Wykład X/XI

Elementy kognitywistyki III:
Modele i architektury poznawcze
Wykład X/XI:
Architektury poznawcze
(symboliczne) III:
GLAIR/SNePS
GLAIR/SNePS - przegląd
GLAIR/SNePS (Grounded Layered Architecture with Integrated
Reasonong/ Semantic Neworks Processing System) Stuart Shapiro,
William Rapaport, State University of NY in Buffalo


http://www.cse.buffalo.edu/sneps (obecnie wersja 2.7.1)
warstwowa architektura poznawcza umożliwiająca realizację agentów
działających w realnym, wirtualnym lub symulowanym środowisku
zawierającym innych agentów

motywacja: podejście zwane „filozofia obliczeniowa” - obliczeniowe
wyjaśnianie i implementacja inteligentnego (na poziomie człowieka)
zachowania
posługiwanie się językiem naturalnym, wnioskowanie, percepcja, działanie
oraz tworzenie modeli samych siebie (i innych): „samoświadomość”

Struktura
(1) Warstwy:
Poziom wiedzy (KL) zawiera przekonania agenta; to poziom na którym
odbywa się: świadome rozumowanie, planowanie i wybór działań


Warstwa percepcyjno-motoryczna (PML)

PMLa gruntuje symbole KL w strukturach percepcyjnych i
podświadomych działaniach; zawiera rejestry odzwierciedlające
usytuowanie agenta w środowisku

PMLb translacja i komunikacja między PMLa i PMLc

PMLc – odwzorowuje sensory/efektory na repertuar zachowań
Warstwa sensorów i aktywatorów (SAL): zawiera sterowniki sensorów i
aktywatorów w „ciele” robota


KL – implementacja „umysłu” agenta;

KL i PMLa – niezależne od implementacji „ciała” agenta
Warstwa wiedzy: pamięć i wnioskowanie
KL zawiera: przekonania agenta, w tym: pamięć długotrwałą i
krótkotrwałą, pamięci semantyczną i epizodyczną, kwantyfikowanie i
warunkowe przekonania wykorzystywane w rozumowaniu, plany
przeprowadzania złożonych działań i osiągania celów, przekonania o
warunkach wstępnych działań i ich skutkach, samo-wiedzę, meta-wiedzę

Na poziomie KL odbywa się świadome rozumowanie, planowanie,
wybór działań


KL implementowane jest w systemie reprezentacji wiedzy SNePS

Sądy w KL mogą pochodzić:


ze środowiska (inny agent, percepcja) (hipotezy)

uzyskane drogą wnioskowania (sądy derywowane)
W każdym momencie obowiązuje pewien kontekst
Cykl zachowań
Oparty na rozumowaniu, nie na osiąganiu celu w oparciu o percept lub
w odpowiedzi na pytanie


Cykl: percypuj – rozumuj – działaj

Dane wejściowe: wypowiedź języka naturalnego

Analiza w kontekście bieżących przekonań



Może wymagać rozumowania

Nowe przekonania mogą zostać dodane do KL
Jeśli wypowiedź to stwierdzenie:

dodaj główny sąd jako przekonanie

Sąd ten stanowi daną wyjściową
Jeśli: wypowiedź to pytanie

Wnioskowanie wsteczne, by odnaleźć odpowiedź
Cykl zachowań



Odpowiedź jest daną wyjściową
Jeśli wypowiedź to polecenie:

Wykonuje wskazane działanie

Sąd, iż agent wykonał działanie będzie daną wyjściową
Wygeneruj wypowiedź jęz. nat. wyrażającą sąd wyjściowy
Percepcja pasywna (system kierowany danymi) i aktywna (system zwraca
uwagę na aspekt środowiska)

Cykl zachowań
Gramatyka GATN
Model w działaniu
Polityki (policies) wyszczególniają okoliczności w których rozumowanie
wiedzie do działań


Agent:

