DyBaNeM: Bayesian Model of Episodic Memory

Abstract

Title: DyBaNeM: Bayesian Model of Episodic Memory Author: Mgr. Rudolf Kadlec E-mail: rudolf.kadlec@gmail.com Department: Department of Software and Computer Science Education Supervisor: Mgr. Cyril Brom, Ph.D. Department of Software and Computer Science Education Abstract: Artificial agents endowed with episodic (or autobiographic) memory systems have the abilities to remember and recall what happened to them in the past. The existing Episodic Memory (EM) models work as mere data-logs with indexes: they enable record, retrieval and delete operations, but rarely organize events in a hierarchical fashion, let alone abstract automatically detailed streams of "what has just happened" to a "gist of the episode." Consequently, the most interest- ing features of human EM, reconstructive memory retrieval, emergence of false memory phenomena, gradual forgetting and predicting surprising situations are out of their reach. In this work we introduce a computational framework for episodic memory modeling called DyBaNeM. DyBaNeM connects episodic mem- ory abilities and activity recognition algorithms and unites these two computer science themes in one framework. This framework can be conceived as a general architecture of episodic memory systems, it capitalizes on Bayesian statistics and, from the psychological...

Název práce: DyBaNeM: Bayesovský model epizodické paměti Autor: Mgr. Rudolf Kadlec E-mail: rudolf.kadlec@gmail.com Katedra: Kabinet software a výuky informatiky Vedoucí disertační práce: Mgr. Cyril Brom, Ph.D. Kabinet software a výuky informatiky Abstrakt: Umělí agenti vybavení epizodickou (nebo autobiografickou) pamětí mají schop- nost zapamatovat si a následně si i vybavit, co se jim stalo v minulosti. Stávající modely epizodické paměti (EP) fungují jako pouhé logy s indexy: umožňují záznam, vyhledávání a mazání vzpomínek, ale jen zřídka uchovávají agentovu aktivitu v hierarchické podobě, natož aby umožňovaly automaticky abstraho- vat pozorovanou aktivitu do obecnějších epizod. V důsledku toho nejzajímavější rysy lidské EP, jako jsou rekonstrukce vzpomínek, vznik falešných vzpomínek, postupné zapomínání a předpovídání překvapivých situací, zůstávají mimo jejich dosah. V této práci představíme výpočetní model epizodické paměti pojmenovaný DyBaNeM. DyBaNeM propojuje modelování EP s algoritmy pro rozpoznávání aktivit v jednom výpočetním modelu. DyBaNeM staví na principech Bayesovské statistiky a na takzvané Fuzzy-Trace teorii vycházející z oblasti výzkumu falešných vzpomínek. V práci bude představeno několik...