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

2Murderer: Ломаем стереотипы! Ногти и волосы - это "я" или "не я"?

Добавлено спустя 2 минуты 56 секунд:

Ничего смешного. Обезьяны умеют пользоваться зеркалом.


Это надуманный пример. Во-первых в этом случае нельзя будет показать роботу пример нажатия кнопки. Во-вторых нажатие бампера - это значит мы во что-то уперлись, а не "мы что-то нажали". Ну и вообще - обычно в природе надо нагнуть дерево например с плодами, чтобы еду достать, в искусственных опытах - бросить камешек нужного размера, чтобы еда открылась, ну и т.п.

Добавлено спустя 1 минуту 38 секунд:
PS: Про зеркало - не надо думать, что я ожидаю, что им пользоваться очень просто научить робота - это достаточно сложный объект, вроде кроме обезъян никакие животные не показывали умения пользоваться зеркалом в отношении себя.

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

Ау-у
Я и говорю: чего ответить на последнее нельзя?

Добавлено спустя 3 минуты 25 секунд:

Пока ко мне прикреплены - однозначно Я.


(Иногда достаточно упереться, что-бы дали дорогу.)

Стоп. А чем примеры будем подавать? Рукой БОГ-а? Или такой-же робот, но Р/У?

1. Не надо тут то кричать - вопросы настройки форума предлагаю обсуждать в других темах.

Добавлено спустя 2 минуты 48 секунд:

Хорошо, а отрезанный ноготь? А почти отрезанный? А если подумать?


В природе? Скорее можно лапой по файсу получить если в другого субъекта попытаться упереться, если мы конечно не про стадо баранов


Или такой же робот, но р\у, или рукой, или уже наученный как-то вообще такой же робот. Какая разница? Главное что робот должен понимать на примерах что и как делать. Лучше конечно чтобы действующий субъект был таким же по возможностям

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

Ну хорошо, допустим, распознавалка образов у нас есть.


Предлагаю (в том же "порядке бреда") определение действия
- изменение в образах (они у нас уже распознаются)
в ответ на действие робота.

Предлагаю ввести на вход того же ЕПВ параметры распознанных образов
(масштаб, направление на объект и т.д.)

Кроме того предлагаю ввести на ЕПВ сигналы управления эффекторами
(пусть они будут дискретными для простоты),
а также нелинейный счетчик (пусть тоже дискретный) времени для этих сигналов.
К этому счетчику нужно присовокупить изменение параметров распознанных образов.

Например, робот видит маленький шарик и большой кубик.
Робот включил (неважно пока почему) правый мотор.

На вход ЕПВ начинают поступать сигналы:
первая секунда - счетчик "я включил правый мотор" = 1,
"обьект маленький шарик сместился вправо" = 10
"объект большой кубик сместился вправо" = 7

вторая секунда - счетчик "я включил правый мотор" = 2,
четвертая секунда - счетчик "я включил правый мотор" = 3,
восьмая секунда - счетчик "я включил правый мотор" = 4,

Такой счетчик обеспечит широкий динамический диапазон на шкале времени.
И привязку _изменений_ в наблюдениях к своим действиям.

В принципе, можно привязать счетчики и к внешним событиям,
в том случае, если робот сможет определить "интересные" события.
Например, если объектов немного и изменения в наблюдениях не связаны с активностью робота
(выпадают мимо наработанных кластеров)

Постепенно робот поймет, что объекты смещаются вправо,
когда он включает правое колесо вперед и насколько,
начинают расти, когда он включает оба колеса,
если объект "кубик" уже огромный, и поехать вперед, то будет бо-бо
(врежемся) примерно через полсекунды... и т.д.

И не надо никаких 3D реконструкций
и тем более осознаний себя.
Я - это мир. Смотри - мотор включаю - шарик увеличивается (по показаниям распознавалки).
Включаю в другую сторону - уменьшается.

Добавлено спустя 3 часа 13 минут 2 секунды:
Я бы ввел еще в вашу схему элемент "сумятицы и беспредела"
(Робот ДОЛЖЕН забывать и выдумывать! Элемент безумия такой

Пусть он выдумывает объекты которые не наблюдаются или только частично
наблюдаются в видимом мире и старается классифицировать их
(то есть "подготавливает" и разводит в пространстве образов ненаблюдаемые образы)

Тогда, если вдруг он увидит что-то новое, то вероятно под такое новое
уже будет готов (или частично готов) образ в базе объектов
(кластер нейронов, ветка дерева, строчка в списке или как там оно будет реализовано)
и готовы реакции (пусть и неправильные - обучимся по ходу развития событий).


