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Arquitectura Subsunción
Introducción a la Robótica Inteligente
16 Noviembre 2011
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Índice
1 Introducción
2 Arquitectura Subsunción
3 Ejemplos
4 Conclusiones
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1 Introducción
2 Arquitectura Subsunción
3 Ejemplos
4 Conclusiones
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Un poco de historia
40’s: Turing y von Newman50’s: Walter y Minsky
Walter -> Tortugas, ReactivosMinsky -> Cognitivista, los programas
60’s: Problemas del CognitivismoAnclaje del símbolo
70’s: Conexionistas80’s: Basados en el comportamiento
Brooks
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IA Clásica: Arquitectura
PERCEPC
ON
I
MODELADO
PLAN
F
CAC
ON
I
I
I
E
ECUC
ON
J
I MO
OT
R
CONTROL
SENSORES ACTUADORES
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IA Clásica: Arquitectura
Dibujo de Fitz Patrick (1996)
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IA Clásica: Problemas Clásicos
Modelos 6= mundo real
El modelo debe existir/ocurrir antes de que el robot reaccione acambios en el entornoExiste un mundo completo dentro del robot
Es como descargarse internet !!!
Lento
Resuelve tareas complejas alejándose de la percepción
Hace que tareas simples sean complicadas de resolver
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IA Clásica: Más Problemas
Anclaje del Símbolo
Problema del Marco
Homúnculo
El problema de la percepción no está resuelto , y probablementeno lo esté en un futuro próximo
El modelado asume que existen modelos completos yperfectos del mundo
El sistema no puede responder en tiempo real
La mayoría de estos robots han fracasado
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Más problemas
No se centra en aspectos importantes de la inteligencia
Dependiente de la representación
Dificultad en mapear valores de sensores en cantidades físicas
No son robustos
Respuestas lentas
No son modulares
Son díficiles de testear
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AI Moderna
Cambio en los 70’s y 80’s
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Sistemas Reactivos
Sistemas de conexiones simples
No cambian con el tiempo
Procesos débilmente acopladosEj: Braitenberg
Tipo 1, 2, 3, ...
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Conexionismo
Redes de conexión de unidades simples
Redes neuronales
Reactivas
Recurrentes
Eq. Diferenciales
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Arquitecturas Basadas en el Comportamiento
Descomposicón modular en comportamientos
Inspiración de animales e insectos
Sistemas distribuidos de módulos autónomos osemi-autónomos
Tradicionalmente asociado a sistemas reactivos (Subsunción)
También se diseñan sistemas no puramente reactivos
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1 Introducción
2 Arquitectura Subsunción
3 Ejemplos
4 Conclusiones
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Rodney. A. Brooks
Profesor e investigador en Standford y en el MIT
Director del laboratorio de IA del MITEn los 80’s Brooks se hizo preguntas con respecto a la IA clásicay la inteligencia en general.
Como tantos otros ingenieros y filósofos anteriormente.
Su paternidad: Arquitectura Subsunción
Su meta: Desarrollar criaturas artificiales capaces de habitar en elmundo real y no en un mundo simplificado/simulado
Actualmente es empresario (IRobot ) y actor (Fast, Cheap andOut of Control)
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Algunas Preguntas
¿Qué es la inteligencia?
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Algunas Preguntas
¿Qué es la inteligencia?
¿Es una mosca inteligente?
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Algunas Preguntas
¿Qué es la inteligencia?
¿Es una mosca inteligente?
¿Es esta mosca más inteligente que algunas de nuestras
máquinas inteligentes?
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Algunas Preguntas
¿Qué es la inteligencia?
¿Es una mosca inteligente?
¿Es esta mosca más inteligente que algunas de nuestras
máquinas inteligentes?
Por ejemplo ...
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Más preguntas
No es muy probable que esta mosca:
Cree descripciones 3D de los objetos que sobrevuela
Razone con respecto a los humanos que la rodean intentando
matarla. Sobre todo sobre sus deseos, objetivos,...
