Когнитивная робототехника - Cognitive robotics

Когнитивная робототехника - это подраздел робототехники, который занимается наделением 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 считать инженерной отраслью воплощенной когнитивной науки и воплощенного встроенного познания .

Основные проблемы

В то время как традиционные подходы к когнитивному моделированию предполагают использование схем символического кодирования в качестве средства изображения мира, перевод мира в эти виды символических представлений оказался проблематичным, если не несостоятельным. Таким образом, восприятие и действие, а также понятие символической репрезентации являются ключевыми проблемами, которые необходимо решать в когнитивной робототехнике.

Отправная точка

Когнитивная робототехника рассматривает познание животных как отправную точку для развития роботизированной обработки информации в отличие от более традиционных методов искусственного интеллекта . Целевые когнитивные способности роботов включают обработку восприятия, распределение внимания, ожидание , планирование, сложную координацию движений, рассуждения о других агентах и, возможно, даже об их собственном психическом состоянии. Роботизированное познание воплощает поведение интеллектуальных агентов в физическом мире (или виртуальном мире, в случае моделируемой когнитивной робототехники). В конечном итоге робот должен уметь действовать в реальном мире.

Методы обучения

Моторный лепет

Предварительный метод обучения робота, называемый моторным лепетом, включает в себя корреляцию псевдослучайных сложных моторных 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. Затем можно использовать желаемую сенсорную обратную связь для передачи сигнала управления двигателем. Считается, что это аналогично тому, как ребенок учится тянуться к предметам или учится издавать звуки речи. Для более простых роботизированных систем, где, например, можно использовать обратную кинематику для преобразования ожидаемой обратной связи (желаемый результат двигателя) в мощность двигателя, этот этап можно пропустить.

Имитация

Как только робот может координировать свои двигатели для получения желаемого результата, можно использовать технику обучения путем имитации . Робот следит за работой другого агента, а затем пытается имитировать этого агента. Часто бывает сложно преобразовать имитационную информацию из сложной сцены в желаемый моторный результат для робота. Обратите внимание, что имитация является высокоуровневой формой когнитивного поведения, и имитация не обязательно требуется в базовой модели воплощенного познания животных.

Приобретение знаний

Более сложным подходом к обучению является «автономное получение знаний »: роботу предоставляется возможность самостоятельно исследовать окружающую среду. Обычно предполагается система целей и убеждений.

Несколько более направленный режим исследования может быть достигнут с помощью алгоритмов «любопытства», таких как интеллектуальное адаптивное любопытство или внутренняя мотивация на основе категорий. Эти алгоритмы обычно включают разбиение сенсорного ввода на конечное число категорий и присвоение каждой из них какой-то системы прогнозирования (например, искусственной нейронной сети ). Система прогнозирования отслеживает ошибки в своих прогнозах с течением времени. Уменьшение ошибки предсказания считается обучением. Затем робот предпочтительно исследует категории, в которых он быстрее всего обучается (или уменьшает ошибку прогноза).

Другие архитектуры

Некоторые исследователи 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 лабораторных данных с символикой. Идея состоит в том, чтобы расширить эти архитектуры для обработки реальных сенсорных входных данных, поскольку эти входные данные непрерывно разворачиваются во времени. Что нужно, так это способ каким-то образом преобразовать мир в набор символов и их взаимосвязей.

Вопросов

Вот некоторые из фундаментальных вопросов когнитивной робототехники, на которые еще предстоит ответить:

  • Сколько человеческого программирования должно или может быть задействовано для поддержки процессов обучения?
  • Как можно количественно оценить прогресс? Некоторые из принятых способов - это награда и наказание. Но что за награда и какое наказание? У людей, например, при обучении ребенка наградой может быть конфета или какое-то поощрение, а наказание может принимать разные формы. Но как эффективно работать с роботами?

Книги

Книга Хомана Самани «Когнитивная робототехника» использует мультидисциплинарный подход для освещения различных аспектов когнитивной робототехники, таких как искусственный интеллект, физические, химические, философские, психологические, социальные, культурные и этические аспекты.

Смотрите также

Рекомендации

Внешние ссылки