|
|
Основанная на поведениях робототехника и искусственный интеллект |
Дэвид Андерсон (David Anderson) из DPRG (Dallas Personal Robotics Group) написал общий обзор двух недавно вышедших книг по робототехнике: «Кембрийский интеллект. Начало истории нового искусственного интеллекта» (Cambrian Intelligence. The Early History of the New AI), автор - Родни Брукс (Rodney Brooks) и «Введение в автономные мобильные роботы» (Introduction to autonomous mobile robots), авторы - Роланд Зигварт (Roland Siegwart) и Илла Нурбакш (Illah Nourbakhsh).
Автор одной из книг придерживается традиционного взгляда на робототехнику, основанного на искусственном интеллекте, в то время как автор другой является последователем основанного на поведениях поглощающего подхода. Это различие делает эти книги идеальными для сравнения.
Обзор Дэвида Андерсона
1. Введение
Книга Брукса - это сборник ранее опубликованных статей, частью технических, частью философских, с некоторыми вступлениями, внесенными автором.
Книга Зигварта и Нурбакша - это технический обзор, со сложной математикой, хорошо проработанный и детализированный: классический учебник для инженеров.
1.1 Два подхода к искусственному интеллекту
С точки зрения подхода к робототехнике и искусственному интеллекту, эти книги представляют собой два радикально различающихся подхода. В книге Зигварта и Нурбакша при рассмотрении традиционных технологий искусственного интеллекта поведенческая парадигма упоминается лишь поверхностно, в то время, как в книге Брукса она является основной темой.
Брукс посвящает половину своей книги систематической критике недостатков традиционного подхода к искусственному интеллекту, которые, по его мнению, происходят из природы предположений, положенных в основу исследований. В заключении он приводит энциклопедический обзор истории искусственного интеллекта и его приложения в сфере робототехники.
1.2 Навигация мобильных роботов
Обе книги в основном обсуждают проблемы передвижения и навигации автономных мобильных роботов. И именно здесь два подхода различаются наиболее сильно. Традиционный искусственный интеллект предполагает существование внутренней модели мира и осуществляет планирование и выполнение действий исходя из этой модели. Парадигма Нового искусственного интеллекта утверждает, что «мир - лучшая модель самого себя» и пытается отобразить входные данные сенсоров непосредственно в действия, без каких бы то ни было внутренних представлений.
Признавая, что мобильность и навигация являются подпроблемами более сложных робототехнических поведений, в то же время нельзя не признать, что задачи восприятия, зрения, навигации и ориентации на цель вся еще остаются проблемами, доставляющими немало хлопот разработчикам, на пути к более универсальной робототехнике.
Брукс описывает эти проблемы через биологическую аналогию:
«Эволюции понадобилось 3 биллиона лет, чтобы пройти путь от простой клетки до насекомых, и только 500 миллионов лет, чтобы создать человека. Не стоит рассматривать это утверждение как предсказание нашего будущего совершенства, скорее, оно - указание на нетривиальную природу интеллектуального уровня насекомого».
Отсюда и название книги - «Кембрийский интеллект».
1.3. Экспериментальные данные
Обе книги опираются на примеры из экспериментальной робототехники; обе книги приводят примеры из истории современных мобильных роботов, особенно часто упоминается «Shakey» - робот, разработанный в Стэнфордском исследовательском институте в конце 1960-х гг.
Зигварт и Нурбакш рассматривают Shakey как исходный тип мобильного робота: способный воспринимать (с простым и надежным управлением) окружающую обстановку с достаточной точностью, чтобы строить модели для последующего планирования и выполнения действий. Брукс рассматривает Shakey только как начало долгого пути от реальной, в режиме реального же времени автономии через имитации и чрезмерные упрощения, к, следовательно, заведомо неправильным постановкам задач.
В книге Зигварта и Нурбакша очень много теории и математики. В большей части примеров и ссылок использованы компьютерные симуляции и роботы в искусственных средах. Книга Брукса менее технична, в ней не так много формальной математики и большая часть приведенных примеров - это роботы, созданные для функционирования в неструктурированных средах, но обычно, хотя и не всегда, в помещениях.
2. Недостатки
2.1 Кембрийский интеллект
В книге Брукса удивляет наличие большого количество опечаток, неправильно написанных слов. Это достаточно странно для статей, которые были опубликованы в рецензируемых научных журналах.
