Concepto de informática
La selección de acciones es una forma de caracterizar el problema más básico de los sistemas inteligentes: qué hacer a continuación. En la inteligencia artificial y la ciencia cognitiva computacional , "el problema de selección de acciones" se asocia típicamente con agentes y animats inteligentes : sistemas artificiales que exhiben un comportamiento complejo en un entorno de agentes . El término también se utiliza a veces en etología o comportamiento animal.
Un problema para comprender la selección de acciones es determinar el nivel de abstracción utilizado para especificar un "acto". En el nivel más básico de abstracción, un acto atómico podría ser cualquier cosa, desde contraer una célula muscular hasta provocar una guerra . Normalmente, para cualquier mecanismo de selección de acciones, el conjunto de acciones posibles está predefinido y fijo.
La mayoría de los investigadores que trabajan en este campo imponen altas exigencias a sus agentes:
- El agente actuante normalmente debe seleccionar su acción en entornos dinámicos e impredecibles.
- Los agentes suelen actuar en tiempo real ; por lo tanto deben tomar decisiones de manera oportuna.
- Los agentes normalmente se crean para realizar varias tareas diferentes. Estas tareas pueden entrar en conflicto en cuanto a la asignación de recursos (por ejemplo, ¿puede el agente apagar un incendio y entregar una taza de café al mismo tiempo?)
- El entorno en el que operan los agentes puede incluir humanos , quienes pueden dificultarle las cosas al agente (ya sea intencionalmente o intentando ayudarlo).
- Los propios agentes a menudo pretenden modelar animales o humanos, y el comportamiento animal/humano es bastante complicado.
Por estas razones, la selección de acciones no es trivial y atrae una gran cantidad de investigación.
Características del problema de selección de acciones.
El principal problema para la selección de acciones es la complejidad . Dado que todo cálculo requiere tiempo y espacio (en la memoria), los agentes no pueden considerar todas las opciones disponibles en cada instante. En consecuencia, deben ser parciales y limitar de alguna manera su búsqueda. Para la IA, la cuestión de la selección de acciones es ¿cuál es la mejor manera de limitar esta búsqueda ? Para la biología y la etología, la pregunta es ¿cómo limitan los distintos tipos de animales su búsqueda? ¿Todos los animales utilizan los mismos enfoques? ¿Por qué usan los que usan?
Una cuestión fundamental sobre la selección de acciones es si realmente es un problema para un agente o si es sólo una descripción de una propiedad emergente del comportamiento de un agente inteligente. Sin embargo, si consideramos cómo vamos a construir un agente inteligente, entonces resulta evidente que debe haber algún mecanismo para la selección de acciones. Este mecanismo puede estar altamente distribuido (como en el caso de organismos distribuidos como colonias de insectos sociales o moho limoso ) o puede ser un módulo de propósito especial.
El mecanismo de selección de acciones (ASM) determina no sólo las acciones del agente en términos de impacto en el mundo, sino que también dirige su atención perceptiva y actualiza su memoria . Este tipo de acciones egocéntricas pueden, a su vez, tener como resultado la modificación de las capacidades conductuales básicas del agente, particularmente porque actualizar la memoria implica que es posible alguna forma de aprendizaje automático . Idealmente, la selección de acciones en sí misma también debería poder aprender y adaptarse, pero existen muchos problemas de complejidad combinatoria y manejabilidad computacional que pueden requerir restringir el espacio de búsqueda para el aprendizaje.
En IA, a veces también se hace referencia a un ASM como arquitectura de agente o se lo considera una parte sustancial de ella.
Mecanismos de IA
Generalmente, los mecanismos de selección de acciones artificiales se pueden dividir en varias categorías: sistemas basados en símbolos, a veces conocidos como planificación clásica, soluciones distribuidas y planificación reactiva o dinámica . Algunos enfoques no encajan claramente en ninguna de estas categorías. Otros en realidad tienen más que ver con proporcionar modelos científicos que con un control práctico de la IA; estos últimos se describen con más detalle en la siguiente sección.
