Kognitive Robotik Eine Einführung

1. Kognitive RobotikEine Einführung Wolfram Schenck AG Technische Informatik, Technische Fakultät, Universität Bielefeld Seminar “Kognitive Robotik”, 22. April 2004

2. Kognitive Robotik Einleitung • Forschungsgebiet an der Schnittstelle zwischen Kognitionswissenschaft und Robotik • Hauptgegenstand: Modellierung sensomotorischer Zusammenhänge • Vorgehen: Implementierung dieser Modelle auf Roboterhardware zum Test in der realen Welt • Ziele: • Zu erklären, auf welche Weise höhere kognitive Funktionen aus dem Erlernen sensomotorischer Koordination hervorgehen können • Konstruktion autonomer „intelligenter“ Roboter/Agenten

3. Controller St Mt Sensomotorischer Zusammenhang Einleitung St: Sensory state in time step t Mt: Motor command generated in time step t

4. Begriff “Kognition” Einleitung • Kognition in der Psychologie: • Funktionen • der Wahrnehmung, • des Gedächtnisses, • des Denkens und Problemlösens, • der motorischen Steuerung • und des Sprachgebrauchs • Kognition umfasst sowohl bewußte (intentionale) als auch unbewußte Prozesse • Unterscheidung von niedrigeren und höherenkognitiven Funktionen

5. Grundlegung der Kognitionswissenschaft Einleitung • Generelle Grundannahmen (nach Strube, 1996): • Kognition ist Informationsverarbeitung • Kognitive Prozesse stellen Berechnungen über Strukturen dar, die ihrerseits als Repräsentationen (der Welt oder des eigenen Selbst) aufzufassen sind Repräsentation: Interne Darstellung der in einem kognitiven System gespeicherten/vorhandenen Information

6. „Wie entsteht Kognition?“ Einleitung • Antworten aus... • Klassischer KI • Konnektionismus • „Neuer KI“ (u.a. Kognitive Robotik)

7. Der Weg zur „Kognitiven Robotik“ Geschichte Wichtige Ereignisse: z.B. Dartmouth-Konferenz (1956), Teilnehmer wie Minsky, McCarthy, Newell, Simon (Begründung der KI-Forschung) Kognitive Wende, Geburt der klass. KI (50er Jahre) Kognitionswissenschaft (ab 1975) Geburtsjahr 1975: „Physical Symbol Systems Hypothesis“ (Newell & Simon)

8. Klassische KI Klassische KI • Grundannahmen: • Kognition ist Informationsverarbeitung im Sinn von Symbolverarbeitung • Interne Repräsentationen sind symbolisch

9. Symbolverarbeitungssystem Klassische KI • Grundlegende Bestandteile (nach Newell, 1980): • Menge primitiver Symbole oder Zeichen • Menge von Regeln (quasi „Grammatik“) • Speicher • Menge grundlegender Operationen (etwa: Erzeugung, Zugriff, Veränderung, Löschung) • Prozessor(en)

10. „Physical Symbol Systems Hypothesis“ Klassische KI • Physical Symbol System: Ein physikalisch implementiertes Symbolverarbeitungssystem • Beispiel: Computer (Transistoren) • PSSH: „A physical-symbol system has the necessary and sufficient means for general intelligent action“ (Newell & Simon, 1976) • Folge der PSSH: • Der Begriff der Kognition ist nicht mehr an den Menschen gebunden; Menschen sind eins von vielen möglichen physikalischen Symbolsystemen; auch Computer können Kognitionen haben

11. Sensoren SensorischeSymbole Motor-symbole Effektoren „Disembodied Robot“ Klassische KI Symbolver-arbeitungs-system:

12. Probleme der klassischen KI Klassische KI • Mangelnde Robustheit • ggü. Rauschen, neuen Situationen, Fehlerzuständen • Kein kontinuierliches Lernen • Die meisten KI-Systeme haben getrennte Lern- und Performancephasen • Symbol Grounding • Wie kommt die Semantik ins System? • Designer Homunkulus • Struktur der sensorischen Repräsentation wird vom Designer bestimmt

13. Zum Designer-Homunkulus Klassische KI Sensoren Effektoren Sensorische Repräsentation

14. Probleme der klassischen KI Klassische KI • Mangelnde Robustheit • ggü. Rauschen, neuen Situationen, Fehlerzuständen • Kein kontinuierliches Lernen • Die meisten KI-Systeme haben getrennte Lern- und Performancephasen • Symbol Grounding • Wie kommt die Semantik ins System? • Designer Homunkulus • Struktur der sensorischen Repräsentation wird vom Designer bestimmt • Frame Problem • Was ändert sich durch Aktionen und was nicht?

