섭 소스 아키텍처

소집 아키텍처는 1980 년대와 90 년대에 매우 인기가 많은 행동 기반 로봇과 관련이있는 반응 로봇 아키텍처입니다. 이 용어는 1986 년 Rodney Brooks와 동료들에 의해 소개되었습니다.

개요
소집 아키텍처는 전통적인 AI 또는 GOFAI에 반대하여 제안 된 제어 아키텍처입니다. 섭섭 (subsumption) 아키텍처는 세계의 상징적 인 정신적 표현에 의한 행동을 안내하는 대신 감각 정보를 친밀하고 상향식으로 행동 선택과 결부시킨다.

이것은 완전한 행동을 하위 행동으로 분해함으로써 이루어진다. 이러한 하위 동작은 계층 구조로 구성됩니다. 각 계층은 특정 수준의 행동 적 능력을 구현하며 상위 수준은 실행 가능한 동작을 만들기 위해 하위 수준을 포함 ​​할 수 있습니다 (= 하위 수준을보다 포괄적 인 수준으로 통합 / 결합 할 수 있습니다). 예를 들어, 로봇의 최하위 계층은 “객체 피하기”일 수 있습니다. 두 번째 레이어는 “돌아 다니며”세 번째 레이어 인 “세계 탐험”아래에서 실행됩니다. 로봇은 효과적으로 “방황”하기 위해 “객체를 피하는”능력을 가져야하기 때문에, 하위 내재 구조는 상위 계층이 하위 수준 역량을 활용하는 시스템을 만듭니다. 모든 센서 정보를 수신하는 레이어는 병렬로 작업하고 출력을 생성합니다. 이러한 출력은 액츄에이터에 명령 또는 다른 레이어를 억제하거나 억제하는 신호 일 수 있습니다.

등록 정보

물리적 성질
에이전트는 환경에 어떻게 든 구현되며 센서와 액추에이터가있는 몸체를 가지며 환경의 변화를 감지하고 반응합니다.

상태
에이전트는 상호 작용하는 실제 환경의 일부입니다. 이는 상담원의 행동에 영향을 미칩니다.

지성
에이전트의 인텔리전스는 에이전트가 실제 환경, 그의 반응 및 자극과 충돌함으로써 주로 형성됩니다.

출현
시스템 전체의 인텔리전스는 창 발적 방식, 즉 개별 부분의 상호 작용에서 발생합니다.

명시 적 지식 표현 없음
Subsoup 아키텍처에는 명시적인 세계 모델이 없습니다. 즉, 로봇에는 주변 세계에 대한 간략한 개요가 없습니다. 이점은 명백합니다. 에이전트는 세계에 대한 예측을하지 않으므로 예측할 수없는 환경에서 잘 작동 할 수 있습니다. 읽고 쓰기위한 시간을 절약하십시오. 또한이 모델에서 사용 된 알고리즘의 시간을 절약합니다. 현실 세계와 일치 할 필요가없는 세계 모델에도 문제가있을 것입니다. 그러나 또한 단점이 있습니다. 시스템은 순전히 반응 적입니다. 이것은 세계에서 일어나는 일에만 반응한다는 것을 의미합니다. 즉, 세계는 자신이 원하는 것을 결정합니다.

배포
행동은 다양한 작업을 수행하는 유한 오토 마타 사이에 퍼져 나간다. 결과적으로 환경의 경쟁 이벤트에 대응할 수 있습니다. 총 행동은 유한 오토 마트의 대략적인 합계입니다. 유한 오토 마톤이 서로 독립적으로 작동하기 때문에 서브 시스템 아키텍처는 병렬 및 비동기입니다. 모든 최종 머신은 지속적으로 실행되며 자체 타이밍을 가질 수 있기 때문에 동기화가 필요하지 않습니다.