Кроме того, возможно, из-за того, что многие из этих статей были изначально опубликованы в специализированных журналах, большое количество акронимов не определяются или не объясняются в тексте.
2.2. Введение в автономные мобильные роботы
Книга Зигварта и Нурбакша - не для малосведущих в математике людей. Читатель должен быть хорошо знаком с векторной и вычислительной математикой, а также с теорией информации и математической статистикой. Также может быть полезно иметь под рукой ручку и блокнот. Книга также несколько утомляет чрезмерно длинными описаниями.
Однако еще более утомительным оказывается обзор поведенческой парадигмы, приведенный в книге, так как складывается впечатление, что авторы не понимают подход, который они критикуют.
Например, в вводной главе они описывают одного из самых известных роботов лаборатории Брукса в Массачусетском технологическом университете: Genghis.
2.2.1 Genghis
«Genghis - любительский робот, имеющийся в продаже. У него 6 ног, каждая из которых обладает 2 степенями свободы, обеспеченными любительскими сервомеханизмами… Такой робот, у которого имеется сгиб только в «бедре», обладает значительно меньшей маневренностью на пересеченной местности, но хорошо функционирует на плоских поверхностях. Так как в этом роботе использованы прямая последовательность сервомоторов и прямые ноги, такой тип робота может быть легко собран робототехником-любителем». [Зигварт & Нурбакш, стр. 28]
Опустим пренебрежительное отношение к навыкам робототехников-любителей; но даже тогда этот абзац не точен. Genghis - не «любительский робот, имеющийся в продаже». Этот робот - один из первых примеров действительно сложных комплексных поведений (т.е. походка с большим количеством ног), организованных из простого набора структур распределенного управления.
Сравним это описание с тем, что написал сам Брукс:
«Genghis - шестиногий робот, весом в 1 кг, походка которого управляется алгоритмом поглощения и обладающий системой в высокой степени распределенного управления. Этот робот успешно передвигается по пересеченной местности, используя 12 моторов, 12 датчиков усилия, 6 пироэлектрических сенсоров, 1 уклономер…Его движение обеспечивается множеством соединений сенсоров с исполнительными механизмами… и мы уверены, что его способность к преодолению препятствий на пересеченной местности происходит из применения распределенного управления». [Брукс, стр. 122-123]
2.2.2 Поглощение
Примерно в том же духе можно прокомментировать попытку авторов описать и провести критику уровневой «поглощающей архитектуры» Брукса. Например, в главе о локализации робота они пишут:
«… добавление каждого нового поведения вынуждает создателя робота заново регулировать все существующие поведения, чтобы удостовериться, что взаимодействие между нововведенным и существующими поведениями будет стабильно». [Зигварт & Нурбакш, стр. 192]
Но, как Брукс объясняет свой поведенческий подход к робототехнике, методология построения интеллекта определяется как последовательность независимых уровней управления. И он подчеркивает, что новые уровни добавляются БЕЗ необходимости изменять уже существующие уровни. В отличие от традиционного монолитного подхода искусственного интеллекта к разуму робота, именно эта характеристика является сильной чертой уровневой поглощающей парадигмы.
В книге Брукса глава под названием «Робастное уровневое управление» неформально определяет эту методологию следующим образом:
«Основная идея уровней компетентности заключается в том, что мы можем построить уровни системы управления, соответствующие каждому уровню компетентности, и просто добавлять новый уровень к существующему уже набору, с тем чтобы достигнуть следующего более высокого уровня компетентности. Мы начинаем с построения полной системы управления роботом, которая имеет нулевой уровень компетентности. Она полностью отлажена. Мы никогда не изменяем эту систему». [Брукс, стр. 10]
2.2.3 Лжесвидетели
В риторике такой тип доказательств называется «лжесвидетель». Авторы дают неверное представление идеи, а затем опровергают это ложное представление.
Другие их аргументы против парадигмы, основанной на поведениях, также слабы. Например, они утверждают, что «коды навигации привязаны к конкретным местам» и «этот метод не может быть применен в других средах». Это не только неверно; скорее противоположные утверждения будут истинными для обсуждаемого подхода.
