Cognitively Inspired Computational Memory Model with Applications in Robotics

У дисертацији је представљен нови рачунарски модел дуготрајне меморије, намењен за примене у конверзаци- оним роботским агентима. Предложени модел је симболи- чки, са методолошког аспекта, и инспирисан је изабраним когнитивним механизмима људског меморијског система, који укључују интеграцију менталних репрезентација, семантичку категоризацију, асоцијативно учење и контек- стно зависно селектовање информација. У основи модела се налази симболички приступ за аутоматско моделовање домена интеракције између човека и робота. Релевантни функциoнaлни aспeкт предложеног модела oднoси се нa прoблeме адекватног aктивирaњa делова дуготрајне мeмoриje, у складу са спољашњим стимулансима, истори- јом интеракције и тренутним контекстом интеракције. Ниво апстракције у спецификацији модела је довољан да омогући примену модела у широком спектру просторних, униформних домена који су карактеристични за интеракцију између човека и робота, а ниво детаља у спецификацији је довољан за рачунарску имплементацију модела.U disertaciji je predstavljen novi računarski model dugotrajne memorije, namenjen za primene u konverzaci- onim robotskim agentima. Predloženi model je simboli- čki, sa metodološkog aspekta, i inspirisan je izabranim kognitivnim mehanizmima ljudskog memorijskog sistema, koji uključuju integraciju mentalnih reprezentacija, semantičku kategorizaciju, asocijativno učenje i kontek- stno zavisno selektovanje informacija. U osnovi modela se nalazi simbolički pristup za automatsko modelovanje domena interakcije između čoveka i robota. Relevantni funkcionalni aspekt predloženog modela odnosi se na probleme adekvatnog aktiviranja delova dugotrajne memorije, u skladu sa spoljašnjim stimulansima, istori- jom interakcije i trenutnim kontekstom interakcije. Nivo apstrakcije u specifikaciji modela je dovoljan da omogući primenu modela u širokom spektru prostornih, uniformnih domena koji su karakteristični za interakciju između čoveka i robota, a nivo detalja u specifikaciji je dovoljan za računarsku implementaciju modela.This dissertation proposes a novel computational model of long-term memory intended for applications in conversational robotic agents. The proposed model is symbolic, from the methodological point of view, and cognitively-inspired by selected cognitive mechanisms of the human memory system, including integration of mental representations, semantic categorization, associative learning, and context-dependent information selection. In the core of the model there is a symbolic approach to automatic modeling of domains of human-robot interaction. The relevant functional aspect of the proposed model concerns the problems of context-dependent retrieval from long-term memory, in accordance with external stimuli, the interaction history, and the current context of interaction. The level of abstraction in the model is sufficient to enable generalization of the model over a range of spatial, uniform domains that are characterical for human-robot interaction, while the level of detail contained in the specification of the model is sufficient for a computational implementation