15. Der Weg zur „Kognitiven Robotik“ Geschichte Wichtige Ereignisse: z.B. Dartmouth-Konferenz (1956), Teilnehmer wie Minsky, McCarthy, Newell, Simon (Begründung der KI-Forschung) Kognitive Wende, Geburt der klass. KI (50er Jahre) Kognitionswissenschaft (ab 1975) Konnektionismus (Wiedergeburt in den 80er Jahren) Geburtsjahr 1975: „Physical Symbol Systems Hypothesis“ (Newell & Simon)

16. Konnektionismus Konnektionismus • Verteilte Informationsverarbeitung: • Ziel: Umwandlung von Inputdaten zu Outputdaten • Viele simple Einheiten sind zu komplexen Netzwerken verschaltet • Vorbild: Biologische Nervensysteme

17. Biologisches Neuron Konnektionismus

18. Simuliertes Neuron Konnektionismus

19. Mehrschichtiges Feed-Forward-Netzwerk Konnektionismus Output Input

20. Trainingsmenge Testmenge Gesamtmenge aller Input-Output-Muster-Paare, die den sensomotorischen Zusammenhang repräsentieren Trainingsbeispiele Konnektionismus

21. Konnektionistische Modellierung Konnektionismus • „Brain-style modelling“ • Parallele Informationsverarbeitung • Keine zentrale Kontrollinstanz • Subsymbolische Repräsentationen • Symbole werden durch Vektoren von Aktivierungswerten ersetzt • Sehr erfolgreich bei der Modellierung niedrigerer kognitiver Funktionen wie sensorischer Verarbeitung, Gedächtnis, Motorsteuerung

22. Probleme der klassischen KI Klassische KI • Mangelnde Robustheit • ggü. Rauschen, neuen Situationen, Fehlerzuständen • Kein kontinuierliches Lernen • Die meisten KI-Systeme haben getrennte Lern- und Performancephasen • Symbol Grounding • Wie kommt die Semantik ins System? • Designer Homunkulus • Struktur der sensorischen Repräsentation wird vom Designer bestimmt • Frame Problem • Was ändert sich durch Aktionen und was nicht?

23. Der Weg zur „Kognitiven Robotik“ Geschichte Wichtige Ereignisse: z.B. Dartmouth-Konferenz (1956), Teilnehmer wie Minsky, McCarthy, Newell, Simon (Begründung der KI-Forschung) Kognitive Wende, Geburt der klass. KI (50er Jahre) Kognitionswissenschaft (ab 1975) Konnektionismus (Wiedergeburt in den 80er Jahren) Geburtsjahr 1975: „Physical Symbol Systems Hypothesis“ (Newell & Simon) Situiertes Handeln, „Embodiment“ (seit den 80er Jahren) „Neue KI“ (u.a. Kognitive Robotik) (seit den 90er Jahren)

24. „Neue KI“ Neue KI • Grundsatzannahmen für das Design von Agenten (nach Pfeifer, 1996): • Autonomie • Selbständigkeit • Körperlichkeit • Situiertheit

25. Morphologie, Architektur, Mechanismen Neue KI • Anti-Homunkulus-Prinzip • Parallele, lose gekoppelte Prozesse • „Value“-Prinzip • Selbstorganisation, „self-supervised Learning“ • Prinzip sensomotorischer Koordination • Keine sensorischen Repräsentationen! • Prinzip der ökologischen Balance • Komplexität der Sensorik sollte der Komplexität der Motorik entsprechen • Prinzip „billiger“ Designs • Globale Kommunikation über die Umwelt

26. Sensoren Effektoren „Embodied Robot“ Neue KI AdaptivesensomotorischeKoordination

27. Literatur • Newell, A. (1980). Physical symbol systems. Cognitive Science, 4, 135-183. • Newell, A., & Simon, H. (1976). Computer science as empirical inquiry: symbols and search. Communications of the ACM, 19, 113-126. • Pfeifer, R. (1996). Symbols, pattern, and behaviour: towards a new understanding of intelligence. Proc. of the Japanese Conference on Artificial Intelligence. • Strube, G., Becker, B., Freksa, C., Hahn, U., Opwis, K., & Palm, G. (eds.) (1996). Wörterbuch der Kognitionswissenschaft. Stuttgart: Klett-Cotta.