Previous Entry Share Next Entry
Роботы учатся играть в игрушки
evgeniirudnyi

Увидел, что у робототехников популярны выражения эпигенетическая робототехника (epigenetic robotics) и робототехника развития (developmental robotics). Посмотрел пару статей, чтобы понять, в чем заключается новое увлечение робототехников.

Оказалось, что робототехники при обсуждении сознания перешли на позицию экстернализма: искать сознание среди микросхем большого смысла не имеет. В рамках принятой концепции сознание возникает в рамках взаимодействия организма с окружающей средой (enactive) и поэтому имеет смысл сосредоточится только на том, как такое взаимодействие развивается. Ребенок проходит несколько стадий в своем развитии и таким образом следует попытаться сделать так, чтобы развитие робота было похоже на развитие ребенка.

Далее: http://blog.rudnyi.ru/ru/2017/03/roboty-uchatsya-igrat-v-igrushki.html


  • 1
Развитие ребенка мне представляется в большей степени не обучением, а реализацией заложенных потенций.

Потенции, без всякого сомнения, должны быть. Но при этом требуется механизм их осуществления.

Это бесспорно. Цветок, даже будучи автотрофом, не вырастет без света, тепла, воды и минеральных веществ.

Сейчас читаю книгу Гибсон Экологический подход к зрительному восприятия и вот что Гибсон пишет про возможность:

"Понятие возможности не является ни объективным, ни субъективным свойством; или, если хотите, оно является одновременно и тем, и другим. Понятие возможности не укладывается в узкие рамки дихотомии субъективное-объективное и помогает понять всю ее несостоятельность. Возможность в равной степени является и фактором окружающего мира, и поведенческим фактором. Это одновременно и физическое, и психическое, хотя и ни то, и ни другое. Возможность обращена и к окружающему миру, и к наблюдателю."

искать сознание среди микросхем большого смысла не имеет.
Вау! Читай "среди тканей мозга" :)

Экстерналисты именно так и говорят.

А каким образом они определили "любопытство"?

Правильно ли я поняла, что во 2-м видео робот считывает изначально для него практически недифференцированный аудио-поток, соотнося его с тем, что он делает, и потом при повторении знакомых отрывков этого потока он пробует исполнить то, что делал, когда отрывок прозвучал в первый раз? Какая же у него память и оперативка должны быть, чтобы это всё записывать и иметь в постоянном доступе?

Внутри робота функционирует программное обеспечение, поэтому требуется перенос знакомым нам терминов на язык ПО. При распознавании образов и звуков без всякого сомнения происходит дифференцирование и составляется некоторая структура данных. Недифферецированный поток явно не сохраняется. В последующем опять происходит распознование образов и звуковых сигналов и сравнение с полученной ранее структурой. Должно быть как-то так, хотя точно я не знаю.

Любопытство связывается со стремлением уменьшить неопределенность и улучшить свои предсказания и контроль по отношению к определенному предмету или ситуации. В такой постановке вполне можно себе представить алгоритмизацию определенного таким образом любопытства.

В конечном итоге все понятия тем или иным образом переводятся на язык алгоритмов.

Я некоторое время назад работала в компании, занимающейся автоматизацией переводов и изучала данный вопрос. И вот уже в то время шла тенденция не пытаться структуры воссоздавать (rule-based), а скорее использовать статистический метод, при котором переводятся отдельные синтагмы на базе анализа уже имеющегося значительного объёма данных, где эти синтагмы используются. Я не знаю в деталях, как там это технически реализовано, но красота метода именно в обучаемости. Чем больше объём данных (полного соответствия языковых пар; как в робототехнике соответствие внутренней деятельности и поступающих извне данных), тем выше шансы на выходе получить ситуативно корректный результат.

Хотя, прогресс не стоит на месте, и гугль использует какую-то ещё более продвинутую методику нейронного перевода.

>> В конечном итоге все понятия тем или иным образом переводятся на язык алгоритмов.

Я тут даже сделала попытку проделать то же самое для любви. И мне кажется, неопределённость уменьшилась, и контроля вроде как больше :-) Но с другой стороны, это же святое! То, что делает нас людьми...

Ваше описание соотвествует использованию байесовских методов в машинном обучении и вполне возможно, что они использовались.

Действительно, при переходе на язык алгоритмов по сути дела происходит подмена понятий. С другой стороны, мы знаем, что такое любопытство и любовь, но мы не можем точно выразить эти понятия. В этом отношении мне нравится термни неявное знание (tacit knowledge).

Не это ли явление свойственно дзенским коанам и Дао де цзин?

Автор термина tacit knowledge - Майкл Поляни, известный химик, который также занимался философией науки.

Пользователь bounded_man сослался на вашу запись в своей записи «No title» в контексте: [...] я воля, которая единственная может выбрать не комфортный путь движения. В этом мире есть группы [...]

Пользователь fossa_s сослался на вашу запись в своей записи «post» в контексте: [...] я воля, которая единственная может выбрать не комфортный путь движения. В этом мире есть группы [...]

это ж вроде (как мне недавно его описали) - метод Монтессори. Интересно ставятся ли там ограничения. А то ведь вырасти такое может...

Да, действительно похоже на Монтессори.

> следует попытаться сделать так, чтобы развитие робота было похоже на развитие ребенка

наконец-то это произошло! надеюсь, они ему какой-нибудь мотиватор прикрутят и все-таки научат говорить.

а, уже прикрутили. Ну все, в эту область уже можно не смотреть :)

Edited at 2017-03-11 11:46 pm (UTC)

  • 1
?

Log in