La arquitectura de subsunción es una arquitectura de control que se propuso en oposición a la IA simbólica tradicional . En lugar de guiar el comportamiento mediante representaciones mentales simbólicas del mundo, la arquitectura de subsunción vincula la información sensorial a la selección de acciones de una manera íntima y de abajo hacia arriba . [4] : 130
Esto se logra descomponiendo el comportamiento completo en subcomportamientos. Estos subcomportamientos se organizan en una jerarquía de capas. Cada capa implementa un nivel particular de competencia conductual, y los niveles superiores pueden subsumir los niveles inferiores (= integrar/combinar los niveles inferiores en un todo más completo) para crear un comportamiento viable. Por ejemplo, la capa más baja de un robot podría ser "evitar un objeto". La segunda capa sería "deambular", que se encuentra debajo de la tercera capa "explorar el mundo". Debido a que un robot debe tener la capacidad de "evitar objetos" para "deambular" de manera efectiva, la arquitectura de subsunción crea un sistema en el que las capas superiores utilizan las competencias de nivel inferior. Las capas, que reciben información de sensores, funcionan en paralelo y generan salidas. Estas salidas pueden ser comandos para actuadores o señales que suprimen o inhiben otras capas. [5] : 8–12, 15–16
Meta
La arquitectura de subsunción aborda el problema de la inteligencia desde una perspectiva significativamente diferente a la de la IA tradicional. Decepcionado con el desempeño del robot Shakey y otros proyectos similares inspirados en la representación de la mente consciente, Rodney Brooks comenzó a crear robots basados en una noción diferente de inteligencia, similar a los procesos de la mente inconsciente. En lugar de modelar aspectos de la inteligencia humana a través de la manipulación de símbolos, este enfoque apunta a la interacción en tiempo real y a respuestas viables a un entorno dinámico de laboratorio o de oficina. [4] : 130–131
El objetivo se basó en cuatro ideas clave:
Situación : una idea importante de la IA situada es que un robot debería poder reaccionar a su entorno en un marco temporal similar al de los humanos. Brooks sostiene que un robot móvil situado no debería representar el mundo a través de un conjunto interno de símbolos y luego actuar según este modelo. En cambio, afirma que "el mundo es su propio mejor modelo", lo que significa que se pueden utilizar configuraciones adecuadas de percepción a acción para interactuar directamente con el mundo en lugar de modelarlo. Sin embargo, cada módulo/comportamiento sigue modelando el mundo, pero a un nivel muy bajo, cerca de las señales sensoriomotoras. Estos modelos simples necesariamente utilizan suposiciones codificadas sobre el mundo en los propios algoritmos, pero evitan el uso de la memoria para predecir el comportamiento del mundo, y en su lugar se basan en la retroalimentación sensorial directa tanto como sea posible.
Incorporación: Brooks sostiene que la creación de un agente incorporado permite dos cosas. La primera es que obliga al diseñador a probar y crear un sistema de control físico integrado , no modelos teóricos o robots simulados que podrían no funcionar en el mundo físico. La segunda es que puede resolver el problema de la conexión a tierra de los símbolos , una cuestión filosófica que enfrentan muchas IA tradicionales, al acoplar directamente los datos sensoriales a acciones significativas. "Las conexiones a tierra del mundo retroceden" y la relación interna de las capas de comportamiento se conecta directamente a tierra en el mundo que percibe el robot.
Inteligencia: si analizamos el progreso evolutivo, Brooks sostiene que el desarrollo de las capacidades perceptivas y de movilidad son una base necesaria para una inteligencia similar a la humana. Además, al rechazar las representaciones descendentes como un punto de partida viable para la IA, parece que "la inteligencia está determinada por la dinámica de la interacción con el mundo".
Emergencia – Tradicionalmente, los módulos individuales no se consideran inteligentes por sí mismos. Es la interacción de dichos módulos, evaluada mediante la observación del agente y su entorno, lo que generalmente se considera inteligente (o no). Por lo tanto, la “inteligencia” “está en el ojo del observador”. [5] : 165–170
Las ideas esbozadas anteriormente siguen siendo parte de un debate en curso sobre la naturaleza de la inteligencia y cómo se debe fomentar el progreso de la robótica y la IA.
Capas y máquinas de estados finitos aumentadas
Cada capa está formada por un conjunto de procesadores que son máquinas de estados finitos aumentadas (AFSM), en las que la ampliación consiste en agregar variables de instancia para contener estructuras de datos programables. Una capa es un módulo y es responsable de un único objetivo de comportamiento, como "deambular". No existe un control central dentro de estos módulos de comportamiento o entre ellos. Todas las AFSM reciben de forma continua y asincrónica información de los sensores pertinentes y envían la información a los actuadores (u otras AFSM). Las señales de entrada que no se leen cuando se envía una nueva terminan descartándose. Estas señales descartadas son comunes y son útiles para el rendimiento porque permiten que el sistema funcione en tiempo real al tratar con la información más inmediata.