Скажем, пусть у него будут сформированные на опыте "сильные" (читай "хорошо подтвержденные") образы:
1. сплошное пятно, отношение корня из площади к длине=1, выраженных углов 4 (типа квадрат) - кормушка
2. сплошное пятно, отношение корня из площади к длине=0.8, выраженных углов 0 (типа круг) - опасность

Но пусть он выдумывает и другие образы с другим набором признаков, например
3. сплошное пятно, отношение корня из площади к длине=0.5, углов - два
4. сплошное пятно, отношение корня из площади к длине = 8
5. сплошное пятно, углов 3 (типа треугольник)
Пусть выдумывает что образ 3 - это "к богатству",
А образ 4 - это "казенный дом"

Только образы эти слабые, но зато, когда (если) они появятся, то он будет знать как на них реагировать.
Тут нужно понимать, что он уже может сделать выводы даже относительно таких несуществующих (возможно пока)
образов.

Например, если он знает, что все угловатое легко взять манипулятором, то относительно
придуманного треугольника он сможет сделать вывод, что его можно взять манипулятором и т.д.
То есть воображаемый (придуманный) образ может сформировать и слегка подучить таким образом
остальные части мозга, расширяя границы применимости правил-выводов.
Или выделится в самостоятельную ветку с придуманными же свойствами, но слабую.



Иногда можно и разделить сформировавшийся образ наблюдаемых объектов, или наоборот
слить образы, как-то трансформировать их и т.д.

Понятно, что чем сильнее подтверждается образ наблюдениями (чаще и/или полнее),
тем устойчивее он должен быть, но эта устойчивость не должна быть стопроцентной и навсегда.

Это будет в некотором роде экспериментами, хотя и не направленными, а случайными.
То есть в плохо подтвержденных фактах он должен сомневаться.
Если один раз он убегал от "красного шарика" и ему стало "хорошо",
то второй раз этот образ с большЕй вероятностью разрушится, и он будет пробовать
преследовать "красный шарик" или стукнуть его об стенку или вообще не обращать на него внимания...
Если он догнал "красный шарик" сто раз и каждый раз ему стало "хорошо",
то такой образ - сильный и разрушится с меньшей вероятностью.

То есть робот должен постоянно трансформировать базу образов,
сильнее трансформируя "слабые" образы, или выдумывая "слабые" образы,
слабее трансформируя "сильные" образы.

Чтобы сделать эксперименты направленными, робот должен быть заинтересован в том
чтобы слабые образы становились сильными, то есть направленно деформировать правила поведения
с тем чтобы больше оперировать с наблюдаемыми объектами, образы которых в его мозгу слабы.
Изучать их.

Типа тяга к познанию такая

В порядке бреда

тест Dead-а с кнопкой считаю преждевременным... ибо это уже манипуляция объектами... мб для начала таки придумать попроще задачу?

ПС тут представил, как робот берет в "руку" нечто, и подвисает от новых ощущений )

_________________
«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"

только подвисает? или таки ласты склеивает как та обезьянка с кнопкой-стимулятором центра удовольствий? ничего-ничего, будем собакосмотрителем по лапам бить ака ресетом награждать или еще чем-то ладушки-оладушки, рано еще думать об одержимости, наркомании, зацикливании,... сейчас же только начало мозгового штурма ака наброски и идеи

Задачу попроще - вэлкам, только это должна быть цельная задача, а не наугад выбранный её кусок


Не было пока в планах "руки"

Добавлено спустя 1 минуту 1 секунду:
2Michael_K: Много буков, сразу не осилил, чуть позже, как время побольше будет свободного - внимательно прочитаю.

Добавлено спустя 3 часа 8 минут 33 секунды:

Ну вообще я пока думаю действия тоже образами считать, т.е. "пинок по мячу" - образ.


Это уже к пространственному восприятию относится ИМХО - надо эту тему продумывать.


По поводу нелинейного счетчика не вкурил пока.


Чтобы сопоставлять их? Так это вроде уровень сопоставления образов должен делать и так?


Очень мутно с нелинейными счетчиками. По-моему наоборот надо пока стараться везде линейность обеспечить.


Мысль разумная, но совершенно не ясно как планировать свою деятельность. Вот скажем как можно в такой концепции без пространственного мышления догадаться кубик притолкать к кнопке и придавить им кнопку? Или как проложить свой путь через видимый целиком лабиринт?


См. вопрос выше по поводу кубика или лабиринта


По поводу выдумывания - сделать то это просто, а вот смысл?


Сомнительное занятие не думаю что исследователи новых земель сидели перед поездкой и выдумывали себе новых зверей и гипотетические средства борьбы с ними



Это уже что-то из области конструирования, причем без разницы - виртуального или реального - это далеко после-следующий уровень уже, я считаю.


Думаю должно быть так - есть образ "угол", при наличии этих образов у объекта - его можно взять манипулятором.


Не надо склеивать всё в большой образ теряя составляющие, тогда мы будем понимать какие образы-свойства что дают.


Я думаю не надо их сливать, их надо хранить как иерархию или связку.


