Свяжитесь с нами
 

Искусственный интеллект (AI) Эволюция робота

13 февраля 2009 | Автор: oleg | Просмотров: 7502
Чтобы пройти эволюционный путь от амфибий до млекопитающих, животным потребовались многие миллионы лет. В процессе эволюции развивался и их мозг. В существующие нейронные структуры постепенно добавлялись небольшие группы нейронов. В результате, сложность мозга постепенно увеличивалась, “в ногу” с развитием конечностей и органов чувств.

А “мозг” (компьютерное программное обеспечение) обычных роботов не способен развиваться. Если, например, к конечностям робота добавить сенсоры нового типа, то потребуется полная переработка его программного обеспечения, что дорого и требует много времени. Чтобы сделать робота-гуманоида с человекоподобным поведением, требуется использовать все больше и больше сенсоров. Крайне важно, чтобы программное обеспечение такого робота само росло по сложности - точно так же, как это делает мозг биологических существ.

Инженер по искусственному интеллекту Кристофер Маклеод и его коллеги из университета Роберта Гордона (Robert Gordon University) в Абердине (Aberdeen), Великобритания, создали робота, который подражает биологической эволюции. Робот управляется с помощью нейронной сети: компьютерной программы, которая имитирует процесс обучения мозга. Нейронная сеть включает в себя множество взаимосвязанных узлов обработки данных, которые могут быть "обучены", чтобы выполнять желаемые действия. Например, если необходимо поддерживать равновесие, и робот получает входные сигналы от сенсоров, что он опрокидывается, то робот будет передвигать свои конечности в попытке сохранить равновесие. Такие действия конечностей обеспечиваются регулировкой важности (“взвешивания”) входного сигнала для каждого узла. Определенные комбинации входных сигналов от сенсоров заставляют узел генерировать сигнал, например, для включения двигателя. Если робот устоял на ногах, сочетание сигналов сохраняется. Если робот упал, то он будет вносить коррективы в свои действия и в следующий раз попробует сделать нечто иное.

Поиск наилучших комбинаций не прост. Поэтому, конструкторы роботов часто используют эволюционный алгоритм чтобы "развить" оптимальную систему управления. Эволюционный алгоритм случайным образом создает большое число управляющих "геномов" для робота. Эти модели поведения испытываются в учебных сессиях, а наиболее успешные геномы "воспитываются" вместе, чтобы создать еще лучшие версии - до тех пор, пока не получится наилучшая система управления.

Группа Маклеода пошла еще дальше, и разработала инкрементный эволюционный алгоритм (ИЭА), способный с течением времени добавить новые части в “мозг” робота. Они начали с простого робота размером с книгу с двумя вращающимися протезами для ног, которые могли поворачиваться мотором на 180 градусов.
Эволюция робота

Затем они дали шестинейронной системе контроля робота исходную команду - в течение 1000 секунд двигаться и не упасть как можно дольше. Чтобы выполнить эту задачу, установили компьютерную программу, которая должна развить наилучший способ передвижения. Робот сначала все время падал, Но потом он начал двигаться вперед и не падать при движении по прямой. В конечном итоге робот научился передвигаться как головастик.

Когда ИЭА осознает, что его эволюция уже не увеличивает скорости робота она фиксирует состояние нейронной сети, лишая ее возможности развиваться дальше. Эта сеть уже умеет управлять ногами-протезами робота - и она будет продолжать делать это и далее.

Если теперь в ногу-протез робота добавить “коленный сустав” любой другой, даже развивающийся, робот не смог бы управлять такой модернизированной ногой.
Эволюция робота

Но в отличие от обычных эволюционных алгоритмов, инкрементный эволюционный алгоритм чувствует свою внезапную неспособность выполнить свою главную команду. Поэтому, когда в его ногах-протезах появляются “коленные суставы”, программа "понимает", что ей придется учиться ходить заново. Чтобы сделать это, программа автоматически подключает к себе “свежие” нейроны, чтобы узнать, как управлять своими новыми ногами. В конце-концов, у робота развиваются движения, напоминающие движения ног саламандры.

После того, как исходная команда выполнена успешно, инкрементный эволюционный алгоритм фиксирует состояние второй нейронной сети.
Если к задней части робота добавить ноги, программа снова добавляет больше нейронов, и на этот раз у робота развивается движение галопом.
Эволюция робота

Когда робота оборудовали камерой, он научился идти на свет, либо избегать света.

Еще статьи по теме:
Устройство управления автономным роботом (УУАР)
Электронные мозги. Заверните, пожалуйста
Обучение роботов методом проб и ошибок (МПиО)

Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.
  1. Очень интересно. Прямо возрождение дарвинизма какое-то.... wink


Добавление комментария

Имя:*
E-Mail:*
Введите два слова, показанных на изображении: *