Архитектура подчинения

Архитектура подчинения — это реактивная роботизированная архитектура, тесно связанная с робототехникой, основанной на поведении , которая была очень популярна в 1980-х и 90-х годах. Этот термин был введен Родни Бруксом и его коллегами в 1986 году. ^[1]^[2]^[3] Подчинение оказало большое влияние на автономную робототехнику и другие области в реальном времени искусственного интеллекта .

Обзор [ править ]

Архитектура подчинения — это архитектура управления, которая была предложена в противовес традиционному символическому ИИ . Вместо того, чтобы управлять поведением с помощью символических мысленных представлений о мире, архитектура включения объединяет сенсорную информацию с выбором действия интимным и восходящим способом. ^[4]^: 130

Это достигается путем разложения всего поведения на подповедения. Эти подповедения организованы в иерархию слоев. Каждый уровень реализует определенный уровень поведенческой компетентности, а более высокие уровни способны включать в себя более низкие уровни (= интегрировать/объединять более низкие уровни в более всеобъемлющее целое) для создания жизнеспособного поведения. Например, самым низким уровнем робота может быть «избегать объекта». Вторым слоем будет «бродить вокруг», который находится под третьим слоем «исследовать мир». Поскольку робот должен обладать способностью «избегать объектов», чтобы эффективно «бродить», архитектура подчинения создает систему, в которой более высокие уровни используют компетенции более низкого уровня. Уровни, которые получают информацию от датчиков, работают параллельно и генерируют выходные данные. Эти выходные данные могут быть командами для исполнительных механизмов или сигналами, которые подавляют или запрещают другие уровни. ^[5]^{: 8–12, 15–16}

Цель [ править ]

Архитектура подчинения решает проблему интеллекта с совершенно иной точки зрения, чем традиционный ИИ. Разочарованный работой робота Шейки и подобных проектов, вдохновленных представлением сознательного разума, Родни Брукс начал создавать роботов, основанных на другом представлении об интеллекте, напоминающем процессы бессознательного разума. Вместо моделирования аспектов человеческого интеллекта посредством манипулирования символами этот подход нацелен на взаимодействие в реальном времени и жизнеспособное реагирование на динамичную лабораторную или офисную среду. ^[4]^{: 130–131}

Цель была продиктована четырьмя ключевыми идеями:

Ситуативность . Основная идея ситуационного ИИ заключается в том, что робот должен иметь возможность реагировать на окружающую среду в течение времени, аналогичного человеческому. Брукс утверждает, что расположенный мобильный робот не должен представлять мир посредством внутреннего набора символов и затем действовать по этой модели. Вместо этого он утверждает, что «мир сам по себе является лучшей моделью», а это означает, что правильные настройки восприятия и действия можно использовать для непосредственного взаимодействия с миром, а не для его моделирования. Тем не менее, каждый модуль/поведение по-прежнему моделирует мир, но на очень низком уровне, близком к сенсомоторным сигналам. Эти простые модели обязательно используют жестко запрограммированные предположения о мире, закодированные в самих алгоритмах, но избегают использования памяти для прогнозирования поведения мира, вместо этого полагаясь, насколько это возможно, на прямую сенсорную обратную связь.
Воплощение. Брукс утверждает, что создание воплощенного агента позволяет достичь двух целей. Во-первых, это заставляет проектировщика тестировать и создавать интегрированную физическую систему управления , а не теоретические модели или симулированные роботы, которые могут не работать в физическом мире. Во-вторых, он может решить проблему обоснования символов , философскую проблему, с которой сталкиваются многие традиционные ИИ, напрямую связывая чувственные данные со значимыми действиями. «Регресс мировых оснований», и внутренние отношения поведенческих слоев напрямую основаны на мире, который воспринимает робот.
Интеллект. Рассматривая эволюционный прогресс, Брукс утверждает, что развитие навыков восприятия и мобильности является необходимой основой для интеллекта, подобного человеческому. Кроме того, отвергая нисходящие представления как жизнеспособную отправную точку для ИИ, создается впечатление, что «интеллект определяется динамикой взаимодействия с миром».
Появление . Традиционно отдельные модули сами по себе не считаются интеллектуальными. Именно взаимодействие таких модулей, оцениваемое путем наблюдения за агентом и его окружением, обычно считается интеллектуальным (или нет). «Разум», следовательно, «находится в глазах наблюдателя». ^[5]^{: 165–170}

Идеи, изложенные выше, до сих пор являются частью продолжающихся дебатов о природе интеллекта и о том, как следует способствовать прогрессу робототехники и искусственного интеллекта.