Enfoques simbólicos
Al principio de la historia de la inteligencia artificial , se suponía que la mejor manera para que un agente eligiera qué hacer a continuación sería calcular un plan probablemente óptimo y luego ejecutarlo. Esto llevó a la hipótesis del sistema de símbolos físicos , de que un agente físico que pueda manipular símbolos es necesario y suficiente para la inteligencia. Muchos agentes de software todavía utilizan este enfoque para la selección de acciones. Normalmente requiere describir todas las lecturas de los sensores, el mundo, todas las acciones y todos los objetivos en alguna forma de lógica de predicados . Los críticos de este enfoque se quejan de que es demasiado lento para la planificación en tiempo real y que, a pesar de las pruebas, todavía es poco probable que produzca planes óptimos porque reducir las descripciones de la realidad a la lógica es un proceso propenso a errores.
Satisfacer es una estrategia de toma de decisiones que intenta cumplir criterios de adecuación, en lugar de identificar una solución óptima. De hecho, una estrategia satisfactoria a menudo puede ser (casi) óptima si en el cálculo de resultados se consideran los costos del proceso de toma de decisiones en sí, como el costo de obtener información completa.
Arquitecturas impulsadas por objetivos : en estas arquitecturas simbólicas , el comportamiento del agente normalmente se describe mediante un conjunto de objetivos. Cada objetivo se puede lograr mediante un proceso o una actividad, que se describe mediante un plan prescrito. El agente simplemente debe decidir qué proceso llevar a cabo para lograr un objetivo determinado. El plan puede ampliarse a subobjetivos, lo que hace que el proceso sea ligeramente recursivo. Técnicamente, más o menos, los planes explotan las reglas de condición. Estas arquitecturas son reactivas o híbridas. Los ejemplos clásicos de arquitecturas impulsadas por objetivos son refinamientos implementables de la arquitectura de creencia-deseo-intención como JAM o IVE.
Enfoques distribuidos
A diferencia del enfoque simbólico, los sistemas distribuidos de selección de acciones en realidad no tienen una "casilla" en el agente que decida la siguiente acción. Al menos en su forma ideal, los sistemas distribuidos tienen muchos módulos que se ejecutan en paralelo y determinan la mejor acción en función de la experiencia local. En estos sistemas idealizados, se espera que la coherencia general surja de alguna manera, posiblemente mediante un diseño cuidadoso de los componentes que interactúan. Este enfoque suele estar inspirado en la investigación de redes neuronales artificiales . En la práctica, casi siempre existe algún sistema centralizado que determina qué módulo es "el más activo" o tiene mayor relevancia. Hay evidencia de que los cerebros biológicos reales también tienen sistemas de decisión ejecutiva que evalúan cuál de los sistemas en competencia merece la mayor atención o, más propiamente, tiene desinhibidas las acciones deseadas .
- ASMO es una arquitectura basada en la atención desarrollada por Mary-Anne Williams , Benjamin Johnston y su estudiante de doctorado Rony Novianto. [1] Orquesta una diversidad de procesos distribuidos modulares que pueden utilizar sus propias representaciones y técnicas para percibir el entorno, procesar información, planificar acciones y proponer acciones a realizar.
- Varios tipos de arquitecturas en las que el ganador se lo lleva todo , en las que la única acción seleccionada toma el control total del sistema motor.
- Activación de difusión que incluye Maes Nets (ANA)
- Extended Rosenblatt & Payton es una arquitectura de activación en expansión desarrollada por Toby Tyrrell en 1993. El comportamiento del agente se almacena en forma de una red de conexionismo jerárquico , que Tyrrell denominó jerarquía de flujo libre. Recientemente explotado, por ejemplo, por de Sevin y Thalmann (2005) o Kadleček (2001).
- La IA basada en el comportamiento fue una respuesta a la lentitud de los robots utilizando técnicas de selección de acciones simbólicas. De esta forma, módulos separados responden a diferentes estímulos y generan sus propias respuestas. En la forma original, la arquitectura de subsunción , consistía en diferentes capas que podían monitorear y suprimir las entradas y salidas de cada una.
- Las criaturas son mascotas virtuales de un juego de computadora impulsadas por una red neuronal de tres capas, que es adaptativa. Su mecanismo es reactivo ya que la red en cada paso determina la tarea que debe realizar la mascota. La red se describe bien en el artículo de Grand et al. (1997) y en The Creatures Developer Resources. Véase también la Wiki de criaturas.
Enfoques de planificación dinámica
Debido a que los sistemas puramente distribuidos son difíciles de construir, muchos investigadores han recurrido al uso de planes explícitos codificados para determinar las prioridades de su sistema.
