roboforum.ru

Вводный пост для тех, кто хочет присоединиться к обсуждению проблемы:

Мысль №1.

Масса подходов к созданию элементов ИИ и неких подобий ИИ затыкается на самых первых шагах - что же есть этот самый ИИ и как понять, что мы его создали. Я считаю, что создание даже подобия ИИ - это прежде всего проект. Теория управления проектами гласит, что прежде чем начинать проект мы должны иметь критерии оценки, что проект завершен успешно, чтобы 100% понимать, куда мы идём.

Чтобы выполнить это требование я предлагаю изначально сформулировать набор требований к создаваемому подобию ИИ (далее "ПИИ", чтобы не путаться с замороченным понятием ИИ) и уже в дальнейшем проектировать его исходя из поставленной задачи.

Мысль №2.

В качестве основного свойства, которое мы хотели бы получить от нашего ПИИ - способность самостоятельно обучаться и адаптироваться к среде в которой он действует (считаем, что среда по физическим законам и структуре близка к нашему реальному миру).

Чтобы нам не пришлось придумывать хитрых способов определения целей существования робота - мы сделаем просто, зададим ему базовые мотиваторы типа боль (уровень повреждений), голод/сытость(уровень заряда батарей) и т.п.

Критерии оценки успеха проекта:

В качестве основных задач, на которых мы будем проверять адаптируемость нашего ПИИ мы примем тесты, аналогичные тестам на интеллект применяемые к различным животным, типа грачей.

Один из типовых тестов может быть таким - робот находится в комнате, в которой кормушка закрыта воротами, которые открываются при нажатии на кнопку, кнопку можно придавить находящимся в комнате предметом Х, который робот может двигать. Либо кнопка открывает ворота на какое-то время. Роботу могут показать что кнопка открывает ворота или он может попробовать сам догадаться потыкаться во все предметы и понять что делает кнопка и что он может двигать предмет Х.

Первичные мысли по решению задачи проекта

Одной из основных проблем при построении робота с элементами ИИ является создание новых образов, такими какими их будет "видеть" это самый элемент ИИ то есть никаких явных программирований, пусть даже показываний пальцем, система должна иметь возможность самостоятельно без всяких подсказок разобраться в окружении что и как связано и какие действия вызывает.

Для этого надо какую-то распознавалку, которая будет иметь возможность кластеризации полученных данных в предполагаемые образы. Это в базовом варианте

Ну и к полученным образам надо будет учиться строить какие-то типа сильно разреженных матриц ковариаций, которые будут показывать зависимость увиденных образов друг от друга.

И тут другая проблема - надо будет как-то оценивать не только образы единомоментные, но и протяженные во времени - т.е. "шаг", "прыжок", "пинок" - это по идее всё тоже образы, которые складываются из серий положений статичных образов.

Если даже в базовом варианте это реализовать и робот сможет разбираться в каких-то простых окружениях - думаю уже будет интересно

Ну и наконец - какие базовые проблемы нужно решить изначально для этого базового варианта:

Надо какую-то распознавалку совмещенную с кластеризатором, которая сможет отрабатывать инфу с камеры, правда видимо сразу надо будет её делать с обработкой серии кадров и движения. Даже не движения робота при статичном окружении, а при движении объектов относительно окружения, иначе особых способов выделить объекты я не особо вижу. Ну кроме тупого "по расстоянию", но это не выделить двери комнаты относительно стены, кнопку относительно панели вокруг неё и т.п. Короче ничего интересного кластеризация по расстоянию сама по себе не даст.

Мысли возникшие в ходе обсуждения

1. Надо какое-то подобие пространственного мышления, в котором ПИИ сможет строить модели развития событий и выбирать свои действия.

2. Чтобы унифицированно подходить к распознаванию образов предлагается всю информацию со всех сенсоров после обработки препроцессорами скидывать в единое информационное пространство восприятия (далее ЕПВ), из которого уже в унифицированном формате модуль формирования и распознавания образов будет пытаться извлечь кандидаты в образы и распознать уже запомненные образы.

3. Надо как-то работать с составными образами, для этого предлагается выход с разпознавателя образов через так же препроцессор завернуть в часть ЕПВ.

