Архитектура подчинения

Архитектура подчинения - это реактивная роботизированная архитектура, тесно связанная с основанной на поведении робототехникой, 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] Субсидирование оказало большое влияние на автономную робототехнику и другие области искусственного интеллекта в реальном времени .

Обзор [ править ]

Архитектура подчинения - это архитектура управления, которая была предложена в отличие от традиционного ИИ или GOFAI . Вместо того, чтобы управлять поведением с помощью символических ментальных представлений о мире, архитектура подчинения связывает сенсорную информацию с выбором действий интимным и восходящим образом. ^[4]^{: 130}

Это достигается путем разложения всего поведения на под-поведения. Эти подчиненные поведения организованы в иерархию уровней. Каждый уровень реализует определенный уровень поведенческой компетентности, а более высокие уровни могут включать более низкие уровни (= интегрировать / объединять более низкие уровни в более всеобъемлющее целое) для создания жизнеспособного поведения. Например, самым нижним слоем робота может быть «избегать объекта». Второй слой будет «блуждать», который проходит 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. Слои, которые все получают сенсорную информацию,работают параллельно и генерируют выходы. Эти выходы 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 аналогичными проектами, основанными на представлении сознательного разума, Родни Брукс начал создавать роботов, основанных на другом представлении об интеллекте, напоминающих процессы бессознательного разума. Вместо моделирования аспектов человеческого интеллекта с помощью манипуляций с символами этот подход нацелен на взаимодействие в реальном времени и жизнеспособные реакции на динамическую лабораторную или офисную среду. ^[4]^{: 130–131}

В основе цели лежали четыре ключевые идеи:

Расположение - основная идея расположенного ИИ заключается в том, что робот должен быть в состоянии реагировать на окружающую среду в пределах человеческих временных рамок. Брукс утверждает, что расположенный мобильный робот не должен представлять мир через внутренний набор символов, а затем действовать в соответствии с этой моделью. Вместо этого он утверждает, что «мир - это его собственная лучшая модель», что означает, что правильные установки «восприятие-действие» могут использоваться для прямого 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 максимально полагаясь на прямую сенсорную обратную связь.
Воплощение - Брукс утверждает, что создание воплощенного агента позволяет достичь двух целей. Во-первых, он заставляет проектировщика тестировать и создавать интегрированную систему физического управления , а не теоретические модели или смоделированные роботы, которые могут не работать в физическом мире. Во-вторых, он может решить проблему заземления символа , философскую проблему, с которой сталкиваются многие традиционные ИИ, путем непосредственного связывания чувственных данных с осмысленными действиями. «Мировая основа регрессирует», а внутренние отношения поведенческих слоев напрямую связаны с миром, воспринимаемым роботом.
Интеллект. Глядя на эволюционный прогресс, Брукс утверждает, что развитие навыков восприятия и мобильности является необходимой основой человеческого интеллекта. Кроме того, отвергая представления сверху вниз как жизнеспособную отправную точку для ИИ, кажется, что «интеллект определяется динамикой взаимодействия с миром».
Появление - Обычно отдельные модули не считаются интеллектуальными сами по себе. Именно взаимодействие таких модулей, оцениваемое путем наблюдения за агентом и его средой, обычно считается интеллектуальным (или нет). «Интеллект», следовательно, «в глазах наблюдателя». ^[5]^{: 165–170}

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

Слои и расширенные конечные автоматы [ править ]

Каждый уровень состоит из набора процессоров, которые являются расширенными конечными автоматами (AFSM), при этом добавляются переменные экземпляра дополнения для хранения программируемых структур данных. Слой - это модуль, который отвечает за единственную поведенческую цель, такую как «блуждание». Внутри этих поведенческих модулей или между ними нет централизованного контроля. Все AFSM непрерывно и асинхронно получают входные данные от соответствующих датчиков и отправляют выходные данные исполнительным механизмам (или другим AFSM). Входные сигналы, которые не считываются к моменту доставки нового, в конечном итоге отбрасываются. Эти отброшенные сигналы являются обычными и полезны для производительности, поскольку они позволяют системе работать в реальном времени, имея дело с самой оперативной информацией.

Из-за отсутствия централизованного управления AFSM взаимодействуют друг с другом посредством сигналов запрета и подавления. Сигналы запрета блокируют поступление сигналов к исполнительным механизмам или AFSM, а сигналы подавления блокируют или заменяют входы в слои или их AFSM. Эта система связи AFSM показывает, как более высокие уровни охватывают более низкие (см. Рисунок 1), а также как архитектура имеет дело с арбитражем выбора приоритета и действия в целом. ^[5]^{: 12–16}

Рисунок 1: Абстрактное представление архитектуры подчинения, где уровни более высокого уровня принимают на себя роли слоев более низкого уровня, когда это определяет сенсорная информация. ^[5]^{: 11}

Развитие слоев происходит интуитивно. Сначала создается, тестируется и отлаживается самый нижний уровень. Как только этот самый нижний уровень запущен, создается и присоединяется второй слой с соответствующими соединениями подавления и запрета к первому слою. После тестирования и отладки комбинированного поведения этот процесс можно повторить (теоретически) для любого количества поведенческих модулей. ^[5]^{: 16–20}

Роботы [ править ]

Ниже приводится небольшой список роботов, использующих архитектуру подчинения.