레이어링
지형 아키텍처는 각 요소가 특정 동작을 구현하고 하나 이상의 유한 오토마타로 구성된 계층으로 구성됩니다. 서브 시스템 아키텍처는 각 유한 오토 마톤이 독립적 인 작업을 수행하기 때문에 모듈화 된 것으로 간주됩니다. 각각의 최종 기계에는 다수의 입력 및 출력 라인이 있습니다. 최종 머신은 서로 메시지를 보내고 데이터 구조를 저장할 수있는 프로세서입니다. 프로세서는 비동기 적으로 작동하며 동등하게 상호 동등합니다. 그들은 그들의 입력을 모니터하고 보고서를 결과물에 보냅니다. 최종 머신은 항상 수신 된 최신 메시지를 고려합니다. 이러한 이유로 이전 메시지가 처리되기 전에 새 메시지가 도착하면 메시지가 손실 될 수 있습니다. 계층 내에 제어가 없으며 프로세서간에 다른 통신 형태가 없습니다. 즉 공유 메모리가 없습니다. 각 모듈은 해당 작업에만 관심이 있습니다. 상위 계층은 센서에 액세스 할 수 있으며 입력을 제한하거나 낮은 수준의 특정 유한 오토 마톤의 출력을 억제하여 하위 계층의 동작에 영향을 미칩니다.
이것은 상위 계층이 하위 계층의 역할을 포함하는 메커니즘입니다.

항해
포괄 아키텍처에 기반한 가장 중요한 에이전트 기능은 전 세계를 이동하고 객체를 이동하거나 이동하지 않는 것입니다. 탐색은 상담원이 수행해야하는 주요 작업 중 하나이며이 작업은 다른인지 상담원과 비교하여 매우 반응적입니다. 탐색은 주로 여러 단계로 이루어집니다. 가장 낮은 모듈은 객체를 피하고 (갑자기 등장하는 사람들조차도) 높은 레벨은 에이전트를 특정 방향으로 유도하고 장애물을 무시합니다. 이 조합은 명확한 경로 계획 없이도 A에서 B까지 쉽게 이동할 수있는 방법을 제공합니다.

다른
에이전트는 실시간으로 작동하며 주로 실제의 역동적이고 복잡한 세계로 이동하도록 설계되었습니다.

원산지 이유
포함 구조의 생성 이유 중 하나는 저자가 자율 이동 로봇 생성을위한 다음 요구 사항과 요구 사항을 처리하기를 원했기 때문입니다.

많은 목표
로봇은 서로 상충되는 더 많은 목표를 가질 수 있으며 어떤 방식 으로든 해결되어야합니다. 예를 들어, 로봇은 자기 앞에있는 특정 지점에 도달하려고 시도 할 수 있으며 동시에 장애물을 피할 필요가 있습니다. 또한 가능한 한 가장 짧은 시간에 어떤 장소에 도착해야하며 동시에 에너지 자원을 절약해야합니다. 그러므로 목표의 중요성과 우선 순위는 상대적이며 문맥 적으로 의존적임이 분명하다. 기차가 갈 때 트랙을 당기고, 그 시간에 트랙 슬리퍼를 확인하는 것이 더 중요합니다. 제어 시스템은 우선 순위 목표를 우선시해야하지만, 동시에 우선 순위가 낮은 목표를 달성해야합니다 (로봇이 궤도를 벗어날 때 – 안정성을 잃지 않고 떨어지지 않도록하는 것이 중요합니다).

더 많은 센서
로봇은 여러 센서 (카메라, 적외선 센서, 음향 센서 등)를 가질 수 있습니다. 모든 센서가 잠재적으로 잘못 될 수 있습니다. 또한 센서 값과 필요한 물리량 사이에는 직접적인 분석 관계가없는 경우가 종종 있습니다. 일부 센서는 측정하는 영역에서 겹칠 수 있습니다. 센서가 범위를 벗어난 경우 센서 불량으로 인해 때때로 측정 조건으로 인해 불규칙한 판독 값이 종종 발생할 수 있습니다. 종종 범위의 정확한 분석 특성을 사용할 수 없습니다. 로봇은 위의 조건에서 결정을 내릴 수 있어야합니다.

