Nouvelle AI - Nouvelle AI

Смотрите также: расположенный и ИИ на основе поведения

Nouvelle искусственный интеллект (AI) - подход к искусственный интеллект впервые в 1980-х годах Родни Брукс, который тогда был частью Лаборатория искусственного интеллекта Массачусетского технологического института.[1] Nouvelle AI отличается от классического AI тем, что нацелен на создание роботов с уровнем интеллекта, подобным насекомым. Исследователи полагают, что интеллект может естественным образом возникать из простого поведения, поскольку эти интеллекты взаимодействуют с «реальным миром», вместо того, чтобы использовать сконструированные миры, которые символический ИИ обычно должен был запрограммировать в них.[2]

Мотивация

Различия между новым ИИ и символическим ИИ очевидны в ранних роботах. Shakey и Фредди. Эти роботы содержали внутреннюю модель (или «представление») своих микромиров, состоящую из символических описаний. В результате эту структуру символов приходилось обновлять по мере движения робота или изменения мира.

Программы планирования Шейки оценивали структуру программы и разбивали ее на необходимые шаги для выполнения желаемого действия. Для обработки этого уровня вычислений требовалось много времени, поэтому Shakey обычно выполнял свои задачи очень медленно.

Исследователи символического ИИ долгое время сталкивались с проблемой обновления, поиска и иного манипулирования символическими мирами внутри своих ИИ. Новая система постоянно ссылается на свои сенсоры, а не на внутреннюю модель мира. Он обрабатывает информацию внешнего мира, которая ему нужна, от органов чувств, когда это необходимо. По словам Брукса, «мир - это лучшая модель, всегда актуальная и полная в каждой детали».

Основная идея нового ИИ заключается в том, что простое поведение со временем формирует более сложное. Например, простое поведение может включать такие элементы, как «двигаться вперед» и «избегать препятствий». Робот, использующий новый ИИ, с простым поведением вроде избежание столкновения и движение к движущемуся объекту могло бы объединиться, чтобы произвести более сложное поведение, подобное преследованию движущегося объекта.

Проблема с рамой

[3][4][1]В проблема с рамой описывает проблему с использованием логика первого порядка (FOL), чтобы выразить факты о роботе в мире. Представление состояния робота с помощью традиционного FOL требует использования многих аксиом (символического языка), чтобы подразумевать, что вещи в окружающей среде не изменяются произвольно.

Nouvelle AI стремится обойти проблему фреймов, отказавшись от заполнения ИИ или робота объемами символический язык и вместо этого позволяя проявиться более сложным формам поведения, комбинируя более простые поведенческие элементы.

Воплощение

[5]Целью традиционного ИИ было создание разума без тел, который мог бы взаимодействовать с миром только с помощью клавиатуры, экрана или принтера. Однако новый ИИ пытается построить воплощенный интеллект расположен в реальном мире. Брукс одобрительно цитирует краткие наброски «ситуативного» подхода, которые Тьюринг дал в 1948 и 1950 годах. Тьюринг писал об оснащении машины «лучшими органами чувств, которые можно купить за деньги» и обучении ее «понимать и говорить по-английски» с помощью процесса, который «соответствовал бы нормальному обучению ребенка». Этот подход отличался от других, где они были сосредоточены на абстрактных занятиях, таких как игра в шахматы.

Роботы Брукса

Роботы-инсектоиды

Брукс сосредоточился на создании роботов, которые действовали как простые насекомые, одновременно работая над устранением некоторых традиционных характеристик ИИ. Он создал роботов-насекомых под названием [6] Аллен и Герберт.

Роботы-инсектоиды Брукса не содержали внутренних моделей мира. Герберт, например, отбрасывал большой объем информации, полученной от его датчиков, и никогда не сохранял информацию более двух секунд.

Аллен

Аллен, названный в честь Аллен Ньюэлл[Почему? ], имел кольцо из двенадцати ультразвуковых сонаров в качестве основных датчиков и три независимых модуля, определяющих поведение. Эти модули были запрограммированы так, чтобы избегать неподвижных и движущихся объектов. Активировав только этот модуль, Аллен оставался посреди комнаты до тех пор, пока объект не приблизился, а затем он убежал, избегая препятствий на своем пути.

Герберт

Герберт, названный в честь Герберт А. Саймон[Почему? ], использовал инфракрасные датчики для обхода препятствий и лазерную систему для сбора трехмерных данных на расстоянии около 12 футов. Еще Герберт держал в «руке» ряд простых датчиков. Испытательный полигон робота представлял собой реальную среду оживленных офисов и рабочих пространств лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, где он искал пустые банки из-под газировки и уносил их - казалось бы, целенаправленная деятельность, которая возникла в результате объединения 15 простых поведенческих единиц. .

Другие роботы-инсектоиды

Другими роботами команды Брукса были Чингиз и Сквирт.[7] У Чингиса было шесть ног, он мог ходить по пересеченной местности и следовать за человеком. Модули поведения Squirt заставляли его оставаться в темных углах до тех пор, пока он не услышал шум, а затем начал бы следовать за источником шума.

Брукс согласился с тем, что уровень нового ИИ приблизился к сложности реального насекомого, что подняло вопрос о том, является ли поведение на уровне насекомого разумной целью для нового ИИ?

Гуманоидные роботы

Недавняя работа Брукса приняла направление, противоположное тому, которое было предложено фон Нейманом в цитатах: «теоретики, которые выбирают нервную систему человека в качестве своей модели, нереально выбирают« самый сложный объект под солнцем », и что в этом мало преимуществ. выбирая вместо этого муравья, поскольку любая нервная система вообще проявляет исключительную сложность ".[8]

Cog

В 1990-х Брукс решил преследовать цель развития интеллекта человеческого уровня и вместе с Линн Андреа Штайн построил гуманоидного робота под названием Cog. Cog - это робот с обширным набором датчиков, лицом и руками (среди прочего), которые позволяют ему взаимодействовать с миром и собирать информацию и опыт, чтобы органически собрать интеллект в манере, описанной выше Тьюрингом.

Команда считает, что Cog сможет учиться и находить взаимосвязь между сенсорной информацией, которую он получает, и своими действиями. В долгосрочной перспективе команда хочет, чтобы Cog мог учиться знание здравого смысла самостоятельно.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б «Что такое искусственный интеллект?».
  2. ^ Коупленд, Джек (май 2000 г.). «Что такое искусственный интеллект?». AlanTuring.net. Получено 7 ноября 2015.
  3. ^ Р. А. Брукс (1991). «Интеллект без представления», Искусственный интеллект.
  4. ^ Х. Р. Экбиа. Искусственные сны: поиски небиологического интеллекта.
  5. ^ «Искусственный интеллект, ситуационный подход».
  6. ^ «Новый искусственный интеллект».
  7. ^ Брукс, Р.А. (Март 1986 г.). Надежная многоуровневая система управления для мобильного робота », Робототехника и автоматизация, IEEE Journal of. Дои:10.1109 / JRA.1986.1087032.
  8. ^ Элизабет А. Уилсон. Воздействие и искусственный интеллект.

внешняя ссылка