Аллен (робот)
Герберт, робот для сбора газированных банок (видео смотрите по внешним ссылкам)
Чингисхан, надежный гексаподальный ходок (видео смотрите по внешним ссылкам)

Вышеупомянутое подробно описано вместе с другими роботами в « Слоны не играют в шахматы» . ^[6]

Сильные и слабые стороны [ править ]

Основными достоинствами архитектуры являются:

упор на итеративную разработку и тестирование систем реального времени в их целевой области;
акцент на соединении ограниченного, специфического восприятия непосредственно с выраженными действиями, которые этого требуют; а также
упор на распределительный и параллельный контроль, тем самым интегрируя системы восприятия, контроля и действий аналогично животным. ^[5]^{: 172–173}^[6]

Основными недостатками архитектуры являются:

сложность разработки адаптируемого выбора действий через сильно распределенную систему торможения и подавления; ^[4]^{: 139–140} и
отсутствие большой памяти и символического представления, что, кажется, ограничивает понимание языка архитектурой;

Когда была разработана архитектура подчинения, новая установка и подход к архитектуре 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 большой памяти, символических представлений и централизованного управления ставит его в невыгодное положение при обучении сложным действиям, глубокому отображению и пониманию языка .

См. Также [ править ]

Архитектура агента
Когнитивная архитектура
Эмерджентное поведение
Иерархическая система управления
Архитектура Mibe
Робототехнические парадигмы
Scruffies

Заметки [ править ]

^ Брукс, Р. (1986). «Надежная многоуровневая система управления мобильным роботом». Журнал IEEE по робототехнике и автоматизации . 2 (1): 14–23. DOI : 10.1109 / JRA.1986.1087032 . ЛВП : 1721,1 / 6432 .
^ Брукс, Р. (1986). «Асинхронная распределенная система управления мобильным роботом». . Конференция SPIE по мобильным роботам . С. 77–84.
^ Брукс, Р.А., «Надежная схема программирования для мобильного робота», Труды семинара НАТО по перспективным исследованиям языков для сенсорного управления в робототехнике, Кастельвеккио Пасколи, Италия, сентябрь 1986 г.
^ a b c Аркин, Рональд (1998). Поведенческая робототехника . Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN 978-0-262-01165-5.
^ Б с д е е Brooks, Родни (1999). Кембрийский интеллект: ранняя история нового ИИ . Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN 978-0-262-02468-6.
^ a b Брукс, Р.А. (1990). Слоны не играют в шахматы . Разработка автономных агентов: теория и практика от биологии до инженерии и обратно . MIT Press . ISBN 978-0-262-63135-8. Проверено 23 ноября 2013 .

Ссылки [ править ]

Ключевые документы включают:

Р. А. Брукс (1986), « Надежная система управления уровнем для мобильного робота », журнал IEEE по робототехнике и автоматизации RA-2, 14-23.
Р. А. Брукс (1987), «Планирование - это просто 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 неконтролируемо: вторжение роботов в солнечную систему», J. Brit. Межпланетное общество, т. 42, нет. 10, pp. 478–485, 1989. (Этот документ позже дал начало названию фильма « Быстро, дешево и бесконтрольно» , и концепции статьи, возможно, были применены на практике в Mars Pathfinder 1997 г., а затем в 2004 г. Mars Exploration Миссия вездехода .)
Р. А. Брукс (1991b), « Интеллект без разума », в материалах Международной совместной конференции по искусственному интеллекту 1991 г., стр. 569–595.
Р. А. Брукс (1991c), «Интеллект без представления» , Искусственный интеллект 47 (1991) 139–159. (В документе представлены концепции Мерквельта и архитектуры подчинения.)

Внешние ссылки [ править ]

SB-MASE - это многоагентный симулятор на основе распределения .
Использование роботов SR04 и jBot , веб-сайт DPRG
Пошаговая разработка программ LeJOS, сайт Juan Antonio Breña Moral
Видео Герберта, робота-сборщика газировки , YouTube.
Видео с Чингизом, крепким шестигранником , YouTube.

[Brooks1986a-1] Брукс, Р. (1986). «Надежная многоуровневая система управления мобильным роботом». Журнал IEEE по робототехнике и автоматизации . 2 (1): 14–23. DOI : 10.1109 / JRA.1986.1087032 . ЛВП : 1721,1 / 6432 .

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

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

[Arkin_1998-4] Аркин, Рональд (1998). Поведенческая робототехника . Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN 978-0-262-01165-5.

[Brooks_1999-5] Б с д е е Brooks, Родни (1999). Кембрийский интеллект: ранняя история нового ИИ . Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN 978-0-262-02468-6.

[Brooks1990-6] Брукс, Р.А. (1990). Слоны не играют в шахматы . Разработка автономных агентов: теория и практика от биологии до инженерии и обратно . MIT Press . ISBN 978-0-262-63135-8. Проверено 23 ноября 2013 .

[1]