Cercetătorii dau inteligență artificială robotică un comportament spontan

Cercetătorii și roboții încearcă în mod constant să obțină funcții autonome în roboți și adesea se uită spre creierul animal ca punct de inspirație pentru mecanismele de control. Din cauza naturii specifice a sarcinii a comportamentului robotic, datorită dependenței de module predefinite și metodologii de control, acestea sunt adesea limitate în flexibilitate.

Ultimul progres în acest domeniu vine de la Universitatea din Tokyo, unde cercetătorii au creat o metodă alternativă bazată pe învățarea mașinilor pentru a oferi inteligenței artificiale robotice comportamente spontane. Echipa a făcut acest lucru prin utilizarea unor modele temporale complexe, cum ar fi activitățile neuronale ale creierului animal.

Cercetarea a fost publicată în Science Advances, cu titlul “Proiectarea comutării comportamentale spontane prin itineranță haotică.”

Haos de înaltă dimensiune

Un sistem dinamic este un model matematic al stărilor interne în schimbare ale unui lucru, care descrie roboții și software-ul de control. Cercetătorii se concentrează în special pe haosul de înaltă dimensiune, o clasă de sisteme dinamice, datorită capacității sale impresionante de a modela creierul animal.

Din cauza complexității și sensibilității la condițiile inițiale variabile, haosul de înaltă dimensiune este deosebit de dificil de controlat. Pentru a avansa în domeniu și a depăși acest obstacol, cercetătorii de la Laboratorul de Sisteme Inteligente și Informatică și Centrul de Cercetare a Inteligenței Artificiale de Ultimă Generatie de la Universitatea din Tokyo au dezvoltat noi modalități de utilizare a haosului de înaltă dimensiune pentru a oferi roboților funcții cognitive similare cu cele ale oamenilor.

Katsuma Inoue este un student doctorand care lucrează la această cercetare.

“Există un aspect al haosului de înaltă dimensiune numit itineranță haotică (CI) care poate explica activitatea creierului în timpul recunoașterii și asocierii amintirilor,” a spus Inoue. “În robotică, CI a fost un instrument cheie pentru implementarea unor modele comportamentale spontane. În acest studiu, propunem o rețetă pentru implementarea CI într-un mod simplu și sistematic, utilizând doar modele temporale complexe generate de haosul de înaltă dimensiune. Ne-am simțit că abordarea noastră are potențial pentru aplicații mai robuste și mai versatile în ceea ce privește proiectarea arhitecturilor cognitive. Ne permite să proiectăm comportamente spontane fără structuri explicite predefinite în controlor, care ar fi altfel un obstacol.”

Ce este calculul rezervoarului (RC)?

Echipa s-a bazat puternic pe calculul rezervoarului (RC), o tehnică de învățare a mașinilor care implică teoria sistemelor dinamice. RC este utilizat pentru a controla rețelele neuronale recurente (RNN), și păstrează majoritatea conexiunilor RNN fixe, modificând doar câteva parametri. Acest lucru este diferit de alte abordări de învățare a mașinilor, care modifică ușor toate conexiunile neuronale dintr-o rețea neuronală, și rezultă în faptul că sistemul poate fi antrenat mai rapid.

Cercetătorii au obținut rezultatul dorit atunci când au aplicat principiile RC unui RNN haotic, și a demonstrat modele comportamentale spontane. Antrenamentul pentru rețea are loc rapid și înainte de executare.

“Creierul animal prezintă haos de înaltă dimensiune în activitățile sale, dar modul și motivul pentru care utilizează haosul rămân neexplicate. Modelul nostru propus ar putea oferi o perspectivă asupra modului în care haosul contribuie la procesarea informațiilor în creierul nostru,” a spus Kohei Nakajima, profesor asociat la universitate. “De asemenea, rețeta noastră ar putea avea un impact mai larg în afara domeniului neuroștiinței, deoarece poate fi aplicată și altor sisteme haotice. De exemplu, dispozitivele neuromorfice de ultimă generație, inspirate de neuronii biologici, ar putea prezenta haos de înaltă dimensiune și ar fi candidați excelente pentru implementarea rețetei noastre. Sper că vom vedea implementări artificiale ale funcțiilor creierului în curând.”

Dezvoltarea este semnificativă pentru domeniile roboticii și inteligenței artificiale (IA), deoarece cercetătorii au abordat această provocare de ceva timp. Este cel mai recent exemplu al modului în care aceste domenii progresează cu o viteză rapidă.