Realice un estudio sobre cual es el mejor sitio para depositar los
huevos
Construya una teoría física sobre como aterrizar en una mesa
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Algunas Respuestas
Es más probable que esta mosca:
Tenga conexiones directas entre sensores y actuadores
Tenga comportamientos pre-establecidos/ aprendidos
Tenga herramientas simples de navegación
Funcione prácticamente como una máquina determinista
Aún así, esta mosca es más eficiente en su movimiento en el
mundo real que cualquiera de los intentos en Inteligencia Artificial
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Visón de Brooks sobre la Inteligencia
La Inteligencia Humana es muy difícil de implementar
actualmente
No es el único tipo de inteligencia
El “divide y conquistarás ” ha hecho que la IA se dedique a
problemas irrelevantes
Hay que seguir el camino lógico, de la “evolución ”
Empezar con “inteligencias”(comportamientos) más sencillas
Después de un éxito, ir hacia “inteligencias”(comportamientos)
más complejas
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Requisitos para un robot autónomo e inteligente
Varios objetivos:
Normalmente compitiendo entre ellos.Ej. Evitar obstáculos vs. ir hacia la luz
Varios sensores:
SolapadosRuidosos
Robustez:
Si algún sensor falla, el robot debe seguir realizando su tareaSi el mundo cambia, el robot debe seguir realizando su tarea
Escalabilidad:
Cuanto más sensores y capacidades, comportamientos máscomplejos.
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Hipótesis
Comportamientos complejos 6= controladores complejos
Simplicidad
Robots baratos
Sistemas de coordenadas relativos
No existen entornos reales hechos de poliedros
Diferentes sensores
Robustez
Auto-suficiencia
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Arquitectura Basada en Comportamientos
SENSORES ACTUADORES
IDENTIFICAR OBJETOS
NAVEGAR
EXPLORAR
EVITA OBSTACULOS
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Arquitectura Basada en Comportamientos
Dibujo de Fitz Patrick (1996)
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IA Clásica vs Arq. Basadas en Comportamientos
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IA Clásica vs Arq. Basadas en Comportamientos
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IA Clásica vs Arq. Basadas en Comportamientos
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Principales Aspectos
Situacionalidad
Corporeización
Emergencia
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Situacionalidad
Un robot es una máquina cuyas entradas son sensoresconectados al entorno y cuyas salidas son actuadoresconectados al entorno
El mundo es el mejor modelo
No se puede trabajar con dominios simbólicos abstractos
No es posible que haya “resolvedores de problemas” noparticipando en el mundo como agentes
No es posible que no haya una relación con el mundo exterior(real)
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Corporeización
Conexión del robot con el medio físicoAtendiendo a Brooks:
Sólo un robot corporeizado es válido para trabajar en el mundoSólo a través de un conexión con el mundo, una representaciónsimbólica puede tener sentido
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Emergencia
“Es la aparición de nuevas propiedades en sistemas completos”(Moravec 1988)
“Funciones globales emergen de la interación paralela decomportamientos locales” (Steels 1990)
“La inteligencia emerge de iteraciones de componentes simplesdel sistema con el mundo real” (Brooks 1991)
“Funciones emergentes aparecen gracias a la interacción entrecomponentes no diseñados para una particular función”
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Otros Aspectos importantes
No existe un modelo del mundo
No hay un lugar centralizado de control
No hay separación entre los sistemas de percepción, central y deactuación
Los comportamientos se mejoran añadiendo nuevos niveles decompetencia
No hay un desarrollo jerárquico
Los comportamientos se ejecutan en paralelo
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Arquitectura Subsunción
Descomposición de controladores en niveles de competencia
Añade comportamientos incrementalmente
Las capas de alto nivel se sustentan en las de bajo nivel
Las capas de alto nivel pueden subsumir las de bajo nivel
Las capas se activan en paralelo
Cada capa trabaja independientemente
No existe un control jerárquico
Acoplamientos directos entre los sensores y actuadores con unpequeño procesamiento interno
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Arquitectura Subsunción - Niveles de competencia