견고성
로봇은 견고해야합니다. 일부 센서가 고장 나면 작동하는 센서에만 의존하여 적응하고 처리 할 수 ​​있어야합니다. 환경이 크게 바뀌면 충격을 주거나 무의미하게 머뭇 거리거나 무의식 중에 방황하는 것보다는 합리적인 행동을 취할 수 있어야합니다. 해당 프로세서에서 오류가 발생해도 계속할 수 있으면 적절합니다.

확장 성
더 많은 로봇이 로봇에 추가되면 처리 능력이 더 필요합니다. 그렇지 않으면 시간이 지남에 따라 원래의 기능이 방해받을 수 있습니다.


소집 아키텍처는 기존 AI와는 크게 다른 관점에서 인텔리전스 문제를 공격합니다. Rodney Brooks는 로봇과 비슷한 의식적 정신 표현에서 영감을 얻은 프로젝트 인 Shakey의 실력에 실망하여 무의식적 인 사고 프로세스와 유사한 지능의 다른 개념을 기반으로 로봇을 만들기 시작했습니다. 이 방법은 기호 조작을 통해 인간 지능의 측면을 모델링하는 대신 동적 인 실험실 또는 사무실 환경에 대한 실시간 상호 작용 및 실행 가능한 응답을 목표로합니다.

목표는 네 가지 주요 아이디어로 알려졌습니다.

Situatedness – 위치가 정해진 인공 지능의 주요 아이디어는 로봇이 인간과 같은 시간 프레임 내에서 로봇의 환경에 반응 할 수 있어야한다는 것입니다. 브룩스는 움직이는 로봇이 내부적 인 상징을 통해 세계를 대표해서는 안되며이 모델에서 행동해야한다고 주장한다. 대신 그는 “세계는 그 자체의 최고의 모델”이라고 주장한다. 즉, 모델을 만드는 것과는 반대로 세계와 직접 상호 작용하기 위해 적절한 인식 – 행동 설정을 사용할 수있다. 그러나 각 모듈 / 동작은 여전히 ​​세계를 모델링하지만, 매우 낮은 수준에서 센서 모터 신호에 가깝습니다. 이 간단한 모델은 반드시 알고리즘 자체에 인코딩 된 세계에 대한 하드 코딩 된 가정을 사용해야하지만 가능하면 직접 감각 피드백에 의존하는 대신 세계의 행동을 예측하는 메모리 사용을 피하십시오.

구현 사례 – Brooks는 구현 된 에이전트를 빌드하면 두 가지 작업을 수행한다고 주장합니다. 첫 번째는 물리적 세계에서 작동하지 않을 수도있는 이론적 인 모델이나 시뮬레이트 된 로봇이 아니라 통합 된 물리적 제어 시스템을 테스트하고 생성하도록 디자이너에게 강요하는 것입니다. 두 번째는 센스 데이터를 의미있는 행동에 직접 연결함으로써 심볼 접지 문제, 많은 전통적인 AI가 접하게되는 철학적 문제를 해결할 수 있다는 것입니다. “세계는 퇴보합니다.”그리고 행동 계층의 내부 관계는 로봇이 인식하는 세계에 직접적으로 기반을두고 있습니다.

지능 – 진화의 진전을 살펴보면, 지각과 이동성 기술을 개발하는 것이 인간과 같은 지능에 필요한 기초라고 Brooks는 주장합니다. 또한 인공위성의 시작점으로서 하향식 표현을 거부함으로써 “지능은 세계와의 상호 작용의 역학에 의해 결정됩니다”라고 생각됩니다.

Emergence – 일반적으로 개별 모듈은 지능적으로 간주되지 않습니다. 일반적으로 지능적인 것으로 간주되는 것은 에이전트와 그 환경을 관찰함으로써 평가되는 모듈의 상호 작용입니다. 따라서 “지능”은 “관찰자의 시선에있다.”

위에 요약 된 아이디어는 인텔리전스의 본질과 로봇 및 AI의 발전을 촉진하는 방법에 관한 지속적인 논쟁의 일부입니다.

