Übersicht unit 5: Embodied Action

1. Übersicht unit 5: Embodied Action I Standortbestimmung: 1-2 Phase cogsci II Embodied AI: New Robotics III Entwicklungspsychologie IV Conclusion and Discussion

2. Erklärungsprinzip der cogsci: Das Modell Input generiert durch Programm (qualitativ oder quantitativ) Output psychologisches Experiment (linguistic data, neurological evidence...)

3. Erklärungsprinzip der cogsci: Das Modell Input Rep Wissen Regeln Output „Lernen“ psychologisches Experiment (linguistic data, neurological evidence...) if payoff > 1 then do x else do y

4. Erklärungsprinzip der cogsci: Das Modell Input Rep Wissen Regeln Output „Lernen“ psychologisches Experiment • Programm modelliert performance • Schlüsse des Programm sind selbst aufgrund eines Modells • „Modell von Modellierfähigkeit“ • + Experiment selbst idealisiert  „Modell“

5. Erklärung oder Beschreibung? Vorteile • Programm entspricht psychologischer Theorie • exakt formuliert  nachvollziehbar & vergleichbar aber:

6. Modelle als Werkzeuge Welt Mind PSS Geometrie direkter Zugang zu fundamentalen Strukturen

7. Modelle als Werkzeuge alternative Geometrien alternative Modelle scripts schemas motor programs ...

8. state of the art: David Marr‘s Erklärungssystem I II III Algorithmic Level Computational Level Implementational Level • Lösungsstrategie Input Output • konkrete Transformation: • Input  Output • Problemstellung •  unabhängig von • Organismus • Implementierung • der Algorithmen • prinzipiell lösbar? (urspr. Marrs Ausgangspunkt) • optimale Lösung?

9. state of the art: David Marr‘s Erklärungssystem I II III Algorithmic Level Computational Level Implementational Level • Computational Level: formale Problemstellung Anspruch von Allgemeinheit • Level II: nimmt „Schachproblematik“ ernst Pragmatik: mögliche Umsetzungen • Neuroscience: Inspiration & zusätzliche constraints mehr als Fehlerkurven modellieren

10. state of the art: David Marr‘s Erklärungssystem I II III Algorithmic Level Computational Level Implementational Level • 3 Level hängen offensichtlich zusammen & sollten letztendlich alle behandelt werden (≠ klassischer Kognitivismus) • Problem sollte auf der richtigen Ebene behandelt werden Kritik an klassischer AI

11. state of the art: David Marr‘s Erklärungssystem I II III Algorithmic Level Computational Level Implementational Level • Probleme bei denen Menschen auch gut sind... • Vermischung von Levels: •  Was ist das Problem? •  mögliche Lösungen? •  basiert letztlich auf Analogie • Block für SHRLDU  Block für uns

12. Das Erklärungsstrategie der cogsci • no cognition without representation • eigener Zugang zu Denken Fühlen Handeln • eigenständig aber kompatibel mit anderen NaWis Arbeitsteilung mit Physik, Chemie, Biologie • Repräsentationalismus ist gemeinsame Sprache • ermöglicht gemeinsames arbeiten am großen Projekt

13. Kritik der 3. Generation • „zu abstrakt, „zu weit weg / nicht von dieser Welt“ kein Verständnis: symbol grounding problem • „unflexibel, begrenzt und stur“ Wann ist welches Wissen relevant? frame problem • ≠ Mensch: schon als Baby in der Welt • (& schon als „Kieferfisch“ im Ozean)  Beispiele von embodied approaches: aus Robotik & Entwicklungspsychologie

14. Embodied AI: New Robotics 1. Der klassische Ansatz work backwards from goal current state means-ends anaylsis  solution goals

15. processing plan world model encode input implement plan

16. processing plan world model update world model implement plan correct errors / noise encode input

17. 2. Ein mechanischer Ansatz What is the role of intelligence in moving? Whegs movie: insect gait

18. Embodied AI: New Robotics  Optimierung ohne Intelligenz! alles im Kopf alles in den Beinen • mit Sensorik, die einem durch den Kopf gehen kann Objekterkennung / Kategorisierung

19. Gantry robot (Sussex, late eigthies)

20. Gantry robot (Sussex, late eigthies) Harvey et al. 1997 Husbands et al. 1997

21. Gantry robot (Sussex, late eigthies) • 64 x 64 greyscale camera • helle Kanten in der Dunkelheit • enorme Sensorschwankungen • sogar in dieser extrem kontrollieren Umwelt • langsame Steigerung der Komplexität der Aufgaben • vorwärts fahren • Annähern an Objekte • Bevorzugen eines Objekts gegenüber anderen

22. Gantry robot (Sussex, late eigthies)

23. Gantry robot (Sussex, late eigthies)

24. Gantry robot (Sussex, late eigthies) Hat der Roboter eine Repräsentation / template von D? • kurze Antwort: nein. • lange Antwort: nicht unabhängig von Motorik / Sensorik / Kontext • perceptual guidance of action  Invarianzen in Schleifen

25. Rodney Brooks Subsumption Architecture • jedes dieser Module ist ein extrem simpler controller • Module kommunizieren minimal (außer über die Umwelt) • Module inhibieren sich gegenseitig (Hierarchie) Brooks 1986

26. New Robotics: Representation?

27. Embodied AI: New Robotics • Problemstellung eines layers (Marr 1st level) ist abhängig • von der Umwelt • von den anderen Layern • von der Interaktion mit allem...  Komplexität steigt exponentiell mit Modulen... • Wie weit kommt man mit dem Ansatz?

