Nouvelle AI - Nouvelle AI

Новый искусственный интеллект ( AI ) - это подход к искусственному интеллекту, впервые примененный в 1980-х годах Родни Бруксом , который тогда работал в лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института . 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.

Мотивация

Различия между новым ИИ и символическим ИИ очевидны в ранних роботах Шейки 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. Этот уровень вычислений требовал большого количества времени для обработки, 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 во всех деталях».

Центральная 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 простыми действиями, такими как предотвращение столкновений и движение к движущемуся объекту, мог бы объединиться, чтобы произвести более сложное поведение, такое как погоня за движущимся объектом.

Проблема с рамой

Проблема кадра описывает проблему с использованием логики первого порядка (FOL) для выражения фактов 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 фрейма, отказываясь от заполнения ИИ или робота объемами символического языка и вместо этого позволяя проявиться более сложным формам поведения, комбинируя более простые поведенческие элементы.

Воплощение

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 создать воплощенный интеллект, находящийся 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, похожих на насекомых, по имени 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

У Аллена, названного в честь Аллена Ньюэлла , было 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. Когда был активирован 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 Герберта А. Саймона , использовал инфракрасные датчики, чтобы избегать препятствий, и лазерную систему для сбора трехмерных данных на расстоянии около 12 футов. Герберт также держал в «руке» ряд простых сенсоров. 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. . В качестве параллели Саймон отметил, что сложный путь муравья обусловлен структурой окружающей среды, а не глубиной его мыслительных процессов.

Другие роботы-инсектоиды

Другими роботами команды Брукса были Чингис и Сквирт. 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, нереалистично выбирают« самый сложный объект под солнцем », и что в этом мало преимуществ. выбирая вместо этого муравья, поскольку любая нервная система вообще проявляет исключительную сложность ".

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 (помимо других функций), которые позволяют ему взаимодействовать с миром и собирать информацию и опыт, чтобы органично собрать интеллект в манере, описанной выше Тьюрингом.

Команда считала, что Cog сможет учиться и находить корреляцию между полученной сенсорной информацией и своими действиями, а также самостоятельно изучать здравый смысл . По состоянию на 2003 год вся разработка проекта прекратилась.

Languages

In other projects