конечные дополненные Слои и автоматы

Каждый уровень состоит из набора процессоров, которые представляют собой расширенные конечные автоматы (AFSM), причем в дополнение добавляются переменные экземпляра для хранения программируемых структур данных. Слой представляет собой модуль и отвечает за одну поведенческую цель, например «побродить». Внутри или между этими поведенческими модулями нет централизованного контроля. Все AFSM непрерывно и асинхронно получают входные данные от соответствующих датчиков и отправляют выходные данные на исполнительные механизмы (или другие AFSM). Входные сигналы, которые не считываются к моменту доставки нового, в конечном итоге отбрасываются. Эти отброшенные сигналы являются общими и полезны для производительности, поскольку позволяют системе работать в реальном времени, обрабатывая самую оперативную информацию.

Поскольку централизованного управления нет, AFSM общаются друг с другом посредством сигналов торможения и подавления. Сигналы подавления блокируют сигналы от достижения исполнительных механизмов или AFSM, а сигналы подавления блокируют или заменяют входные сигналы слоев или их AFSM. Эта система связи AFSM показывает, как более высокие уровни включают в себя нижние (см. рисунок 1), а также как архитектура справляется с арбитражем выбора приоритетов и действий в целом. ^[5]^: 12–16

Развитие слоев происходит интуитивно. Сначала создается, тестируется и отлаживается самый нижний уровень. Как только этот самый нижний уровень запускается, человек создает и присоединяет второй уровень с соответствующими связями подавления и торможения к первому слою. После тестирования и отладки комбинированного поведения этот процесс можно повторить для (теоретически) любого количества поведенческих модулей. ^[5]^: 16–20

Роботы [ править ]

Ниже приведен небольшой список роботов, использующих архитектуру включения.

Аллен (робот)
Герберт, робот, собирающий банки из-под газировки (видео см. по внешним ссылкам)
Чингис, крепкий шестиногий шагоход (видео см. по внешним ссылкам)

Вышеупомянутые подробно описаны вместе с другими роботами в Elephants Don't Play Chess . ^[6]

Сильные и слабые стороны [ править ]

Основными преимуществами архитектуры являются:

упор на итеративную разработку и тестирование систем реального времени в целевой области;
акцент на соединении ограниченного, целенаправленного восприятия непосредственно с выраженными действиями, требующими этого; и
акцент на распределительном и параллельном контроле, тем самым интегрируя системы восприятия, контроля и действия аналогично животным. ^[5]^{: 172–173}^[6]

Основными недостатками архитектуры являются:

сложность разработки адаптируемого выбора действий посредством высокораспределенной системы торможения и подавления; ^[4]^{: 139–140} и
отсутствие большой памяти и символического представления, что, по-видимому, не позволяет архитектуре понимать язык;

Когда была разработана архитектура подчинения, новая структура и подход архитектуры подчинения позволили ей добиться успеха во многих важных областях, где традиционный ИИ потерпел неудачу, а именно во взаимодействии в реальном времени с динамической средой. Однако отсутствие большого объема памяти, символических представлений и централизованного управления ставит его в невыгодное положение при изучении сложных действий, глубоком картографировании и понимании языка .

