認(rèn)知機(jī)器人學(xué)

認(rèn)知機(jī)器人學(xué)控制科學(xué)與工程術(shù)語01基本概念學(xué)習(xí)技巧學(xué)習(xí)問題核心問題認(rèn)知架構(gòu)目錄03050204基本信息認(rèn)知機(jī)器人學(xué)是通過給機(jī)器人提供一種處理架構(gòu)而賦予機(jī)器人智能行為的學(xué)科。這一架構(gòu)可以讓機(jī)器人學(xué)習(xí)和推論出應(yīng)付復(fù)雜世界的相應(yīng)舉措。我們可以把認(rèn)識(shí)機(jī)器人學(xué)視為是具身認(rèn)知科學(xué)和具身嵌入認(rèn)知的一種工程分支?；靖拍罨靖拍钫J(rèn)知機(jī)器人學(xué)是通過給機(jī)器人提供一種處理架構(gòu)而賦予機(jī)器人智能行為的學(xué)科。這一架構(gòu)可以讓機(jī)器人學(xué)習(xí)和推論出應(yīng)付復(fù)雜世界的相應(yīng)舉措。我們可以把認(rèn)識(shí)機(jī)器人學(xué)視為是具身認(rèn)知科學(xué)和具身嵌入認(rèn)知的一種工程分支。認(rèn)知機(jī)器人這一概念的確切定義，國(guó)際上目前還有很大的爭(zhēng)議，說法不一，但總體概念是統(tǒng)一的，即認(rèn)知機(jī)器人是一種具有類似人類的高層認(rèn)知能力，并能適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境，完成復(fù)雜任務(wù)的新一代機(jī)器人。基于認(rèn)知的思想，機(jī)器人能有效克服前述的多種缺點(diǎn)，智能水平進(jìn)一步提高。核心問題核心問題雖然傳統(tǒng)的認(rèn)知建模方法把符號(hào)編碼視為一種可以描繪物質(zhì)世界的方法，但把物質(zhì)世界翻譯成這些符號(hào)象征的想法即使能站得住腳卻仍存在疑問。因此符號(hào)象征的感知、行為以及概念是認(rèn)知機(jī)器人學(xué)需要解決的核心問題。認(rèn)知機(jī)器人學(xué)認(rèn)為動(dòng)物的認(rèn)知行為是機(jī)器人處理信息發(fā)展中的一個(gè)起始點(diǎn)，而這與很多先前的人工智能技術(shù)截然不同。預(yù)想的機(jī)器人認(rèn)知能力包括感知處理，注意力分配，預(yù)期，計(jì)劃，復(fù)雜的動(dòng)作協(xié)調(diào)，推理其他機(jī)器人個(gè)體亦或是它們自己的心理狀態(tài)。機(jī)器認(rèn)知使智能個(gè)體的行為在物理世界中（或虛擬世界中，在模擬認(rèn)知機(jī)器人的狀態(tài)下）得以體現(xiàn)。最終機(jī)器人必定能在現(xiàn)實(shí)生活中存在。學(xué)習(xí)技巧電機(jī)學(xué)語（MotorBabble）自主獲取知識(shí)模擬學(xué)習(xí)（Imitation）學(xué)習(xí)技巧電機(jī)學(xué)語（MotorBabble）機(jī)器人初步的學(xué)習(xí)技術(shù)叫做“電機(jī)學(xué)語”。這會(huì)涉及一些相關(guān)的隨機(jī)復(fù)雜動(dòng)作。而這些動(dòng)作是機(jī)器人通過視覺或聽覺反饋產(chǎn)生的。這樣一來，機(jī)器人便開始形成一種感覺反饋模式以及相應(yīng)的電機(jī)輸出模式。這些預(yù)期的感覺反饋之后又可通知電機(jī)管控信號(hào)。這被認(rèn)為是類似于嬰兒學(xué)習(xí)如何找對(duì)象或?qū)W習(xí)發(fā)音。對(duì)于一個(gè)簡(jiǎn)單的機(jī)器人系統(tǒng)，例如反向運(yùn)動(dòng)有可能用于轉(zhuǎn)換期望的反饋（期望的運(yùn)動(dòng)結(jié)果）到電機(jī)的輸出，可以跳過這一步。模擬學(xué)習(xí)（Imitation）一旦機(jī)器人能控制其馬達(dá)產(chǎn)生所期望的結(jié)果，那么就可以用到“模擬學(xué)習(xí)”這種方法。一個(gè)機(jī)器人監(jiān)視另一個(gè)agent的行為，并且接下來這個(gè)機(jī)器人去嘗試模仿那個(gè)agent。在復(fù)雜的場(chǎng)景中將模擬信息轉(zhuǎn)化為所期望的馬達(dá)結(jié)果，這往往對(duì)于機(jī)器人是個(gè)挑戰(zhàn)。需要注意的是，模擬是認(rèn)知行為的高層次形式，而且模仿行為不一定需要建立在一個(gè)體現(xiàn)動(dòng)物認(rèn)知的基本模型上。