레이어 및 확장 된 유한 상태 머신
각 계층은 AFSM (augmented finite-state machine) 인 프로세서 세트로 구성되며 프로그래머블 데이터 구조를 유지하기 위해 인스턴스 변수가 추가됩니다. 계층은 모듈이며 “방황”과 같은 단일 행동 목표를 담당합니다. 이러한 행동 모듈 내에 또는 사이에 중앙 제어 장치가 없습니다. 모든 AFSM은 지속적으로 그리고 비동기 적으로 관련 센서로부터 입력을 받아 액추에이터 (또는 다른 AFSM)에 출력을 보냅니다. 새 신호가 전달 될 때까지 읽지 않은 입력 신호는 결국 폐기됩니다. 이러한 버려진 신호는 공통적이며 시스템이 가장 즉각적인 정보를 처리함으로써 실시간으로 작동 할 수 있기 때문에 성능에 유용합니다.

중앙 제어 장치가 없으므로 AFSM은 억제 및 억제 신호를 통해 서로 통신합니다. 억제 신호는 액추에이터 또는 AFSM에 도달하는 신호를 차단하고 억제 신호는 레이어 또는 AFSM의 입력을 차단하거나 대체합니다. 이 AFSM 통신 시스템은 상위 계층이 낮은 계층을 하위 계층에 포함시키는 방법과 아키텍처가 우선 순위 및 조치 선택 중재를 일반적으로 처리하는 방법입니다.

레이어의 개발은 직관적 인 진행을 따릅니다. 먼저 가장 낮은 레이어가 생성, 테스트 및 디버깅됩니다. 가장 낮은 레벨이 실행되면, 첫 번째 레이어에 적절한 억압 및 금지 연결을 사용하여 두 번째 레이어를 만들고 연결합니다. 결합 된 동작을 테스트하고 디버깅 한 후에이 프로세스를 (이론적으로) 임의의 수의 동작 모듈에 대해 반복 할 수 있습니다.

형질
위의 사실을 인정하면서, 저자는 섭 입 구조의 기초를 형성하는 절차를 따르기로 결정했다. 로봇은 내부 로봇 작동보다는 제어 시스템의 원하는 외부 표현을 기반으로 수직적으로 로봇을 생성하는 문제를 처리했습니다. 그런 다음 소위 역량 수준을 정의했습니다. 역량 수준은 이동하는 모든 환경과 관련하여 필요한 수준의 로봇 동작을 지정합니다. 능력의 수준이 높을수록 행동의 구체적인 수준을 의미합니다. 역량 수준의 주요 개념은 주어진 역량 수준에 해당하는 제어 시스템의 계층을 생성하고 기존 계층에 새 계층을 추가하는 것입니다.

R. Brooks와 그의 팀은 1986 년에 다음과 같은 역량 수준을 정의했습니다.

물체와의 접촉을 피하십시오 (움직이거나 움직이지 않아도 관계 없음)
1. 물체와 충돌하지 않고 목적없이 깨우십시오.
2. 도달 범위 내의 장소를 검색하여 세계를 “탐험”하십시오.
3. 환경 맵을 작성하고 한 곳에서 다른 곳으로 여행 계획을 세웁니다.
4. 정적 환경의 변화를 기록하십시오.
5. 식별 가능한 대상이라는 측면에서 세계를 고려하고이 대상과 관련된 작업을 수행하십시오
6. 바람직한 상태로 세계의 상태를 변화시키는 계획을 수립하고 실행한다.
7. 세계의 사물의 행동을 고려하고 이에 따라 수정하십시오.

저자는 처음에 제로 수준의 역량을 달성하고 철저히 면밀히 조사한 완전한 로봇 제어 시스템을 구축했습니다. 다른 층은 제어 시스템의 첫 단계로 명명되었습니다. 시스템의 제로 계층에서 데이터를 처리 할 수 ​​있으며 데이터를 제로 수준의 내부 인터페이스에 삽입 할 수 있으므로 정상적인 비트 전송률이 제한됩니다. 원칙적으로 제로 레이어는 계속 실행되며 데이터 패스를 방해하는 레이어에 대해서는 아무 것도 모릅니다. 이 계층은 제로 계층을 사용하여 첫 번째 수준의 역량에 도달 할 수 있습니다. 높은 수준의 역량을 달성하기 위해 동일한 프로세스가 반복됩니다. 첫 번째 레이어가 만들어지면 컨트롤 시스템의 기능 부분이 이미 사용 가능합니다. 나중에 추가 레이어를 추가 할 수 있으며 시스템이 변경되지 않을 수 있습니다. 저자들은이 아키텍처가 자연스럽게이 섹션의 시작 부분에서 다음과 같이 플롯 된 모바일 로봇의 문제를 해결하도록 유도한다고 주장합니다.