Los métodos de planificación dinámica o reactiva calculan solo una acción siguiente en cada instante en función del contexto actual y los planes preestablecidos. A diferencia de los métodos de planificación clásicos, los enfoques reactivos o dinámicos no sufren una explosión combinatoria . Por otro lado, a veces se los considera demasiado rígidos para ser considerados IA fuertes , ya que los planes están codificados de antemano. Al mismo tiempo, la inteligencia natural puede ser rígida en algunos contextos, aunque fluida y capaz de adaptarse en otros.
Ejemplos de mecanismos de planificación dinámica incluyen:
- Máquinas de estados finitos Se trata de arquitecturas reactivas utilizadas principalmente para agentes de juegos de ordenador, en particular para robots de disparos en primera persona , o para actores de películas virtuales. Normalmente, las máquinas de estados son jerárquicas. Para ejemplos de juegos concretos, consulte el artículo sobre los bots de Halo 2 de Damian Isla (2005) o la tesis de maestría sobre los bots de Quake III de Jan Paul van Waveren (2001). Para ver un ejemplo de película, consulte Softimage .
- Otros planes reactivos estructurados tienden a parecerse un poco más a los planes convencionales, a menudo con formas de representar una estructura jerárquica y secuencial . Algunas, como las 'actas' del PRS, tienen respaldo a planes parciales . [2] Muchas arquitecturas de agentes de mediados de la década de 1990 incluían planes como una "capa intermedia" que proporcionaba organización para módulos de comportamiento de bajo nivel mientras eran dirigidos por un planificador en tiempo real de nivel superior. A pesar de esta supuesta interoperabilidad con los planificadores automatizados, la mayoría de los planes reactivos estructurados están codificados a mano (Bryson 2001, cap. 3). Ejemplos de planes reactivos estructurados incluyen el sistema RAP de James Firby y los planes teleo-reactivos de Nils Nilsson . PRS, RAP y TRP ya no se desarrollan ni se admiten. Un descendiente aún activo (a partir de 2006) de este enfoque es el sistema de selección de acciones jerárquico ordenado de pila deslizante (o POSH) de raíces paralelas, que forma parte del diseño orientado al comportamiento de Joanna Bryson.
A veces, para intentar abordar la inflexibilidad percibida de la planificación dinámica, se utilizan técnicas híbridas. En estos, un sistema de planificación de IA más convencional busca nuevos planes cuando el agente tiene tiempo libre y actualiza la biblioteca de planes dinámicos cuando encuentra buenas soluciones. El aspecto importante de cualquier sistema de este tipo es que cuando el agente necesita seleccionar una acción, existe alguna solución que se puede utilizar de inmediato (consulte el algoritmo en cualquier momento ).
Otros
- CogniTAO es un motor de toma de decisiones basado en BDI (creencia-deseo-intención), que incluye capacidades integradas de trabajo en equipo.
- Soar es una arquitectura cognitiva simbólica . Se basa en reglas condición-acción conocidas como producciones . Los programadores pueden utilizar el conjunto de herramientas de desarrollo de Soar para crear agentes tanto reactivos como de planificación, o cualquier compromiso entre estos dos extremos.
- Excalibur fue un proyecto de investigación dirigido por Alexander Nareyek que incluía agentes de planificación en cualquier momento para juegos de computadora. La arquitectura se basa en la satisfacción de restricciones estructurales , que es una técnica avanzada de inteligencia artificial .
- ACT-R es similar a Soar. Incluye un sistema de aprendizaje bayesiano para ayudar a priorizar las producciones.
- ABL/Hap
- Arquitecturas difusas El enfoque difuso en la selección de acciones produce un comportamiento más fluido que el que pueden producir las arquitecturas que explotan reglas booleanas de condición-acción (como Soar o POSH). Estas arquitecturas son en su mayoría reactivas y simbólicas.
Teorías de la selección de acciones en la naturaleza.
Muchos modelos dinámicos de selección de acciones artificiales se inspiraron originalmente en la investigación en etología . En particular, Konrad Lorenz y Nikolaas Tinbergen aportaron la idea de un mecanismo de liberación innato para explicar los comportamientos instintivos ( patrones de acción fijos ). Influenciado por las ideas de William McDougall , Lorenz desarrolló esto hasta convertirlo en un modelo "psicohidráulico" de la motivación del comportamiento. En etología, estas ideas fueron influyentes en la década de 1960, pero ahora se consideran obsoletas debido a su uso de una metáfora del flujo de energía ; Actualmente se considera que el sistema nervioso y el control de la conducta implican transmisión de información más que flujo de energía. Los planes dinámicos y las redes neuronales se parecen más a la transmisión de información, mientras que la activación propagada se parece más al control difuso de los sistemas emocionales/hormonales.