自主獲取知識(shí)一個(gè)更為復(fù)雜的學(xué)習(xí)方法是“自主獲取知識(shí)”：讓機(jī)器人自主探索自身所處的環(huán)境。一系列具有代表性的假定目標(biāo)和觀念就形成了。一種更為直接的探索模式可以用“好奇”的算法來實(shí)現(xiàn)，例如“智能自適應(yīng)好奇心”。這些算法通常涉及打破感官輸入有限數(shù)目的類別和對(duì)每一個(gè)分配預(yù)測(cè)系統(tǒng)。這個(gè)預(yù)測(cè)系統(tǒng)可以隨著時(shí)間的推移跟蹤預(yù)測(cè)的誤差。減少預(yù)測(cè)誤差可以視作為學(xué)習(xí)。然后機(jī)器人優(yōu)先探索它掌握最快（或減少預(yù)測(cè)誤差）的種類。認(rèn)知架構(gòu)認(rèn)知架構(gòu)隨著機(jī)器人系統(tǒng)的日益復(fù)雜，其智能結(jié)構(gòu)也向非單一化、復(fù)雜化、模塊化發(fā)展。復(fù)雜的智能系統(tǒng)必須要有一個(gè)合理的架構(gòu)作為平臺(tái)，以此實(shí)現(xiàn)各功能模塊的協(xié)調(diào)運(yùn)行，從而實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的高級(jí)的智能。因此，認(rèn)知機(jī)器人必須要有一個(gè)合理的認(rèn)知架構(gòu)。最典型和為人們熟知的認(rèn)知架構(gòu)就是Anderson等人提出的ACT-R架構(gòu)和Laird等人提出的SOAR架構(gòu)。這兩個(gè)架構(gòu)比較類似，都是基于用符號(hào)系統(tǒng)來表示認(rèn)知行為的，在機(jī)器人領(lǐng)域用得不多。K.Kawamura等人提出了基于多智能體的模塊化的認(rèn)知架構(gòu)，主要模塊為記憶系統(tǒng)和自我智能體模塊，并通過感知智能體和行為智能體與環(huán)境交互。其中記憶系統(tǒng)分為短時(shí)記憶、長(zhǎng)時(shí)記憶和工作記憶，主要負(fù)責(zé)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的學(xué)習(xí)、存儲(chǔ)、積累；自我智能體中又嵌套了如中央執(zhí)行智能體等模塊，主要實(shí)現(xiàn)了高層的決策能力。此認(rèn)知架構(gòu)在認(rèn)知機(jī)器人ISAC上得到了實(shí)現(xiàn)。他們提出的這個(gè)架構(gòu)在學(xué)習(xí)和決策問題上較為完整和詳細(xì)

。認(rèn)知機(jī)器人的整體架構(gòu)如下：學(xué)習(xí)問題在線學(xué)習(xí)記憶系統(tǒng)學(xué)習(xí)問題記憶系統(tǒng)根據(jù)心理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)的研究，人腦的記憶結(jié)構(gòu)可以分為短時(shí)記憶和長(zhǎng)時(shí)記憶。其中短時(shí)記憶具備迅速識(shí)別、記憶或?qū)W習(xí)當(dāng)前刺激的能力，而長(zhǎng)時(shí)記憶則具備長(zhǎng)時(shí)間記憶或存儲(chǔ)知識(shí)的能力。在短時(shí)記憶中記憶的內(nèi)容量小和記憶的時(shí)間短，而長(zhǎng)時(shí)記憶則能記憶大量?jī)?nèi)容，并且記憶很長(zhǎng)時(shí)間，且己有研究表明此結(jié)構(gòu)的合理性。那么，在機(jī)器人中應(yīng)用這種記憶結(jié)構(gòu)是合理的，這樣，可以在短時(shí)記憶中存放當(dāng)前的輸入信息，即傳感器信息，作為學(xué)習(xí)的輸入信息；在長(zhǎng)時(shí)記憶中存放學(xué)習(xí)后得到的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，也就是學(xué)習(xí)的輸出信息。在線學(xué)習(xí)認(rèn)知機(jī)器人需要一個(gè)合理的記憶系統(tǒng)作為學(xué)習(xí)輸出，即知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的載體，同時(shí)，要在此載體上具備合理的學(xué)習(xí)方法，這樣才能較好解決學(xué)習(xí)問題。學(xué)習(xí)的基本原則之一是學(xué)習(xí)必須是增量的，即隨著學(xué)習(xí)時(shí)間的增長(zhǎng)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)不斷增長(zhǎng)。增量就是一種發(fā)育，即所學(xué)的