Искуственный интеллект: Автономное психическое развитие роботов и животных

Введение

Как создать интеллектуальную машину? Эта проблема имеет гораздо более глубокие корни, чем кажется. За последние несколько десятилетий, ученые три подхода к ее решению. В первом, основанном на знаниях, умная машина находится в лаборатории и специально запрограммирована для решения конкретной задачи. Во втором подходе, основанном на модели обучения, компьютер получает информацию из отредактированных человеком чувственных данных, в то время как сама машина управляется с помощью специальной программы обучения. И, наконец, третий, генетический поиск, согласно которому роботы эволюционируют, подобно людям. При этом из поколения в поколение действует принцип выживания наиболее приспособленных, в основном в компьютерном, виртуальном мире.

Хотя и заметно, ни один из этих подходов не имеет достаточной мощности, чтоб привести к машинам, имеющим сложные, разнообразные и высоко интегрированные возможности мозга взрослого человека, такие, как зрение, речь и язык. Тем не менее, эти традиционные подходы послужили в качестве инкубатора для рождения и роста новых идей и направления в области искусственного интеллекта: автономного психического развития. Кун писал: провал существующих правил – это прелюдия к поиску новых.

Определение автономного психического развития

Что такое автономное психическое развитие?

Со временем – подобное человеческому мозгу естественно или искусственно воплощенная система, которая находится под контролем собственной программы развития (закодированной в генах или искусственно разработанной). Эти программные разработки развивают психические способности в автономном режиме в условиях взаимодействия с окружающей средой в реальном времени (в том числе с внутренней средой как собственной, так и компонентов) с помощью собственных датчиков и эффекторов. Традиционно, машина не является автономной в процессе разработки своих навыков, но человек автономен в своем умственном и психологическом развитии на протяжении всей своей жизни.

Недавние исследования в нейронауке иллюстрируют этот принцип. Например, если зрительный нерв из глаза какого‑нибудь животного (например, хорька) подключен к слуховому пути с самых первый дней жизни, кора головного мозга, отвечающая за слух, успешно применяет методы познания мира, характерные для той части, что отвечает за зрение. Более того, подопытные животные успешно учатся решать зрительные задачи с помощью части коры головного мозга, отвечающей за слух. Это открытие говорит о том, что в коре головного мозга возможно регулирование развития принципов, характерных обработки для видео и аудио сигналов [2].

В другом примере в программе развития мозга обезьяны динамически выбирается сенсорный сигнал (вход), например, три пальца вместо одного, как обычно, согласно текущему полученному сигналу, и такой процесс отбора является активным в течение всей взрослой жизни.

Компьютерное моделирования психического и умственного развития человека только недавно стало объектом изучения [4, 5]. Для того чтоб быть успешной, когнитивная психология должна развиваться начиная от объяснения заданных в конкретной ситуации психологических феноменов, которые могут быть контролируемы с помощью основных вычислительных принципов психического развития, которые могут быть применены к общим исследованиям. Такие компьютерные исследования необходимы для понимания разума и разумности.

Идея автономного психического развития так же применима к машинам, но это направление не получило особого внимания в искусственном интеллектуальном обществе. В прошлом многие верили, что самостоятельного ручного программирования или ориентированного на какие‑то определенные задачи обучения машин будет достаточно для создания разумной машины. Тем не менее, в последнее время было отмечено, что по‑настоящему разумной машина может стать только если будет иметь автономное психическое развитие (см. рисунок 1).

Cравнение автономного развития с традиционным

Традиционно парадигма ручного развития может быть описана так:

• начинается с задания, понятного человеку‑инженеру (не машине)
• создается специализированная репрезентация для машины
• пишется программа для конкретной задачи на основе репрезентации,
• программа запускается на машине.

Если во время выполнения программы, сенсорные данные используют для изменения параметров сконструированное выше представление конкретных задач, делается заключение, что это и есть обучение машины. В этой традиционной парадигме машина не может сделать ничего кроме предварительно сконструированного представления. На самом деле, она даже не знает что она делает. Все это делает уже запущенная программа.

Парадигма автономного развития машин, применяемая для построения роботов, следующая:

• создается тело, соответствующее экологическим условиям труда робота (например на суше или под водой);
• создается программа с заложенным саморазвитием;
• программа с заложенным развитием внедряется с самого рождения робота;
• для того, чтоб развить разум робота, человек взаимодействует с ним в режиме реального времени.

Согласно этому сценарию, роботы изначально должны быть сконструированы так, чтобы пережить период автономного психического развития из новорожденного во взрослого. Суть психического развития заключается в том, что робот живет в мире автономно и развивается сам, но под наблюдением людей.

Человеческая генетическая программа развивалась для того, чтоб использовать возможности нашего тела наилучшим образом. Аналогично программа развития роботов должна специализироваться на его теле или же на его виде – как и традиционные программы.

Тем не менее, программа для развития интеллектуальных роботов должна иметь и иные приоритеты (см. таблицу 1), что отличает ее от традиционных программ. Она не может быть направленной на специфическую область, потому что задачи, которые она будет решать во время создания программы еще не известны и роботы должны иметь возможность выполнять настолько много заданий, насколько это возможно. Так же и человек – потенциально он может обучится выполнять любую работу – как программист, как художник или гимнаст. И человек, который пишет программу развития для робота, не будет знать заданий, которым будущий хозяин робота будет учить свою машину. Кроме того, программа развития робота должна иметь возможность автоматически генерировать представление о неизвестном знании или навыке. Так же как и люди с животными, роботы должны уметь обучатся в режиме реального времени при выполнении на лету.

