Nouvelle AI - Nouvelle AI

Nouvelle artificial intelligence ( AI ) é uma abordagem à inteligência artificial iniciada na década de 1980 por Rodney Brooks , que na época fazia parte do laboratório de inteligência artificial do MIT . A Nouvelle AI difere da AI clássica por ter como objetivo produzir robôs com níveis de inteligência semelhantes aos dos insetos. Os pesquisadores acreditam que a inteligência pode emergir organicamente de comportamentos simples à medida que essas inteligências interagiam com o "mundo real", em vez de usar os mundos construídos que as IAs simbólicas normalmente precisavam ter programado neles.

Motivação

As diferenças entre a nouvelle AI e a AI simbólica são aparentes nos primeiros robôs Shakey e Freddy . Esses robôs continham um modelo interno (ou "representação") de seus micro-mundos consistindo em descrições simbólicas. Como resultado, essa estrutura de símbolos teve que ser renovada conforme o robô se movia ou o mundo mudava.

Os programas de planejamento de Shakey avaliaram a estrutura do programa e a dividiram nas etapas necessárias para completar a ação desejada. Este nível de computação exigia muito tempo para ser processado, então Shakey normalmente executava suas tarefas muito lentamente.

Pesquisadores de IA simbólica há muito tempo são atormentados pelo problema de atualizar, pesquisar e manipular os mundos simbólicos dentro de suas IAs. Um sistema nouvelle se refere continuamente a seus sensores, e não a um modelo interno do mundo. Ele processa as informações do mundo externo de que precisa dos sentidos quando é necessário. Como afirma Brooks, "o mundo é seu melhor modelo - sempre exatamente atualizado e completo em todos os detalhes".

Uma ideia central da nouvelle AI é que comportamentos simples se combinam para formar comportamentos mais complexos ao longo do tempo. Por exemplo, comportamentos simples podem incluir elementos como "avançar" e "evitar obstáculos". Um robô usando a nouvelle AI com comportamentos simples, como evitar colisões e se mover em direção a um objeto em movimento, pode possivelmente se reunir para produzir um comportamento mais complexo, como perseguir um objeto em movimento.

O problema da moldura

O problema do quadro descreve um problema com o uso da lógica de primeira ordem (FOL) para expressar fatos sobre um robô no mundo. Representar o estado de um robô com FOL tradicional requer o uso de muitos axiomas (linguagem simbólica) para sugerir que as coisas sobre um ambiente que não mudam arbitrariamente.

A Nouvelle AI procura contornar o problema da moldura dispensando o preenchimento da IA ou do robô com volumes de linguagem simbólica e, em vez disso, permitindo que comportamentos mais complexos surjam combinando elementos comportamentais mais simples.

Modalidade

O objetivo da IA tradicional era construir inteligências sem corpos, que só seriam capazes de interagir com o mundo via teclado, tela ou impressora. No entanto, a nouvelle AI tenta construir inteligência incorporada situada no mundo real. Brooks cita com aprovação os breves esboços que Turing fez em 1948 e 1950 sobre a abordagem "situada". Turing escreveu sobre equipar uma máquina "com os melhores órgãos dos sentidos que o dinheiro pode comprar" e ensiná-la a "entender e falar inglês" por um processo que "seguiria o ensino normal de uma criança". Essa abordagem foi contrastada com as outras onde se concentrava em atividades abstratas, como jogar xadrez.

Robôs de Brooks

Robôs insectóides

Brooks se concentrou em construir robôs que agiam como simples insetos enquanto trabalhavam simultaneamente para remover algumas características tradicionais da IA. Ele criou robôs parecidos com insetos chamados Allen e Herbert.

Os robôs insetóides de Brooks não continham modelos internos do mundo. Herbert, por exemplo, descartou um grande volume de informações recebidas de seus sensores e nunca armazenou informações por mais de dois segundos.

Allen

Allen, em homenagem a Allen Newell , tinha um anel de doze sonares ultrassônicos como sensores primários e três módulos independentes de produção de comportamento. Esses módulos foram programados para evitar objetos fixos e móveis. Com apenas este módulo ativado, Allen ficou no meio de uma sala até que um objeto se aproximou e então fugiu evitando obstáculos em seu caminho.

Herbert

Herbert, em homenagem a Herbert A. Simon , usou sensores infravermelhos para evitar obstáculos e um sistema a laser para coletar dados 3D a uma distância de cerca de 3,6 metros. Herbert também carregava uma série de sensores simples em sua "mão". O campo de testes do robô era o ambiente do mundo real dos escritórios e espaços de trabalho ocupados do laboratório de IA do MIT, onde procurava latas de refrigerante vazias e as levava embora, uma atividade aparentemente orientada para um objetivo que surgiu como resultado de 15 unidades de comportamento simples combinadas . Paralelamente, Simon observou que o caminho complicado de uma formiga se deve à estrutura de seu ambiente e não à profundidade de seus processos de pensamento

Outros robôs insetóides

Outros robôs da equipe de Brooks foram Genghis e Squirt. Gêngis tinha seis pernas e era capaz de andar em terreno acidentado e seguir um humano. Os módulos de comportamento do Squirt o mantinham em cantos escuros até ouvir um ruído, então ele começaria a seguir a origem do ruído.

Brooks concordou que o nível da nouvelle AI se aproximou da complexidade de um inseto real, o que levantou uma questão sobre se o nível de comportamento dos insetos era ou não um objetivo razoável para a nouvelle AI?

Robôs humanóides

O trabalho recente de Brooks tomou a direção oposta ao proposto por Von Neumann nas citações "teóricos que selecionam o sistema nervoso humano como seu modelo estão escolhendo irrealisticamente 'o objeto mais complicado sob o sol', e que há pouca vantagem em selecionando a formiga, uma vez que qualquer sistema nervoso exibe uma complexidade excepcional. "

Cog

Na década de 1990, Brooks decidiu perseguir o objetivo da inteligência de nível humano e, com Lynn Andrea Stein, construiu um robô humanóide chamado Cog . Cog é um robô com uma extensa coleção de sensores, um rosto e braços (entre outros recursos) que permitem que ele interaja com o mundo e reúna informações e experiências para reunir inteligência organicamente da maneira descrita acima por Turing.

A equipe acreditava que Cog seria capaz de aprender e encontrar uma correlação entre as informações sensoriais recebidas e suas ações, e aprender o conhecimento do senso comum por conta própria. Em 2003, todo o desenvolvimento do projeto havia cessado.

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