Действительно, скорее традиционные навигационные алгоритмы, зависящие от карт и конкретных характеристик и основанные на внутренних репрезентациях, тесно связаны со специфичными и достаточно искусственными средами, как признают сами авторы в заключительной главе:
«Конечно, чем больше сложность робота (например, неголономность с большим количеством степеней свободы) и, в некоторой степени, чем более динамична окружающая среда, тем более неадекватны для полного охвата всех возникающих проблем описанные выше техники планирования пути». [Зигварт & Нурбакш, стр. 271-272]
Перефразировав: когда реального робота, с его реальными колесами и моторами и физикой, удаляют из его упрощенной искусственной среды и помещают в реальный мир, эти сложные алгоритмы перестают работать.
3. Достоинства
3.1. Зигварт и Нурбакш
Наиболее информативными главами этой книги были детализированные описания робототехнических платформ и сенсорных технологий.
3.1.1 Платформы
Зигварт и Нурбакш представляют практически полный обзор платформ мобильных роботов и их кинематики. Приводя примеры и математические расчеты, определяющие каждый тип передвижения, они описывают различные достоинства и недостатки разнообразных физических подходов к мобильности, походкам, колесным и шагающим роботам.
Было сказано «практически полный», так как не было ни одного упоминания двухколесных роботов с динамическим балансом.
3.1.2 Сенсоры
Авторы представляют отличный обзор наиболее используемых в робототехнике сенсоров и концепций в сфере получения и восприятия информации. Подробно проанализированы ошибки и шумы датчиков и методы моделирования и компенсации неточностей в измерениях, с приведением всех уравнений и ссылок.
3.1.3 Зрение
Особенно полезен их обзор методов компьютерного зрения и обработки изображений, с детальной подборкой ссылок по каждой из описанных техник, с обсуждением их достоинств и недостатков.
3.1.4 Навигация
Разделы, посвященные локализации и навигации роботов, - ядро этой книги и они достаточно сложны. В свете аргументов, которые Брукс приводит против этого подхода, эта книга - показательный пример, почему эти техники с некоторой долей вероятности не будут использованы в реальных системах.
В частности, эти разделы могут испугать новичков в робототехнике и убедить других конструкторов в том, что проблемы навигации непреодолимы.
3.1.5 Обход препятствий
С другой стороны, подробный разбор алгоритма обхода препятствий «Жук» (“Bug”), а также прочих общепринятых подходов к обходу препятствий, представляет собой простой и хорошо документированный обзор навигационных методов в режиме реального времени.
Учитывая также предложенные авторами усовершенствования базовых техник, эта глава является весьма полезным практичным учебником посреди весьма теоретичного труда.
3.2. Брукс
Технические статьи, из которых состоит первая половина «Кембрийского интеллекта» описывает Бруксовскую поведенческую парадигму и лежащую в ее основе «поглощающую» архитектуру. Вторая половина - философские идеи Брукса на основе предыдущих статей.
3.2.1 Биологические системы
В этих статьях он утверждает, что исследовательские подходы традиционного искусственного интеллекта ошибочны из-за ложных допущений, на которых основаны эти подходы. В частности, что «традиционный искусственный интеллект предлагает решения для интеллекта, который не имеет практически никакого отношения к тому, как все это работает в биологических системах». [Брукс, стр. 135]
3.2.2 Репрезентация
Далее в разделе, озаглавленном «Интеллект без репрезентаций», он утверждает:
«Исследования в области искусственного интеллекта потерпели неудачу с проблемой репрезентаций. Если подходить к интеллекту, полагаясь на взаимодействие с реальным миром через восприятие и действие, то уверенность в репрезентациях исчезает».
И с некоторой долей иронии он замечает, что:
«Репрезентация была и остается центральной проблемой в искусственном интеллекте последние 15 лет только потому, что она обеспечила взаимодействие между иначе изолированными модулями и статьями для конференций». [Брукс, стр. 79, 81]
Кроме того, по его предположению, недавний небольшой прогресс традиционного искусственного интеллекта был иллюзорным, произошедшим скорее благодаря прорывам в сфере вычислительных мощностей, нежели в сфере самого искусственного интеллекта.