4. Чтобы действовать на разных уровнях планирования ПИИ может строить несколько планов из цепочек образов, например, уровня стратегического плана, тактического, оперативного.

Мысли возникшие в ходе обсуждения. Часть 2
1. Надо решать задачу целиком, пусть и "худо-бедно" и только потом заниматься улучшением её отдельных блоков, поэтому если задачу разбили на блоки и какой-то блок понятно как решить хоть в базовом простейшем варианте - пока его бросаем, пока не будет ясно как решить в базовом варианте все блоки и как они между собой будут работать.

2. Чтобы не возникло ощущение, что обсуждается сферический конь в вакууме - предлагаю "худо-бедное" решение формирователя и распознавателя образов с визуальных данных. Прежде всего будем выделять области с единым или близким к единому цвету. Если какой-то контрастный к этому цвету объект будет окружен такой областью - это кандидат на будущий образ, который мы просто сохраним с маской чтобы выделить его в дальнейшем из фона. Кроме того отличным вариантом выбора кандидата на образ - будет область находящаяся в движении на неподвижном фоне. Собственно хороший способ привлечь внимание человека к какому-то предмету - помахать им у него перед глазами.

3. Распознавать при этом мы можем достаточно тупым способом - почти перебором. Если очень не верится, что это реально - могу накидать примеры, хотя я считаю, что у нас полно других проблем и не гоже тут заниматься изобретением веосипедов

_________________
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов

А кто видел эту статью: http://cordially.narod.ru/mind/consciousness.html ?
Идея очень похожа на эту. Там даже есть программка, в которой реализован способ достижения своих целей без обучения:
http://cordially.narod.ru/files/tmpbrain-2003-09.zip

По-моему надо спуститься с небес на землю. Какие в баню балансы городов и возможность голосовать в совете города у NPC? Я же привел пример - надо чтобы элементы ИИ учились разбираться сами в простейших окружениях.

Добавлено спустя 5 минут 19 секунд:

Да, читал эту статью, смущают готовые данные приятного вида на входе в этот элемент ИИ - зрение указывающее с какой стороны цветок. Это очень плохо. Половина задачи решена за элемент ИИ, ни тебе формирования образа ни других похожих хотя-бы чуть-чуть образов.

_________________
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов

А я бы посоветовал приглядеться к PatternRecognition.h ->
iPatternRecognition::GetBeacons или iPatternRecognition::GetTrackedBeacons.

Смотрите пример из «Navigator Tool Kit»:
.\samples\src\BeaconsTest\BeaconsTest.cpp

Там заложена автоматическая кластеризация по образам. Этой системе просто нужно показывать побольше видео, из которого она будет извлекать всё новые и новые образы.

Наверное, одной кластеризацией не обойтись. Нужна и классификация и идентификация.
М.б. имеет смысл сообща порешать проблему распознавания в контексте его влияния на общее поведение робота? Или каждый хочет остаться в своей норке?

_________________
Проект Robosonic RS http://www.aigod.com

Ну классификация и кластеризация - вроде одного поля ягоды, а распознавание (идентификацию) я и не предлагал отделять.

Оставаться в норке не намерен, но не буду же я в вашей теме, Виктор, задвигать ваши идеи и продвигать свои?

_________________
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов

Но почему? Ведь он изначально не знает, что такое цветок, а после того, когда его коснется, начинает понимать, что именно он дает ему удовольствие, то есть ассоциирует его со своим желанием.

Вот он создает некий "образ": создает ассоциацию - "направление-удовлетворение желания".

Одного поля, но ягоды с разным вкусом.Можете и в моей продвигать свои. Я не настолько щепетилен. Лишь бы к результату какому-нибудь приемлемому продвинуться. Это в общих интересах.

_________________
Проект Robosonic RS http://www.aigod.com

Потому что нету формирования образов, одной из самых серьезных задач - ведь с камеры поступает огромное количество информации, её надо учиться опознавать, выделять интересные объекты, а тут уже всё решено, разве что с ложечки не накормили

Добавлено спустя 4 минуты 15 секунд:

Это подгонка под ответ - подсовываем ему функцию входную и выходную такие, что оптимальное решение чуть ли не тупо выдать на выход то, что на входе конечно он так быстро научится вопрос в том, кто ему в изменившемся окружении потом входные и выходные функции менять будет?

