Когнитивная робототехника
 | В этой статье есть несколько проблем. Пожалуйста, помогите улучшить его или обсудите эти проблемы на странице обсуждения . ( Узнайте, как и когда удалять эти шаблонные сообщения )
|
Когнитивная робототехника или когнитивные технологии — это раздел робототехники, целью которого является наделение робота интеллектуальным поведением путем предоставления ему архитектуры обработки, которая позволит ему учиться и рассуждать о том, как вести себя в ответ на сложные цели в сложном мире. Когнитивную робототехнику можно рассматривать как инженерную отрасль воплощенной когнитивной науки и воплощенного встроенного познания , состоящую из роботизированной автоматизации процессов , искусственного интеллекта , машинного обучения , глубокого обучения , оптического распознавания символов , обработки изображений , интеллектуального анализа процессов , аналитики , разработки программного обеспечения и системной интеграции .
Основные проблемы
[ редактировать ]В то время как традиционные подходы к когнитивному моделированию предполагали схемы символического кодирования в качестве средства изображения мира, перевод мира в такого рода символические представления оказался проблематичным, если не несостоятельным. Таким образом, восприятие и действие , а также понятие символического представления являются ключевыми проблемами, которые необходимо решить в когнитивной робототехнике.
Начальная точка
[ редактировать ]Когнитивная робототехника рассматривает познание человека или животного как отправную точку для развития роботизированной обработки информации, в отличие от более традиционных искусственного интеллекта методов . Целевые когнитивные способности робота включают обработку восприятия, распределение внимания, предвкушение , планирование, сложную координацию движений, рассуждения о других агентах и, возможно, даже об их собственных психических состояниях. Роботизированное познание воплощает поведение интеллектуальных агентов в физическом мире (или виртуальном мире, в случае моделирования когнитивной робототехники). В конечном итоге робот должен иметь возможность действовать в реальном мире.
Методы обучения
[ редактировать ]Моторный лепет
[ редактировать ]Предварительная техника обучения робота, называемая моторным лепетом, включает в себя корреляцию псевдослучайных сложных двигательных движений робота с результирующей визуальной и/или слуховой обратной связью, так что робот может начать ожидать паттерна сенсорной обратной связи с учетом паттерна двигательной активности. Желаемая сенсорная обратная связь может затем использоваться для подачи сигнала управления двигателем. Считается, что это аналогично тому, как ребенок учится тянуться к предметам или учится произносить звуки речи. Для более простых роботизированных систем, где, например, обратную кинематику можно использовать для преобразования ожидаемой обратной связи (желаемый результат работы двигателя) в выходную мощность двигателя, этот шаг можно пропустить.
Имитация
[ редактировать ]технику обучения путем имитации Как только робот сможет координировать свои двигатели для получения желаемого результата, можно будет использовать . Робот контролирует работу другого агента, а затем пытается подражать этому агенту. Часто бывает сложно преобразовать имитационную информацию из сложной сцены в желаемый двигательный результат для робота. Обратите внимание, что имитация — это форма когнитивного поведения высокого уровня, и имитация не обязательно требуется в базовой модели воплощенного познания животных.
Приобретение знаний
[ редактировать ]Более сложный подход к обучению — «автономное приобретение знаний »: роботу предоставляется возможность самостоятельно исследовать окружающую среду. Обычно предполагается наличие системы целей и убеждений.
Несколько более целенаправленный режим исследования может быть достигнут с помощью алгоритмов «любопытства», таких как интеллектуальное адаптивное любопытство. [1] [2] или Внутренняя мотивация на основе категорий. [3] Эти алгоритмы обычно включают разбиение сенсорной информации на конечное число категорий и назначение каждой из них какой-то системы прогнозирования (например, искусственной нейронной сети ). Система прогнозирования отслеживает ошибки в своих прогнозах с течением времени. Уменьшение ошибки прогнозирования считается обучением. Затем робот преимущественно исследует категории, в которых он обучается (или уменьшает ошибку прогнозирования) быстрее всего.
Другие архитектуры
[ редактировать ]Некоторые исследователи в области когнитивной робототехники пытались использовать такие архитектуры, как ( ACT-R и Soar (когнитивная архитектура) ) в качестве основы своих программ когнитивной робототехники. Эти высокомодульные архитектуры обработки символов использовались для моделирования работы оператора и человека при моделировании упрощенных и символизированных лабораторных данных. Идея состоит в том, чтобы расширить эти архитектуры для обработки реальных сенсорных данных, поскольку эти данные постоянно разворачиваются во времени. Нужен способ каким-то образом перевести мир в набор символов и их отношений.
Вопросы
[ редактировать ]Некоторые из фундаментальных вопросов, на которые еще предстоит ответить в когнитивной робототехнике:
- Какой объем человеческого программирования должен или может быть задействован для поддержки процессов обучения?
- Как можно количественно оценить прогресс? Одним из принятых способов является вознаграждение и наказание. Но какая награда и какое наказание? У людей, например, при обучении ребенка наградой может быть конфета или поощрение, а наказание может принимать разные формы. Но каков эффективный способ работы с роботами? [ нужна ссылка ]
Книги
[ редактировать ]Книга «Когнитивная робототехника». [4] Хуман Самани, [5] использует междисциплинарный подход для освещения различных аспектов когнитивной робототехники, таких как искусственный интеллект, физические, химические, философские, психологические, социальные, культурные и этические аспекты.
См. также
[ редактировать ]- Искусственный интеллект
- Интеллектуальный агент
- Когнитивная архитектура
- Когнитивная наука
- Кибернетика
- Развивающая робототехника
- Воплощенная когнитивная наука
- Эпигенетическая робототехника
- Эволюционная робототехника
- Гибридная интеллектуальная система
- iCub
- Интеллектуальное управление
Ссылки
[ редактировать ]- ^ http://www.pyodeyer.com/ims.pdf [ только URL-адрес PDF ]
- ^ http://www.pyodeyer.com/oudeyer-kaplan-neurorobotics.pdf [ только URL-адрес PDF ]
- ^ http://science.slc.edu/~jmarshall/papers/cbim-epirob09.pdf [ только URL-адрес PDF ]
- ^ «Когнитивная робототехника» . ЦРК Пресс . Проверено 7 октября 2015 г.
- ^ «Хуман Самани» . www.hoomansamani.com . Проверено 7 октября 2015 г.
- Символическая и субсимволическая роботизированная интеллектуальная система управления (СС-РИКС)
- Группа интеллектуальных систем - Утрехтский университет
- Группа когнитивной робототехники - Университет Торонто
- Лаборатория IDSIA робототехники и лаборатория когнитивной робототехники Юргена Шмидхубера
- Что ждет когнитивных роботов в будущем? - Национальная лаборатория Айдахо
- Когнитивная робототехника в Военно-морской исследовательской лаборатории. Архивировано 8 августа 2010 г. в Wayback Machine.
- Когнитивная робототехника в автономных воплощенных системах ENSTA, развивающаяся в сложных и неограниченных средах, использующая в основном зрение в качестве датчика.
- Центр интеллектуальных систем - Университет Вандербильта
- Институт познания и робототехники (CoR-Lab) при Билефельдском университете
- Социокогнитивная робототехника в Делфтском технологическом университете
- Лаборатория автономных систем Мадридского политехнического университета
- Технология знаний в Университете Гамбурга
- Ассоциация когнитивной робототехники , основанная в 1998 году под руководством Герхарда Лакмейера из Ахенского университета, каждые два года организует семинар по когнитивной робототехнике при щедрой поддержке журнала AI.
