verstehen, wie Roboter Vorhersagen verwenden, um sensorische Informationen zu interpretieren und Aktionen zu steuern.

20: Kognitive Neurowissenschaft: Untersuchung, wie Erkenntnisse aus der Neurowissenschaft die kognitiven Architekturen von Robotern beeinflussen.

21: Kognition: Eine umfassende Überprüfung der Kognition und ihrer Anwendung bei der Entwicklung intelligenter Roboter.