Jump to content

Когнитивная робототехника

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 робототехнических систем, где, например, инверсную 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.

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? Одними из принятых способов являются 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 ]

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 ]
  1. ^ http://www.pyodeyer.com/ims.pdf [ пустой URL PDF ]
  2. ^ http://www.pyodeyer.com/oudeyer-kaplan-neurorobotics.pdf [ пустой URL PDF ]
  3. ^ http://science.slc.edu/~jmarshall/papers/cbim-epirob09.pdf [ пустой URL PDF ]
  4. ^ «Когнитивная робототехника» . ЦРК Пресс . Проверено 7 октября 2015 г.
  5. ^ «Хуман Самани» . www.hoomansamani.com . Проверено 7 октября 2015 г.
[ редактировать ]
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: f3b79235fda25e997858d95a82ce2c78__1702665180
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/f3/78/f3b79235fda25e997858d95a82ce2c78.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Cognitive robotics - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)