_________________
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов

Понятно, что здесь это очень упрощено, вместо камеры и датчиков есть уже готовые направления, можно считать, что здесь входная информация распознана и выделены отдельные объекты.
Ведь задача состоит не в этом. Это ведь только пример, основа для того, чтобы показать создание образов (ассоциаций). Изначально он не знает, что цветок - это хорошо, а зачем нужны направления, ему тоже не понятно, они, пока бабочка не коснется цвета, не имеют смысла. Ассоциацию программа создает сама. Желание у бабочки пропадает и появляется (входная функция), а цветок можно двигать (в описании сказано, что направления ассоциируются с желанием по отдельности друг о друга), тогда изменится выходная функция, то есть ассоциация одного из направлений с достижением удовольствия.

Ассоциации между уже имеющимися образами создавать вроде давно научились, а вот формировать образы - это будет что-то новенькое. И пока робот не умеет сам формировать эти образы - никаким ИИ тут и не будет пахнуть

_________________
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов

Ну, в общем, да.

а вот тут я считаю нужно параллельно крутить стереореконструкцию в купе с мотион флоу и в соответствии с градиентами на 3Д карте и фичапоинтами с изображения выделять объекты..

_________________
«Как сердцу выразить себя? … Мысль изреченная есть ложь!»
В этом мире меня подводит доброта и порядочность...
"двое смотрят в лужу, один видит лужу, другой отраженные в ней звезды"

А мне кажется, что это вообще не с той стороны подход...
зрение тут - только инструмент, а не основная рабочая лошадка.
Объекты умеют выделять и кроты без зрения, и всякие дельфины
своими сонарами и летучие мыши...

Тут, мне кааца, дело не в зрении, а скорее в модели мира.
Далеко не факт, что кластеризация на объекты обязана быть
похожей на человеческую. Для меня может быть футбольный мячик - это объект,
а для лягушки - только черные пятиугольники на нем и только когда они движутся
в горизонтальной плоскости... А для дельфина может быть футбольного мячика
и не существует вовсе.

В общем я не вижу причин объявлять одну кластеризацию "верной", а другую - нет.
Так же как и говорить, что нужно использовать стереореконструкцию, например,
а не какой-нибудь градиент концентрации кислорода в качестве основного инструмента.

имхо без совокупления 3д реконтрукции и 2д фичапонитов мы просто запаримся выделять объекты.. суть объекта, имхо, в том, что он отдим от остального наблюдаемого... вот к примеру смотрим мы на комповую мышь с 10 см.. под ней стол.. но мы видим мышь, когда мы удалимся дальше и будем пространственно в первую очередь выделять стол...

выделив объект пространственно мы можем подобраться к нему, обойти с разных сторон, попробовать взять...

_________________
«Как сердцу выразить себя? … Мысль изреченная есть ложь!»
В этом мире меня подводит доброта и порядочность...
"двое смотрят в лужу, один видит лужу, другой отраженные в ней звезды"

А по-моему, задача выделения объектов прежде всего зависит от
задач, которые вообще встают перед интеллектом.
А не от нашей с вами модели мира.

Ну вот не воспринимает меня птица как цельный объект, и ничего...
руку отдельно воспринимает - в ее модели мира, видимо, это логично.
В модели мира лягушки - логично что-то другое.

Даже если перед роботом встает задача брать мышку со стола,
то и в этом случае выделение объектов и модели мира могут сильно различаться.
А стереореконструкция, имхо, "притянута за уши", исходя только из умозрительных
предположений об уже обученном человеческом разуме и уже готовой человеческой модели мира.

При этом совершенно непонятен ни процесс обучения разума, ни процесс получения этой модели.
Я вот далеко не уверен, что грудные младенцы (даже человеческие ) в ранних возрастах
пользуются стереореконструкцией для систематизации знаний о мире,
да и их модель мира, вполне вероятно, не соответствует нашим представлениям.

Кстати, о моделях, частенько в кино, да и в жизни, например, монитор вопринимается
как компьютер (в него стреляют, когда хотят уничтожить данные, секретарша может сказать:
"у меня компьютер "SyncMaster") - и ничего, живут люди с разными моделями.
Для кого-то может быть и мышка - неотъемлемая часть коврика или стола - что в этом страшного?