Como no hay un control central, los AFSM se comunican entre sí a través de señales de inhibición y supresión. Las señales de inhibición impiden que las señales lleguen a los actuadores o a los AFSM, y las señales de supresión bloquean o reemplazan las entradas a las capas o a sus AFSM. Este sistema de comunicación de los AFSM es la forma en que las capas superiores subsumen a las inferiores (véase la figura 1), así como la forma en que la arquitectura se ocupa del arbitraje de prioridades y selección de acciones en general. [5] : 12–16
El desarrollo de capas sigue una progresión intuitiva. Primero, se crea, prueba y depura la capa más baja. Una vez que se ejecuta ese nivel más bajo, se crea y se adjunta la segunda capa con las conexiones de supresión e inhibición adecuadas a la primera capa. Después de probar y depurar el comportamiento combinado, este proceso se puede repetir para (teóricamente) cualquier número de módulos de comportamiento. [5] : 16–20
Robots
La siguiente es una pequeña lista de robots que utilizan la arquitectura de subsunción.
Herbert, un robot recolector de latas de refresco (ver enlaces externos para ver un vídeo)
Gengis, un robusto caminante hexápodo (ver enlaces externos para ver un video)
Los anteriores se describen en detalle junto con otros robots en Elephants Don't Play Chess . [6]
Fortalezas y debilidades
Las principales ventajas de la arquitectura son:
el énfasis en el desarrollo iterativo y la prueba de sistemas en tiempo real en su dominio objetivo;
el énfasis en conectar directamente la percepción limitada y específica de la tarea con las acciones expresadas que la requieren; y
el énfasis en el control distributivo y paralelo, integrando así los sistemas de percepción, control y acción de una manera similar a los animales. [5] : 172–173 [6]
Las principales desventajas de la arquitectura son:
la dificultad de diseñar una selección de acciones adaptable a través de un sistema altamente distribuido de inhibición y supresión; [4] : 139–140 y
la falta de una gran memoria y representación simbólica, que parece impedir que la arquitectura comprenda el lenguaje;
^ Brooks, R. (1986). "Un sistema de control robusto en capas para un robot móvil". IEEE Journal of Robotics and Automation . 2 (1): 14–23. doi :10.1109/JRA.1986.1087032. hdl : 1721.1/6432 . S2CID 10542804.
^ Brooks, R. (1986). "Sistema de control distribuido asincrónico para un robot móvil". Conferencia SPIE sobre robots móviles . págs. 77–84.
^ Brooks, RA, "Un esquema de programación robusto para un robot móvil", Actas del Taller de investigación avanzada de la OTAN sobre lenguajes para el control basado en sensores en robótica, Castelvecchio Pascoli, Italia, septiembre de 1986.
^ abc Arkin, Ronald (1998). Robótica basada en el comportamiento . Cambridge, Massachusetts: The MIT Press. ISBN978-0-262-01165-5.
^ abcdef Brooks, Rodney (1999). Inteligencia cámbrica: la historia temprana de la nueva IA . Cambridge, Massachusetts: The MIT Press. ISBN978-0-262-02468-6.
^ de Brooks, RA (1990). Los elefantes no juegan al ajedrez. MIT Press . ISBN978-0-262-63135-8. Recuperado el 23 de noviembre de 2013 . {{cite book}}: |journal=ignorado ( ayuda )
Referencias
Los artículos clave incluyen:
RA Brooks (1986), "Un sistema de control de capas robusto para un robot móvil", IEEE Journal of Robotics and Automation RA-2, 14-23.
RA Brooks (1987), "La planificación es sólo una forma de evitar saber qué hacer a continuación", Informe técnico, Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT.
R. Brooks y A. Flynn (Anita M. Flynn) (1989), "Fast, cheap, and out of control: A robot invasion of the solar system", J. Brit. Interplanetary Soc., vol. 42, no. 10, pp. 478–485, 1989. (El artículo más tarde dio lugar al título de la película Fast, Cheap and Out of Control , y los conceptos del artículo posiblemente se han visto en la práctica en la Mars Pathfinder de 1997 y luego en la Mars Exploration Rover Mission de 2004 ).
RA Brooks (1991b), "Inteligencia sin razón", en Actas de la Conferencia Conjunta Internacional de 1991 sobre Inteligencia Artificial, págs. 569-595.
R. A Brooks (1991c), "Inteligencia sin representación", Inteligencia artificial 47 (1991) 139-159. (El artículo presenta los conceptos de Merkwelt y la arquitectura de subsunción).
Enlaces externos
SB-MASE es un simulador multiagente basado en subsunción.
Subsunción para los robots SR04 y jBot, sitio web de DPRG
Desarrollar programas LeJOS paso a paso, sitio web de Juan Antonio Breña Moral
Vídeo de Herbert, el robot recolector de latas de refresco, YouTube.
Vídeo de Genghis, un robusto caminante hexápodo, YouTube.