Процесс психического развития является открытым кумулятивным. Робот не может учить целые комплексы навыков успешно без первого учебного, основного навыка. Например, не зная, как держать ручку, робот не сможет научиться писать.

Ранние прототипы

Ранние прототипы саморазвивающихся роботов состояли из Darwin V (7) и SAIL (6, 8) (см. рисунок 2). Эти два прототипа развивались независимо друг от друга в одно время, но с очень разными целями. Darwin V был создан чтобы обеспечить конкретный пример того, как вычислительные веса нейронных цепей определяются поведенческими и экологическими взаимодействиями автономного устройства. Через взаимодействие с реальными физическими объектами Darwin V разработал возможности для позиционно‑инвариантного распознавания объектов, что позволяет осуществить переход от простого поведения к более сложному.

Цель робота саморазвивающегося робота SAIL была в том, чтобы автоматически генерировать представления об архитектуре объектов и масштабировании до более сложных возможностей в неизвестной и опасной для человека среде. Например, после толчков со стороны человека этот робот пошел на прогулку по длинным коридорам большого здания. SAIL мог ориентироваться с помощью своих собственных сенсоров – двух видеокамер, прикрепленных к корпусу. После того, как люди показали роботу игрушки и помогли ему схватить их, SAIL начал их держать и проявлять к ним интерес. Для того, чтоб дать возможность SAIL учиться автономно, человек, отвечающий за него, дал ему возможность исследовать мир самостоятельно, но корректировал его поведение с помощью нажатия кнопок хорошо и плохо.

Эти и другие примеры того, что цель автоматизации обучения (10) была достигнута с помощью роботов, что невозможно было бы представить раньше из‑за большой сложности достижения этой цели с помощью традиционных метододов.

Перспективы

Расчетные исследования автономного психического развития должны быть значительно более сговорчивыми, чем традиционные подходы решения конкретных задач к построению интеллектуальных машин и пониманию естественного интеллекта, потому что принципы саморазвития более общие, натуральные и простые, чем мир вокруг нас. Например, мир, который мы видим нашими глазами, очень сложный. Свет, который передается на определенный пиксель в камере, зависит от многих факторов: освещения, формы объекта, восприятия геометрии, тика камеры и так далее. В этом поле более важны принципы развития захвата основных статистических характеристик от визуальных сигналов (например, среднего и важнейших направлений распределения сигнала), а не каждый аспект мира, который порождает эти сигналы. Ориентированные же на решение конкретных задач программисты, напротив, должны изучить аспекты окружающего мира конкретной задачи, которые можно извлечь; это становится неразрешимой, если такая задача, как, зрение, речь или язык, требуется слишком много разнообразной информации.

Это новое поле будет обеспечивать единую основу для многих познавательных возможностей – зрения, слуха, осязания, вкуса, планирования, принятия решений и выполнения заданий. Использование общих принципов развития зрительных и слуховых условий зондирования, как показывают недавние исследования в области неврологии, будет стимулировать ученых к дальнейшему обнаружению основополагающие принципов развития, которые являются общими для различных аспектов функций мозга.

Саморазвивающиеся роботы могут жить с нами и стать умнее автономно, под человеческим надзором. Это важно для неврологов и психологов, ведь дает обнаружить вычислительные принципы психического развития. И в самом деле, механизмы развития имеют количественный характер на уровне нервных клеток. Точность знаний, необходимых для проверки этих принципов на роботах, улучшит наши шансы ответить на некоторые основные открытые вопросы в когнитивной науке, например, как человеческий мозг развивает чувство мира вокруг него.

Достижения в области создания роботов, способных к автономному психическому развитию, скорее всего, улучшит качество жизни человека. Когда роботы смогут автономно развивать свои возможности, такие как зрение, речь и язык, люди смогут обучать их, используя свои собственные режимы связи. Саморазвивающиеся роботы научатся выполнять скучные и монотонно повторяющиеся задачи, которые люди не любят, а так же выполнять миссии в сложных условиях, таких как подводные исследования и космическая и очистка ядерных отходов.

Ссылки

1. T. S. Kuhn. The Structure of Scientific Revolution. Univ. of Chicago Press, Chicago, 3rd ed., 1996, p. 68.
2. L. von Melchner, S. L. Pallas, M. Sur. Nature 404, 871 (2000).
3. X. Wang, M. M. Merzenich, K. Sameshima, W. M. Jenkins. Nature 378, 13 (1995).
4. J. L. Elman. Rethinking Innateness: A Connectionist Perspective on Development. MIT Press, Cambridge, MA, 1997.
5. E. Thelen, E. G. Schoner, C. Scheier, L. B. Smith. Behav. Brain Sci., in press.
6. J. Weng, In Learning in Computer Vision and Beyond. Development in Visual Communication and Image Processing. Michigan State Univ. tech. rep. CPS 96–60, East Lansing, MI, 1996.
7. N. Almassy, G. M. Edelman, O. Sporns. Cereb. Cortex 8, 346 (1998).
8. J. Weng, W. S. Hwang, Y. Zhang, C. Evans. In Proceedings of the 2nd International Symposium on Humanoid Robots, 8 to 9 October 1999, Tokyo, pp. 57–64.
9. W. S. Hwang, J. Weng, IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell. 22, 11 (2000).
10. D. Roy, B. Schiele, A. Pentland. In Workshop on Integrating Speech and Image Understanding. Proceedings of an International Conference on Computer Vision, 21 September 1999, Corfu, Greece (IEEE Press, New York, 1999).
11. Proceedings of Workshop on Development and Learning, 5 to 7  April 2000, Michigan State University, East Lansing, MI.