This paper makes the case that a powerful new discipline, which we term perception engineering, is steadily emerging. It follows from a progression of ideas that involve creating illusions, from historical paintings and film, to video games and virtual reality in modern times. Rather than creating physical artifacts such as bridges, airplanes, or computers, perception engineers create illusory perceptual experiences. The scope is defined over any agent that interacts with the physical world, including both biological organisms (humans, animals) and engineered systems (robots, autonomous systems). The key idea is that an agent, called a producer, alters the environment with the intent to alter the perceptual experience of another agent, called a receiver. Most importantly, the paper introduces a precise mathematical formulation of this process, based on the von Neumann-Morgenstern notion of information, to help scope and define the discipline. It is then applied to the cases of engineered and biological agents with discussion of its implications on existing fields such as virtual reality, robotics, and even social media. Finally, open challenges and opportunities for involvement are identified.


翻译:本文论证了一个强大的新兴学科——我们称之为感知工程——正在稳步形成。它源于一系列涉及创造幻象的思想演进,从历史上的绘画与电影,到现代电子游戏与虚拟现实。感知工程师并非创造桥梁、飞机或计算机等物理制品,而是构建虚幻的感知体验。该学科的研究范围涵盖所有与物理世界交互的智能体,包括生物有机体(人类、动物)和工程系统(机器人、自主系统)。其核心思想是:一个被称为"生产者"的智能体通过改变环境,意图改变另一个被称为"接收者"的智能体的感知体验。最重要的是,本文基于冯·诺依曼-摩根斯坦信息论,引入该过程的精确数学表述,以帮助界定该学科的范围与定义。随后将该理论应用于工程系统与生物智能体的案例,并探讨其对虚拟现实、机器人技术乃至社交媒体等现有领域的影响。最后,本文指出了待解决的开放性挑战及可参与的机遇。

0
下载
关闭预览

相关内容

《工程》是中国工程院(CAE)于2015年推出的国际开放存取期刊。其目的是提供一个高水平的平台,传播和分享工程研发的前沿进展、当前主要研究成果和关键成果;报告工程科学的进展,讨论工程发展的热点、兴趣领域、挑战和前景,在工程中考虑人与环境的福祉和伦理道德,鼓励具有深远经济和社会意义的工程突破和创新,使之达到国际先进水平,成为新的生产力,从而改变世界,造福人类,创造新的未来。 期刊链接:https://www.sciencedirect.com/journal/engineering
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
19+阅读 · 2022年7月29日
VIP会员
最新内容
基于博弈论的陆军人机协同(长文报告)
专知会员服务
1+阅读 · 今天1:54
美国陆军航空兵:以愿景引领转型
专知会员服务
1+阅读 · 今天1:38
《多域战场上反制小型无人机系统》150页
专知会员服务
14+阅读 · 6月11日
战场人工智能:增强陆地作战能力的发现与要求
以人工智能为中心的指挥控制
专知会员服务
4+阅读 · 6月11日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员