См. также [ править ]

Примечания [ править ]

^ Брукс, Р. (1986). «Надежная многоуровневая система управления мобильным роботом». Журнал IEEE по робототехнике и автоматизации . 2 (1): 14–23. дои : 10.1109/JRA.1986.1087032 . hdl : 1721.1/6432 . S2CID 10542804 .
^ Брукс, Р. (1986). «Асинхронная распределенная система управления мобильным роботом». . Конференция SPIE по мобильным роботам . стр. 77–84.
^ Брукс, Р.А., «Надежная схема программирования для мобильного робота», Труды семинара перспективных исследований НАТО по языкам для сенсорного управления в робототехнике, Кастельвеккио Пасколи, Италия, сентябрь 1986 г.
^ Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б ^с Аркин, Рональд (1998). Робототехника, основанная на поведении . Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN 978-0-262-01165-5 .
^ Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж Брукс, Родни (1999). Кембрийский интеллект: ранняя история нового искусственного интеллекта . Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN 978-0-262-02468-6 .
^ Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б Брукс, Р.А. (1990). Слоны не играют в шахматы . МТИ Пресс . ISBN 978-0-262-63135-8 . Проверено 23 ноября 2013 г. {{cite book}}: |journal= игнорируется ( помогите )

Ссылки [ править ]

Ключевые документы включают в себя:

Р.А. Брукс (1986), « Надежная многоуровневая система управления для мобильного робота », Журнал IEEE по робототехнике и автоматизации RA-2, 14–23.
Р. А. Брукс (1987), «Планирование — это всего лишь способ избежать выяснения того, что делать дальше» , Технический отчет, Лаборатория искусственного интеллекта Массачусетского технологического института.
Р. Брукс и А. Флинн (Анита М. Флинн) (1989), «Быстро, дешево и бесконтрольно: вторжение роботов в Солнечную систему», Дж. Брит. Межпланетное общество, вып. 42, нет. 10, стр. 478–485, 1989. (Позже эта статья дала начало названию фильма « Быстро, дешево и вне контроля» , и концепции статьи, возможно, были замечены на практике в фильме «Марс-следопыт» в 2004 году. 1997 года, а затем в «Исследовании Марса» Миссия Ровера .)
Р. А. Брукс (1991b), « Интеллект без причины », в материалах Международной совместной конференции по искусственному интеллекту 1991 года, стр. 569–595.
Р. Брукс (1991c), «Интеллект без репрезентации» , Искусственный интеллект 47 (1991) 139-159. (В статье представлены концепции Merkwelt и архитектуры Subsumption.)

Внешние ссылки [ править ]

SB-MASE — это многоагентный симулятор на основе обобщений.
Подключение для роботов SR04 и jBot , веб-сайт DPRG
Развивайте программы LeJOS шаг за шагом , веб-сайт Хуана Антонио Бренья Мораль
Видео Герберта, робота, собирающего банки из-под газировки , YouTube.
Видео Чингиса, мощного шестиногого ходока , YouTube.

[Brooks1986a-1] Брукс, Р. (1986). «Надежная многоуровневая система управления мобильным роботом». Журнал IEEE по робототехнике и автоматизации . 2 (1): 14–23. дои : 10.1109/JRA.1986.1087032 . hdl : 1721.1/6432 . S2CID 10542804 .

[Brooks1986b-2] Брукс, Р. (1986). «Асинхронная распределенная система управления мобильным роботом». . Конференция SPIE по мобильным роботам . стр. 77–84.

[3] Брукс, Р.А., «Надежная схема программирования для мобильного робота», Труды семинара перспективных исследований НАТО по языкам для сенсорного управления в робототехнике, Кастельвеккио Пасколи, Италия, сентябрь 1986 г.

[Arkin_1998-4] Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б ^с Аркин, Рональд (1998). Робототехника, основанная на поведении . Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN 978-0-262-01165-5 .

[Brooks_1999-5] Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж Брукс, Родни (1999). Кембрийский интеллект: ранняя история нового искусственного интеллекта . Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN 978-0-262-02468-6 .

[Brooks1990-6] Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б Брукс, Р.А. (1990). Слоны не играют в шахматы . МТИ Пресс . ISBN 978-0-262-63135-8 . Проверено 23 ноября 2013 г. {{cite book}}: |journal= игнорируется ( помогите )

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]