28. Entwicklungspsychologie Infant walking • 0-2 Monate (!) (gestützt) • ~ 12 Monate (selbständig) • regressive Entwicklung • (U-shaped learning curve)  braucht es überhaupt Köpfchen zum Gehen? Adolph 2002, Thelen & Smith 1994

29. McGeer‘s passive dynamic walker

30. active walking • Bänder als Federn • Dehnung der Achillessehnen • sogar kopflose Wirbeltiere können laufen (i.a.) • Gehen mit Köpfen: feinsinnige Modulation von • komplexen dynamischen System • (Biomechanik des Muskel- und Skelettapparats & Umwelt)

31. Entwicklungspsychologie 2-12 Monate alte Babies sind zu schwer für ihre Beinmuskeln... • Entwicklung  (motorisches) Lernen • in Minuten, da unsere • Muskeln höchst variabel • reagieren, etc... • Reflexautomatik? Kognition?

32. Kategorisierung & Generalisierung The Ramp & the importance of being nice to babies

33. Entwicklungspsychologie Several important and surprising findings have resulted from this work. First, infants acquire an immense quantity of experience with balance and locomotion (e.g., a typical toddler travels more than 39 football fields/day, and accumulates an average of 15 falls/hr). Second, the duration of infants’ experience has tremendous predictive power, explaining significant portions of variance in developmental changes above and beyond that explained by infants’ body dimensions and chronological age. Third, learning from everyday experience is specific to each perception-action system in development. That is, sitting, crawling, cruising, and walking show separate learning curves, even for responses in the same tasks. [...] http://www.psych.nyu.edu/adolph/research1.shtml

34. Entwicklungspsychologie • abstraktes Wissen: biomechanisch gesehen • welche Aspekte können generalisiert werden? • wie „abstrakt“ (universell anwendbar) ist unser Wissen? • Wissenschaft nicht repräsentativ... • selbst Wissenschaft zweckgebunden... • Modellierung: komplexe dynamische Systeme Variabilität, Regularität & Entwicklung zeitlich kontinuierlich

35. Modellierung mit dynamischen Systemen Entwicklung

36. IV Conclusions & Discussion control model computation model input computation output sense act think What we have is a circuit, not an arc or broken segment of a circle. This circuit is more truly termed organic than reflex, because the motor response determines the stimulus, just as truly as sensory stimulus determines movement. (Dewey, 1896, p. 363) The whole neural organism, it will be remembered, is, physiologically considered, but a machine for converting stimuli into reactions (James, 1890, p. 372).

37. IV Conclusions & Discussion embodied approach classical approach Gegenstand Kognition. zielgerichtetes Verhalten wird inferiert aus ziel- gerichtetem Verhalten Sensorik Input Cog plan Motorik Output

38. IV Conclusions & Discussion embodied approach classical approach Rolle von Kognition • notwendig für intelligentes • Verhalten • nur als letztes Mittel • muss auf sensomotorische • Schleifen abgestimmt sein • wird als Lösung für formale • Probleme verstanden • (unabhängig von • Implementierung) • Problemstellung hängt • sehr wohl vom Körper ab

39. IV Conclusions & Discussion embodied approach classical approach Konzept von Kognition computation model control model input computation output Gedächtnis, Pläne, etc. Sensorik sense act think • inteveniert zwischen • Wahrnehmung & Handlung Motorik • diskrete Planungschritte • moduliert action-perception

40. IV Conclusions & Discussion embodied approach classical approach Erklärungsstrategie • allgemeine Formulierung • von Problemlösungs- • mechanismen • verkörperte Intelligenz • untersuchen • Intelligenz unabhängig vom • Körper verstehen • allgemeine Werkzeuge für • den Umgang mit komplexen • Systemen zu finden

41. IV Conclusions & Discussion embodied approach classical approach Beispiel: Vorstellung • action-perception control • loops „im Leerlauf“ • formales Planen

42. IV Conclusions & Discussion embodied approach classical approach Beispiel: Sprache • formales System • Effekt von Sprache auf • körperliche Verfassung • Syntax (Grammatik) • Bedeutung: grounding in • perception action • Bedeutung: propositional • Wissensbasis, Weltwissen • explizieren • Beispiel: kognitive Linguistik

43. IV Conclusions & Discussion

44. IV Conclusions & Discussion • embodied critique of the classical approach  embodiment untergräbt Kognitivismus  Problem: Was ist eigentlich Kognition?  Problem: Interdisziplinäres Modell Representation has been the central issue in artificial intelligence work over the last 15 years only because it has provided an interface between otherwise isolated modules and conference papers (Brooks 1991)

45. IV Conclusions & Discussion • Gegenkritik  Programm ist stark genug um Probleme zu lösen  nur manche Aspekte müssen geändert werden  unerklärlicher Rückfall zum evil behaviorism (throwing out the baby with the bathwater) scaling problem  wird Repräsentation wieder einführen müssen...

46. IV Conclusions & Discussion • Wie geht‘s weiter? Embodied action  Kognitivismus steht an seinen Grenzen  verschiedenste Alternativen, im Fluss Traditional cognitive science  Integration vonAspekten von Embodiment  constraints on cognition