Новый ИИ

Новый искусственный интеллект ( ИИ ) — это подход к искусственному интеллекту, впервые предложенный в 1980-х годах Родни Бруксом , который тогда работал в лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института . ^{[ 1 ]} Nouvelle AI отличается от классического искусственного интеллекта тем, что стремится создавать роботов с уровнем интеллекта, подобным насекомым. Исследователи полагают, что интеллект может возникнуть органически из простого поведения, когда этот интеллект взаимодействует с «реальным миром», вместо использования сконструированных миров, которые символическому ИИ обычно нужно было запрограммировать в них. ^{[ 2 ]}

Мотивация

Различия между новым ИИ и символическим ИИ очевидны в ранних роботах Шейки и Фредди . Эти роботы содержали внутреннюю модель (или «представление») своего микромира, 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 Шейки обычно выполнял свои задачи очень медленно.

Исследователи символического ИИ уже давно столкнулись с проблемой обновления, поиска и иного манипулирования символическими мирами внутри своих ИИ. Новая система постоянно обращается к своим сенсорам, а не к внутренней модели мира. Он обрабатывает необходимую ему информацию о внешнем мире от органов чувств, когда это требуется. По словам Брукса, «мир сам по себе является лучшей моделью, всегда актуальной и полной во всех деталях».

Центральная идея нового ИИ заключается в том, что простое поведение со временем объединяется в более сложное поведение. Например, простое поведение может включать такие элементы, как «двигаться вперед» и «избегать препятствий». Робот, использующий новый искусственный интеллект с простым поведением, таким как предотвращение столкновений и движение к движущемуся объекту, возможно, может объединиться, чтобы создать более сложное поведение, такое как преследование движущегося объекта.

Проблема с рамкой

^{[ 3 ]}^{[ 4 ]}^{[ 1 ]} Проблема фрейма описывает проблему использования логики первого порядка (FOL) для выражения фактов о роботе в мире. Представление состояния робота с помощью традиционного ЛОЛ требует использования множества аксиом (символического языка), чтобы подразумевать, что вещи в окружающей среде не меняются произвольно.

Nouvelle AI стремится обойти проблему фрейма, отказываясь от наполнения ИИ или робота объемами символического языка и вместо этого позволяя проявляться более сложному поведению путем комбинирования более простых поведенческих элементов.

Вариант осуществления

^{[ 5 ]} Целью традиционного ИИ было создание интеллекта без тела, который мог бы взаимодействовать с миром только через клавиатуру, экран или принтер. Однако новый ИИ пытается создать воплощенный интеллект , расположенный в реальном мире. Брукс одобрительно цитирует краткие наброски «ситуативного» подхода, сделанные Тьюрингом в 1948 и 1950 годах. Тьюринг писал об оснащении машины «лучшими органами чувств, какие только можно купить за деньги» и обучении ее «понимать и говорить по-английски» с помощью процесса, который «следует обычному обучению ребенка». Этот подход отличался от других, в которых основное внимание уделялось абстрактным занятиям, таким как игра в шахматы.

Роботы Брукса

Роботы-инсектоиды

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

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

Аллен

Аллен, названный в честь Аллена Ньюэлла ^{[ почему? ]}, имел кольцо из двенадцати ультразвуковых гидролокаторов в качестве основных датчиков и три независимых модуля определения поведения. Эти модули были запрограммированы таким образом, чтобы избегать как стационарных, так и движущихся объектов. Активировав только этот модуль, Аллен оставался посреди комнаты до тех пор, пока не приближался объект, а затем убегал, избегая препятствий на своем пути.

Герберт

Герберт, названный в честь Герберта А. Саймона ^{[ почему? ]}, использовал инфракрасные датчики для обхода препятствий и лазерную систему для сбора 3D-данных на расстоянии около 12 футов. Герберт также держал в своей «руке» несколько простых датчиков. Испытательной площадкой для робота была реальная среда загруженных офисов и рабочих мест лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, где он искал пустые банки из-под газировки и уносил их — казалось бы, целенаправленная деятельность, возникшая в результате объединения 15 простых единиц поведения. В качестве параллели Саймон отметил, что сложный путь муравья обусловлен структурой окружающей его среды, а не глубиной его мыслительных процессов.

Другие роботы-инсектоиды

Другими роботами команды Брукса были Чингисхан и Сквирт. ^{[ 7 ]} У Чингиса было шесть ног, и он мог ходить по пересеченной местности и следовать за человеком. Модули поведения Сквирта заставляли его оставаться в темных углах до тех пор, пока он не услышит шум, а затем он начинал следовать за источником шума.

Брукс согласился, что уровень нового ИИ приблизился к сложности настоящего насекомого, что подняло вопрос о том, было ли поведение на уровне насекомых разумной целью для нового ИИ.

Гуманоидные роботы

Собственная недавняя работа Брукса пошла в направлении, противоположном предложенному фон Нейманом в цитатах: «Теоретики, выбирающие человеческую нервную систему в качестве своей модели, нереалистично выбирают «самый сложный объект под солнцем», и что в этом мало преимуществ. выбрав вместо этого муравья, поскольку любая нервная система вообще обладает исключительной сложностью». ^{[ 8 ]}

Растения

В 1990-х годах Брукс решил добиться интеллекта человеческого уровня и вместе с Линн Андреа Стейн построил робота-гуманоида по имени Cog . Ког — это робот с обширной коллекцией датчиков, лицом и руками (помимо других функций), которые позволяют ему взаимодействовать с миром и собирать информацию и опыт, чтобы органично собирать интеллект, как описано выше Тьюрингом.

Команда полагала, что Cog сможет учиться и находить корреляцию между полученной сенсорной информацией и своими действиями, а также изучать знания здравого смысла самостоятельно . По состоянию на 2003 год всякая разработка проекта была прекращена.

См. также

Ссылки

^ Перейти обратно: ^а ^б «Что такое искусственный интеллект?» .
^ Коупленд, Джек (май 2000 г.). «Что такое искусственный интеллект?» . АланТуринг.нет . Проверено 7 ноября 2015 г.
^ Р. А. Брукс (1991). «Интеллект без репрезентации», Искусственный интеллект .
^ Автор: HR Экбиа. Искусственные сны: поиск небиологического интеллекта .
^ «Искусственный интеллект, ситуационный подход» .
^ «Новый искусственный интеллект» .
^ Брукс, РА (март 1986 г.). Надежная многоуровневая система управления для мобильного робота», Робототехника и автоматизация, Журнал IEEE . doi : 10.1109/JRA.1986.1087032 . hdl : 1721.1/6432 . S2CID 10542804 .
^ Элизабет А. Уилсон. Аффект и искусственный интеллект .

Внешние ссылки

[What_is-1] Перейти обратно: ^а ^б «Что такое искусственный интеллект?» .

[2] Коупленд, Джек (май 2000 г.). «Что такое искусственный интеллект?» . АланТуринг.нет . Проверено 7 ноября 2015 г.

[3] Р. А. Брукс (1991). «Интеллект без репрезентации», Искусственный интеллект .

[4] Автор: HR Экбиа. Искусственные сны: поиск небиологического интеллекта .

[5] «Искусственный интеллект, ситуационный подход» .

[6] «Новый искусственный интеллект» .

[7] Брукс, РА (март 1986 г.). Надежная многоуровневая система управления для мобильного робота», Робототехника и автоматизация, Журнал IEEE . doi : 10.1109/JRA.1986.1087032 . hdl : 1721.1/6432 . S2CID 10542804 .

[8] Элизабет А. Уилсон. Аффект и искусственный интеллект .

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]