Robots with instincts - Adami - 2015 - Artikel

Samenvatting bij het artikel: Robots with instincts - Adami - 2015

Het vermogen om de toekomst te kunnen voorspellen wordt in sommige gevallen gezien als een vorm van intelligentie. Onze hersenen zijn zodanig aangepast dat ze de verschillende uitkomsten van onze acties op een snelle manier met elkaar kunnen vergelijken. Hoe krijgen ze dit voor elkaar?

Cully et al. laten zien dat robots kunnen leren om snel te herstellen van fysieke schade. De achterliggende gedachte is dat ze een nieuwe strategie moeten aannemen om weer verder te kunnen gaan. Dat lijkt op instinct, maar wat de robots doen is hun eerder geleerde strategieën met elkaar vergelijken zodat de beste strategie gekozen wordt.

Er zijn drie dingen nodig om een nauwkeurige voorspelling te maken over je gedrag: ervaring, begrijpen hoe de wereld in elkaar zit en het kunnen beoordelen hoe je eigen acties afsteken tegen die van anderen.

Eerdere onderzoeken stellen dat het vermogen om te kunnen plannen, afhangt van het vermogen om in een robot een representatie van de wereld te programmeren. Als dit lukt, hoe kunnen de toekomstige acties snel en efficiënt opgezocht worden?

In het onderzoek van Cully et al. werden de robots gevraagd om de beste strategie te zoeken nadat ze een beschadiging hadden opgelopen. Wat er gebeurde was dat robots, voordat ze beschadigd waren, een baseline hadden met mogelijke oplossingen. Na de beschadiging werden de mogelijke bewegingen uitgeprobeerd, voordat ze beslisten welk gedrag het beste zou compenseren voor de beschadiging.

Door de belichaming van de robot (embodiment), zijn er maar een gelimiteerd aantal acties die de robot kan uitvoeren. De auteurs hebben gekeken naar alle soort acties die een robot kon uitvoeren en keken naar de geschiktheid van elke motorbeweging. Dit werd bijvoorbeeld gemeten in “afstand die de robot kan afleggen”. De robots konden de nieuwe acties leren door speciale-doel machine-lerende algoritmes (special-purpose machine-learning algorithms).

De speciale-doel machine-lerende algoritmes zijn niet hetzelfde als de cognitieve systemen die wij hebben, maar beide worden sterk gelimiteerd door belichaming. Wat je allemaal wel en niet kan met je lichaam, is iets wat je moet leren door ervaring en trial-and-error.

Het is erg moeilijk om de werking van onze hersenen na te bootsen: het bovengenoemde algoritme is ontworpen door onderzoekers, terwijl de manier waarop onze hersenen zichzelf hebben aangepast het gevolg is van miljoenen jaren survival of the fittest. In het verleden is men er niet in geslaagd om onze hersenen na te bootsen wat betreft het snelle, intuïtieve en situatie-specifieke gedrag. Daarom is het beter om ons te focussen op adaptieve en evolutionaire algoritmes.