Niveles de competencia :Define los comportamientos deseados: Evitar Obstáculos,Explorar, traer comida,...Cada nivel se puede implementar independientementePermite una gran escalabilidadCompuestos de varios módulos
NIVEL 0
NIVEL 1
NIVEL 2
NIVEL 3
SENSORES ACTUADORES
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Arquitectura Subsunción - Módulos
Módulos : Son Máquinas de Estados Finitos Aumentadas
COMPORTAMIENTODEMODULO
R
ENTRADAS SALIDAS
RESET
S
I
INHIBIDOR
SUPRESOR
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Arquitectura Subsunción - Módulos
DE ESTADOSMAQUINA
FINITOSR
R
R
MODULO − MEF AUMENTADA
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Arquitectura Subsunción - Módulos
Los aspectos más importantes son:
Las salidas son funciones sencillas de las entradas y variables
locales
Las entradas/salidas se pueden inhibir/suprimir
Los módulos de los niveles de competencia superiores pueden
inhibir a los inferiores
Los niveles de competencia inferiores siguen funcionando como si no
existieran los niveles superiores
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Arquitectura Subsunción - Inhibición
ENTRADA INHIBIDOR(tiempo)
BUSCAR COMIDAENTRADA
MOTORESOBSTACULOSEVITAR
ENTRADA INHIBIDOR(tiempo)
BUSCAR COMIDAENTRADA
ir haciaadelante
ir haciaadelante
ir haciaadelante
SIN INHIBICION
CON INHIBICION
MOTORESOBSTACULOSEVITAR
VERDADERO
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Arquitectura Subsunción - Supresión
ENTRADA
BUSCAR COMIDAENTRADA
ir haciaadelante
ir haciaadelante
ir haciaadelante
ENTRADA
BUSCAR COMIDAENTRADA
motoresparar
motoresparar
MOTORESOBSTACULOSEVITAR
(tiempo)
MOTORESOBSTACULOSEVITAR
(tiempo)
SUPRESOR
SUPRESOR
SIN SUPRESION
CON SUPRESION
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1 Introducción
2 Arquitectura Subsunción
3 Ejemplos
4 Conclusiones
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Ejemplo 1 - Nivel 0
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Ejemplo 1 - Nivel 0 y 1
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Ejemplo 1 - Nivel 0, 1 y 2
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Ejemplo 2 - Genghis
Robot de 6patas
Caminar
57 AFSMs
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Ejemplo 2 - Genghis
Mantenerse de pie
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Ejemplo 2 - Genghis
Caminar en terreno plano
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Ejemplo 2 - Genghis
Caminar en terreno accidentado (Detección de choque)
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Ejemplo 2 - Genghis
Caminar en terreno accidentado (Detección de obstáculos)
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Ejemplo 2 - Genghis
Búsqueda de objetivos
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1 Introducción
2 Arquitectura Subsunción
3 Ejemplos
4 Conclusiones
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Conclusiones
Técnicas de diseño ingenieriles sobre principios cognitivos
División en niveles de competencias
Cada nivel recibe información sensorial del mundo y actúasobre el mismo
Cada capa es completamente autónoma
Criticada por su poca relación con el diseño de sistemasinteligentesSin embargo:
Realiza una descomposición funcional : No pregunta comoprocesar información sensorial sino como acoplarla a losactuadoresEstá ligada al concepto de corporeizadoEs distribuidaCombina el diseño de robots con principios evolutivos
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Problemas de Subsunción
Las prioridades deben ser evaluadas en el momento de diseño
Necesita que los comportamientos estén bien definidos
Los comportamientos no se pueden combinar , sóloinhibir/suprimir
Se maximiza el número de niveles de competencia
Rígida en tiempo de ejecución
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Críticas a Subsunción
¿Es posible implementar comportamientos complejos ?
¿Es una evolución ?
¿Capacidad de aprendizaje ?
¿Serán necesarias representaciones ?
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Referencias
R. Pfeifer and C. Scheier. Understanding Intelligence . The MITPress, Cambridge, MA. (2001)
R. A. Brooks. A Robust Layer Control System For A MobileRobot . IEEE Journal of Robotics and Automation, RA-2(1), pp.14-13. (1986)
R. A. Brooks. A Robot that Walks; Emergent Behaviors from aCarefully Evolved Network . Neural Computation, 1(2), pp.253-262, (1989)
R. C. Arkin. Behavior-Based Robotics . The MIT Press,Cambridge, MA (1998)
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Gracias
GRACIAS!!
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Gracias
GRACIAS!!
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