Theoretical concepts for co-adaptive human machine interaction with application to BCI

我们探讨了共适应学习者的理论和实践，并提出了共适应学习者的一个主题。In diesem neuen Lernparadigma müssen sich zwei lernende Systeme jeweils an einander anpassen（coadaptieren），um effizient zu interagieren.一个标准的beispiel是一个自动的Lernmaschine和一个menschlicher Nutzer zu nennen，welche sich autonom an einander adaptieren - von einander lernen - während sie ein gemeinsames Ziel verfolgen。比朗说，研究工作主要集中在机械工程师的位置上，并在规则中找到了重点，在模型的交互中找到了人。这一方案的优点是：（a）是最好的算法，它与Lernsysteme的同步性是相互适应的;（B）是一个先验或两个先验，一个与Lernerlauben相互适应的Konvergenz;（c）是两个Lernerlauben的Konvergenz的最优、一致和有效的近似解。本课题的主要研究内容是对Zwei-Lerner问题的理论分析，提出了一种自适应学习方法，用于脑机接口设计的韦尔登。Dies ist ein besonders schwieriges Testbett für die Interaktion zwischen Mensch und Maschine.在SPP探索韦尔登的Verlauf中，可实现人与人之间的机器交互。

Wir untersuchen die theoretischen und praktischen Herausforderungen des co-adaptiven Lernens, eines wichtigen aktuellen Themas des autonomen Lernens. In diesem neuen Lernparadigma müssen sich zwei lernende Systeme jeweils an einander anpassen (coadaptieren), um effizient zu interagieren. Als ein Standardbeispiel ist eine autonome Lernmaschine und ein menschlicher Nutzer zu nennen, welche sich autonom an einander adaptieren – von einander lernen – während sie ein gemeinsames Ziel verfolgen. Bislang hat sich die Forschung vor allem auf die Seite des maschinellen Lernens fokussiert und dabei in der Regel vernachlässigt, den menschlichen Benutzer in dieser Interaktion zu modellieren. Das vorliegende Projekt wird daher untersuchen: (a) was sind die besten algorithmischen Strategien, um die co-adaptierenden Lernsysteme zu synchronisieren, (b) was sind Zwangsbedingungen oder Priors, die eine einfachere Konvergenz co-adaptativer Lerner erlauben und (c) welche lerntheoretischen Resultate können in Bezug auf Optimalität, Konsistenz und effiziente approximative Strategien für die Konvergenz von zwei Lernern erreicht werden. Während der Hauptfokus des Projektes somit auf der theoretischen Analyse des Zwei-Lerner Problems liegt, soll das autonome coadaptive Lernen für das Probandentraining für Brain Computer Interfacing angewandt werden. Dies ist ein besonders schwieriges Testbett für die Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Weitere praktische Szenarien der autonomen co-adaptiven Mensch Maschine Interaktion sollen im Verlauf des SPP exploriert werden.