ну это понятно - положительный опыт подкрепляет связи, отрицательный - разрушает.


Тут безусловно +1


Можно делать мотиватор любопытства внутренний такой же
Это кстати тоже достаточно легко делается.

А еще можно вводить связи типа "не связаны", чтобы понимать - где мы уже проводили эксперименты и выяснили, что образы "А" и "Б" никак не связаны, а где еще не проводили и может быть образы связаны.

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

Логарифмическая шкала (например времени или вообще чего угодно)
обеспечивает широкий динамический диапазон и примерно постоянную
относительную погрешность. Мы в жизни именно такой шкалой пользуемся.

Например
когда мы говорим "варить яйцо три минуты" - это с точностью 15 секунд,
когда "приду через три часа" - это с точностью 15 минут.


Не уверен... робот должен делать предположения, даже когда набор свойств
не полностью соответствует образу (то есть именно терять составляющие,
и дополнять неполный образ составляющими)
Например, если вы видите хвост, торчащий из-за двери, вы можете предположить,
что там скрывается кошка, хотя целиком образ не виден, или одновременно, вы можете
предположить, что это щупальце злобного дедофага...
То есть распознавалка должна работать не только снизу-вверх, но и наоборот.

Ну... или я не понимаю, какие структуры и модели их работы
вы предполагаете для распознавалки-базы данных.


фишка в том, чтобы робот не предполагал, что связи которые у него там случайно
получились - это навсегда.

Типа он попробовал покрутить колесом - стало больно,
так что-же колесом теперь никогда не крутить?
Нет! Ну может только в первое время, пока не "забудется"...
Мы же не хотим всяких импринтингов.

И еще один момент, нужен же механизм, пусть и случайный,
который обеспечит хотя бы случайное поведение в отсутствии образов,
при неполных данных, при абсолютно новых образах, на начальных этапах и т.д.
Мне кажется, что некая случайная картина мира тут предпочтительнее, скажем,
отдельного блока, который случайно дрыгает колесами.

Нет, по части образов робот конечно должен строить предположения об общем образе. Это как раз и есть та самая связь "не имеет связи", т.е. если мы почти всегда видели хвост только вместе с кошкой, то мы можем сделать предположение, видя хвост, что там кошка а вот если мы работаем на фабрике по производству игрушечных котов в цехе производства хвостов, тогда увидев что из под стола торчит хвост - мы скорее всего сделаем вывод, что там просто валяется хвост

Добавлено спустя 4 минуты 19 секунд:

Это всё знаю, но пока не представляю как это должно быть связано с пространственными задачами.
Думаю что там лучше линейным пространством пока попробовать обойтись.


Случайные действия - это да, надо будет продумать что должно генерить случайные события и в каких масштабах и в зависимости от чего эти масштабы надо менять. В том числе можно тупо ввести - вообще не знаешь что делать - делай что-нибудь, авось получится не знаешь что делать в этой ситуации, но что-то умеешь делать - попробуй это сделать, вдруг прокатит

А-ля "человек всю жизнь проработавший с молотком любую проблему представляет в виде гвоздя"

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

Я считаю, что распознавать всё в "каше" 2Д вида пространства, слишком расточительно для процессора. С другой стороны, хочется посмотреть на такую систему, если у кого то конечно получится её реализовать. Так, что желаю удачи.

Я пока наоборот к 3Д склоняюсь но смешанному - растро-векторному

Добавлено спустя 53 секунды:
То есть чтобы хранить в памяти образы со всех сторон но связывать их типа поворотами
А может даже в некотором виде модельку загнать в память.

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

Я приблизительно над этим сейчас и работаю. Уж больно много точек получается, если только с пикселями работать , хочется сделать всё виде простых полигонов(треугольников). Ну ещё само собой всегда хочется увеличить точность и скорость работы

Ну с 3Д-моделями есть два подхода основных:
1. Всё есть набор сфер;
2. Всё есть набор полигонов (или тетраэдров);

Со сферами вроде безумно быстро и очевидным образом можно проверять пересечения тел и т.п.

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

Посмотрим, попробую сначала треугольники, так как мне это кажется проще, а там видно будет.

Вы таким образом навязываете роботу модель мира.
Это, имхо, "не есть гуд".

В конце концов, если у него будет некий механизм, который видоизменяет дерево (или что там у нас) образов
с целью сделать его компактнее (то есть переводит его в пространство признаков-инвариантов, в котором дерево "проще"),
то он сам поймет что этот мир выгоднее (или не выгоднее, кто знает) представлять
в виде дальностей и углов, например, или в виде декартовой 3D сетки.



Гхм... А как "догадаться кубик притолкать к кнопке и придавить им кнопку" в концепции 3D мира вам уже понятно?
Если да, то принципиальных отличий я, честно говоря, не вижу.