Также он утверждает, что «внутренние модели мира, которые являются полными репрезентациями внешней окружающей среды, не только невозможно построить, но и, кроме того, они вовсе не являются необходимыми для функционирования системы адекватным образом». [Брукс, стр. 64]
3.2.3 Роботы в реальном мире
Это наблюдение имеет далеко идущие следствия для конструирования и построения роботов. Например, робототехнические клубы по интересам в общем пришли к тому же образу мышления, который Брукс приписывает сообществу в целом. «Проблема этого подхода в том, что решения «паззлов» [т.е. задач в сфере робототехники - примечание Д.А.] становятся слишком специфичными, так что сложно понять, как их можно обобщить для применения в других областях».
«Опасно поддаваться искушению тестирования … сначала в упрощенном мире, даже имея наилучшие намерения позднее начать работать в реальном мире. В упрошенном мире (матово отрисованные стены, везде прямые линии, цветные блоки в качестве единственных препятствий) очень легко случайно построить подмодуль системы, который будет зависеть от этих упрощенных свойств окружающего мира. Эта зависимость может легко отразиться на требованиях к взаимодействию между этим подмодулем и другими. «Болезнь» распространяется, и система в целом зависит некоторым тонким образом от упрощенного мира. Когда же приходит время перейти в реальный мир, мы постепенно и болезненно осознаем, что каждый блок системы должен быть перестроен. И даже хуже, возможно, мы должны будем переосмыслить полностью всю конструкцию, так как задачи могут полностью измениться». [Брукс, стр. 91]
Звучит знакомо?
Несколько сообществ любителей робототехники недавно достигли определенных успехов в отходе от таких специализированных сред. Робототехническое сообщество Портленда (Portland Area Robotics Society) объявило о проведении соревнований по навигации в коридорах крупного здания. Робототехническое общество Сиэттла (Seattle Robotics Society) проводит соревнования, в которых роботы должны выйти на улицу, хотя они не смогли полностью отказаться от искусственно сконструированных целей, и, таким образом, созданные роботы все еще зависят от наличия специализированных маркеров. Недавно Робототехническая группа Далласа (Dallas Personal Robotics Group) обсуждала возможность проведения навигационных соревнований на открытом воздух в одном из парков.
Причина всех этих событий - осознание того, что соревнования в специализированных средах ведут не к обобщенным решениям, а скорее - к еще более специализированным: роботы могут функционировать только в условиях, оговоренных правилами соревнований.
Наблюдения Зигварта и Нурбакша говорят об обратном, однако их примеры локализации и навигации относятся к в большой степени оптимизированным средам без беспорядка или движущихся препятствий и с четко определенными признаками и маркерами.
Брукс же утверждает, что необходимыми элементами для успешного функционирования любого искусственного разума, робототехнического или какого-либо еще, являются «Ситуационность» и «Интеграция», и приводит в качестве доказательства примеры из его собственного опыта работы в Лаборатории искусственного интеллекта в Массачусетском технологическом институте.
По сути своей оба этих концепта выступают против исследований, которые в большой степени опираются на имитации и искусственные задачи. Роботы должны существовать как активные деятели в реальном мире, со всеми его сложностями и неожиданностями.
3.2.4 Интеллект без рассудка
Завершающая статья в собрании, озаглавленная «Интеллект без рассудка» (Intelligence without reason), - подведение итогов по искусственному интеллекту, начиная с пионерских работ и до сегодняшних дней. В ней подробно описывается, почему Брукс уверен, что подходы традиционного искусственного интеллекта до сих пор не достигли и не могут достигнуть успеха. Здесь используются ссылки на робототехнику, информатику, биологию, этологию (наука о поведении животных в естественной среде), психологию и философию.
В завершение Брукс приводит ряд определений и аксиом из «Нового искусственного интеллекта», которые, по его мнению, должны быть девизом будущих исследований в сфере искусственного интеллекта и робототехники:
- мир является наилучшей своей моделью;
- интеллект определяется через динамику взаимодействия с окружающим миром;
- интеллект - во взгляде наблюдателя.
4. Заключение
Эти две книги в определенном смысле дополняют друг друга. Каждая из них описывает области исследований, в которые было вложено много энергии и ресурсов. Каждая из них утверждает эффективность собственного подхода к решению проблем и предлагает новые возможные пути исследования.
gale
robots.net
|
|