Wykonuje działanie

Jest przekonany o sądzie

Przyjmuje politykę
Widząc zielone światło przechodź przez ulicę
Ifdo (ColorOf (A, czerwony), lookAt (A))

whendo (ColorOf(B, zielony), przechodź(U)) //wheneverdo


Kategorie działań:

Mentalne: believe, disbelieve, adopt, unadopt Model w działaniu

Zewnętrzne: percypuj i działaj w środowisku (r, w, s)

Sterujące: achieve, do­one, do­all, snsequence, snif

Proste działania

Zdefiniowane działania


złożone działania
Sądy i działania:
Precondition

Effect


ActPlan
GoalPlan

Model w działaniu

agent szuka warunków wstępnych działania oraz sprawdza, czy zachodzą

następnie szuka skutków akcji

jeśli działanie nie jest pierwotne, wówczas ustala plan działania

uruchamiana jest funkcja realizująca warunki wstępne

agent wyszukuje skutki akcji nim samo działanie zostanie wykonane
jeśli działanie jest zdefiniowane, system je wykonuje i zakłada, że jest
pomyślne

po wykonaniu działania system zakłada iż wszystkie efekty obowiązują

Modalności:

sensory i efektory mogą działać jednocześnie
każde z pierwotnych działań jest przypisywane na poziomie PMLa
modalnościom

Umocowanie symboli
w KL istnieją termy dla dowolnej jednostki mentalnej którą agent może
pojąć, oraz

istnieją struktury PML dla cech otoczenia, które agent może wykryć i
rozróżnić


term KL jest ugruntowany na mocy dopasowania go do opisu-PML

opis-PML: zupełny lub niezupełny:
<niebieski, v2>; <v1, kulisty>
agent może dysponować zupełnym opisem-PML obiektu nie znając jego
własności

dostęp do aktualnej sytuacji agenta w świecie: rejestry deiktyczne, jak: ja, ty
(interlokutor), teraz


działanie z KL dopasowane jest do procedury w PMLa
Własności architektur poznawczych

reprezentacja wiedzy: oparta na logice, ramach i sieciach semantycznych
każde poprawnie zbudowane wyrażenie jest termem (również termy
denotujące sądy)

wiedza reprezentowana w postaci jednego formalizmu (SNePS)
łączącego w sobie trzy (j.w.)


reprezentowane mogą być bez ograniczeń sądy o sądach

dzięki reprezentacji „ja” możliwa jest meta-wiedza

KL zawiera jedynie deklaratywną postać wiedzy

KL to miejsce zarówno wiedzy semantycznej, jak i epizodycznej

wewnętrznie ustrukturalizowana organizacja wiedzy

brak struktury pamięci krótkotrwałej
Kryteria oceny architektur poznawczych
„ogólność”: KL i PMLa niezależne od „ucieleśnienia”, rozmaite
„środowiska”


wszechstronność
racjonalność: wybiera działania co do których jest przekonany, iż wiodą
do celu

optymalność: dopuszcza tworzenie agentów wybierających optymalne
rozwiązania ze względu na preferencje


wydajność
uczenie się: z instrukcji językowych, kontekstualne:

system wnioskuje sąd p w kontekście k – do KL dodawany jest zbiór hipotez h
leżących u podstaw p; wraz z działaniem agenta zbiór h podlega zmianom
Przeszłość i przyszłość architektur
Istnieje poziom abstrakcji pomiędzy zachowaniem a strukturami mózgu


Na tym poziomie można opisać poznanie niezależnie od implementacji
Architektury dostarczają ogólnej teorii niezależnej od poszczególnych
zjawisk


Czy inteligencja jest w architekturze czy w modelu?

Jak ocenia się dopasowanie zachowań człowieka i architektury?
Skąd pochodzi wiedza specyficzna dla zadania?


Jaką architekturę wybrać?

Czy warto poświęcać czas na jej opanowanie?

Przyszłość: współdzielone mechanizmy