Stan Franklin ha propuesto que la selección de acciones es la perspectiva correcta a adoptar para comprender el papel y la evolución de la mente . Vea su página sobre el paradigma de selección de acciones. Archivado el 9 de octubre de 2006 en la Wayback Machine.
Modelos de IA de selección de acciones neuronales.
Algunos investigadores crean modelos elaborados de selección de acciones neuronales. Ver por ejemplo:
- El Laboratorio de Neurociencia Cognitiva Computacional (CU Boulder).
- El Grupo de Investigación sobre Comportamiento Adaptativo (Sheffield).
Transporte de electrones de neuronas catecolaminérgicas (CNET)
El locus coeruleus (LC) es una de las principales fuentes de noradrenalina en el cerebro y se ha asociado con la selección del procesamiento cognitivo , como la atención y las tareas conductuales. [3] [4] [5] [6] La sustancia negra pars compacta (SNc) es una de las principales fuentes de dopamina en el cerebro y se ha asociado con la selección de acciones, principalmente como parte de los ganglios basales . [7] [8] [9] [10] [11] CNET es un mecanismo de señalización neuronal hipotético en SNc y LC (que son neuronas catecolaminérgicas), que podría ayudar con la selección de acciones al enrutar energía entre neuronas en cada grupo como parte de selección de acción, para ayudar a una o más neuronas de cada grupo a alcanzar el potencial de acción . [12] [13] Se propuso por primera vez en 2018 y se basa en una serie de parámetros físicos de esas neuronas, que se pueden dividir en tres componentes principales:
1) La ferritina y la neuromelanina están presentes en altas concentraciones en esas neuronas, pero en 2018 se desconocía si formaban estructuras que serían capaces de transmitir electrones a distancias relativamente largas en la escala de micras entre las más grandes de esas neuronas, que no lo habían hecho. sido propuesto u observado previamente. [14] Estas estructuras también tendrían que proporcionar una función de enrutamiento o conmutación, que tampoco se había propuesto ni observado previamente. Posteriormente se obtuvo evidencia de la presencia de estructuras de ferritina y neuromelanina en esas neuronas y su capacidad para conducir electrones mediante túneles secuenciales y para enrutar/cambiar la ruta de las neuronas. [15] [16] [17]
2) ) Se sabía que los axones de las neuronas SNc grandes tenían extensos cenadores, pero se desconocía si la actividad postsináptica en las sinapsis de esos axones aumentaría el potencial de membrana de esas neuronas lo suficiente como para hacer que los electrones se dirigieran a la neurona. o neuronas con mayor actividad postsináptica con el fin de seleccionar acciones. En ese momento, las explicaciones predominantes sobre el propósito de esas neuronas era que no mediaban en la selección de acciones y eran sólo moduladoras y no específicas. [18] El profesor Pascal Kaeser de la Facultad de Medicina de Harvard obtuvo posteriormente evidencia de que las neuronas SNc grandes pueden ser temporal y espacialmente específicas y mediar en la selección de acciones. [19] Otra evidencia indica que los grandes axones LC tienen un comportamiento similar. [20] [21]
3) En 2018 se plantearon la hipótesis de varias fuentes de electrones o excitones para proporcionar la energía para el mecanismo, pero no se habían observado en ese momento. La escisión del dioxetano (que puede ocurrir durante el metabolismo de la dopamina somática mediante la degradación de la melanina por quinonas) fue propuesta contemporáneamente por el profesor Doug Brash de Yale para generar electrones en estado triplete de alta energía, lo que podría proporcionar una fuente de electrones para el mecanismo CNET. [22] [23] [24]
Si bien se ha obtenido evidencia de una serie de predicciones físicas de la hipótesis CNET, no se ha buscado evidencia de si la hipótesis en sí es correcta. Una forma de intentar determinar si el mecanismo CNET está presente en estas neuronas sería utilizar fluoróforos de puntos cuánticos y sondas ópticas para determinar si la tunelización de electrones asociada con la ferritina en las neuronas se produce en asociación con acciones específicas. [6] [25] [26]
Ver también
Referencias
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