心理发展过程
这条研究路线是用我们所说的发展方法来推进人工智能。这种新方法的动机是人类从婴儿期到成年期的认知和行为发展。它需要一种完全不同的方式来解决机器智能的问题。我们引进了一种新的项目:发展项目。通过发展程序发展思维的机器人被称为发展机器人。SAIL是我们研制的第一个机器人原型的名字。它是一个“活的”机器。Dav是SAIL之后的下一代。开发程序的概念并不仅仅意味着让机器从小到大,从简单到复杂。它必须使机器能够学习人类程序员在编程时不知道的新任务。这意味着机器人学习的任何任务的表示都必须由机器人自己生成,这是人工智能领域众所周知的圣杯,也是机器理解的基础。
与传统的人工智能研究应在狭窄的范围内进行,否则复杂性会失控的思想不同,发展方法旨在提供一个广泛而统一的发展框架,适用于各种感知能力(如视觉、听觉和触觉)、认知能力(如情景意识、语言理解、推理、规划、沟通、决策、任务执行)、行为能力(如说话、跳舞、走路、播放音乐)、动机能力(如避免痛苦、寻求快乐、是非对错)以及这些能力的融合。根据自主开发的本质,开发程序不需要人类手动建模特定于任务的表示。神经科学领域最近的一些证据表明,我们大脑的发育机制在不同的感知模式中可能非常相似。这是一个好消息,因为它意味着设计开发程序的任务可能比传统的特定于任务的编程更容易处理。
实用AMD的八个要求
一个能够进行实际自主心理发展(AMD)的发展型机器人必须满足以下八个要求:
- 环境开放性:由于任务非特异性,AMD必须处理未知和不受控的环境,包括各种人类环境。
- 高维传感器:传感器的维数是单位时间内的标量值的数量。AMD必须直接处理来自高维传感器(如视觉、听觉和触觉)的连续原始信号。
- 使用感官信息的完整性。由于环境的开放性和任务的非特异性,发展性程序在程序设计阶段就不应该抛弃可能对某些未来的未知任务有用的感官信息。当然,它在出生后自主派生的特定于任务的表示会丢弃对特定任务无用的信息。
- 在线处理:在每一个时刻,机器接下来将感知什么取决于机器现在做什么。
- 实时速度:感官/记忆刷新率必须足够高,以便每个物理事件(如动作和语音)可以实时采样和处理(如视觉约15Hz)。即使使用了完整的(非常大但有限的)物理“机器大脑大小”,也必须保持这种速度。它必须处理单一实例学习:从一个经验实例中学习。
- 增量处理:作为“脚手架”的一种形式,已获得的技能必须用于帮助获得新技能。“这需要增量处理。因此,批处理对于AMD是不实际的。每一次新的观察都必须用来更新当前的复杂表示,原始的感官数据在被用于更新后必须被丢弃。
- 边学习边执行:传统机器在制造完成后执行。AMD的机器必须在“心理构建”自己的同时运行。
- 扩展到大内存:对于大型感知和认知任务,AMD机器必须处理多模态上下文、大型长期内存和泛化,以及提高成熟度的能力,所有这些都需要实时速度。