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包容架构是经典人工智能的可靠替代方案吗
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包容架构是经典人工智能的可靠替代方案吗

  • 包容体系结构是作为传统人工智能的替代方案提供的一种控制体系结构。
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迪士尼研究所目前正在研究实时人工智能和包容架构,该架构使用感官数据来选择自主机器人的动作。包容架构可以为机器人提供情感光谱,就像人类可以提供感官输入一样。包容体系结构,通常被称为GOFAI,是一种控制体系结构,可作为古典人工智能. 它以一种亲密和自下而上的方式将感官信息与行动选择联系起来,而不是使用世界的象征性心理表征来指导行为。此外,迪斯尼机器人的眼睛凝视由于包容架构,更逼真。

客观的

包容架构以一种与之根本不同的方式处理智力问题常规人工智能做四个基本概念指导了这一目标:

置身所在

情境人工智能的一个基本概念是机器人应该能够以类似于人类的方式对环境做出反应。罗德尼·布鲁克斯他认为,放置的移动机器人不应在内部模拟世界,然后根据该模型进行操作。他没有对环境建模,而是断言“世界是它自己的最佳模型”,这意味着可以利用适当的感知到行动的配置直接与之互动。尽管如此,每个模块/行为仍然在感觉运动信号附近模拟世界,尽管是在非常基本的水平上。这些简单的模型必须对世界做出硬编码的假设,但避免使用记忆来预测世界的行为,而是依靠直接的感官反馈。

体现

第一个优点是,它促使设计者测试和构建一个集成的物理控制系统,而不是理论模型或模拟模型机器人这在现实世界中可能不起作用。第二,通过将感知数据直接连接到有意义的动作,它能够解决许多经典人工智能面临的符号基础问题。

智力

根据进化进程,布鲁克斯认为,获得知觉和运动能力是创造类人智力的必要先决条件。此外,通过排除自上而下表示法作为人工智能的可能起点,似乎“智能是由与世界互动的动力决定的。”

出现

单个模块本身并不被视为智能模块。根据对智能体及其周围环境的观察,此类模块的交互通常被视为智能(或非智能)。因此,“智慧”是“在观察者的眼中”

另见
分散式机器人

主要优势

  • 强调在目标域中实时系统的迭代开发和测试。
  • 强调将有限的、特定于任务的感知直接与需要它的表达的行动联系起来。
  • 强调分布式和并行控制,以类似动物的方式整合感知、控制和行动系统。

缺点

  • 通过高度分布式的抑制和抑制系统构建灵活的行动选择的挑战。
  • 该建筑缺乏实质性的记忆和符号表现,这似乎妨碍了它理解语言。

当包容体系结构被发明时,其新的设置和方法使其能够在传统AI失败的各种关键领域取得成功,最显著的是与动态环境的实时交互。然而,它缺乏广泛的记忆存储、符号表示和中央控制,这使得它在学习复杂行为、深度映射和语言理解方面处于劣势。

结论

包容是一种不同于“传统”方法的机器人控制技术。这是一种赤裸裸的方法。包容方法将控制问题视为一系列“水平”有序的“层次”,而不是一系列复杂的个人“垂直”活动。每一层都旨在实现一种“能力”,或展示一种行为的能力。因此,每一层完全能够独立地引导机器人。此外机器人的通过使用包容控制可以提高适应性,包容控制允许他们在复杂的非结构化环境中工作。


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