많은 목표
개별 레이어는 개별 목표에 동시에 작업 할 수 있습니다. 억압 메카니즘은 고려 된 행동을 매개한다. 장점은 취할 목표에 대한 사전 결정이 없을 수 있다는 것입니다.
다중 센서
모든 센서는 중앙 표현의 일부가 아닐 수도 있습니다. 극도로 신뢰할 수있는 중앙 표시에 센서 판독 값 만 추가 할 수 있습니다. 그러나 동시에 센서 값이 로봇에 사용될 수 있습니다. 다른 레이어가 처리되는 방법에 관계없이 결과를 처리하고 사용하여 자체 목표를 달성 할 수 있습니다.
견고성
다중 센서의 존재는 결과가 합리적으로 사용될 수있을 때 시스템의 강건 함을 분명히 추가합니다. 포섭 아키텍처에는 견고성의 또 다른 근원이 있습니다. 상위 계층이 추가 되더라도 잘 입증 된 하위 계층은 계속 실행됩니다. 상위 계층은 대체 데이터를 적극적으로 간섭하여 하위 계층 출력 만 표시 할 수 있기 때문에 결과가 적절한 방식으로 생성 될 수없는 경우 하위 수준은 낮은 수준의 권한에서도 합리적인 결과를 생성합니다.
확장 성
확장 성을 다루는 확실한 방법은 각각의 새로운 레이어가 자체 프로세서에서 실행되도록하는 것입니다.

로봇
다음은 포함 구조를 사용하는 로봇의 목록입니다.

알렌 (로봇)
Herbert, 소다수 수집 로봇
징기스칸 (Genghis), 튼튼한 육주의 보행 보조기
위의 내용은 체스 게임을하지 않는 코끼리의 다른 로봇과 함께 자세히 설명합니다.

강점과 약점
이 아키텍처의 주요 이점은 다음과 같습니다.

목표 영역에서 실시간 시스템의 반복 개발 및 테스트에 중점을 둔다.
제한된, 작업 별 지각을 요구하는 표현 된 행동에 직접 연결하는 것에 대한 강조; 과
분산 및 병렬 제어에 중점을 두어 동물과 유사한 방식으로 지각, 제어 및 동작 시스템을 통합합니다.

아키텍처의 주요 단점은 다음과 같습니다.

고도로 분산 된 억제 및 억제 시스템을 통한 적응 가능한 행동 선택의 설계의 어려움;
대용량 메모리와 상징적 표현이 부족하여 아키텍처를 언어 이해에서 제한하는 것으로 보인다.

포매 팅 아키텍처가 개발되었을 때, 포섭 아키텍처의 새로운 설정 및 접근 방식은 전통적인 AI가 실패한 많은 중요한 영역, 즉 동적 환경과의 실시간 상호 작용에서 성공할 수있었습니다. 그러나 대용량 메모리 저장 장치, 기호 표현 및 중앙 제어가 부족하여 복잡한 작업, 심층 매핑 및 언어 이해에 불리한 점이 있습니다.

신장
1989 년 Brooks는 주로 입력 제한 분야와 유한 오토 마타에 의한 출력 억제 분야에서 포괄 구조 (subsumption architecture)를 개발했습니다. 1991 년 Brooks는 호르몬 시스템의 구현을 생각해 냈습니다. 호르몬의 유무에 따라 개별 층을 억제하거나 제한해야합니다. 1992 년 Mataric은 행동을 기반으로 한 건축에 대한 아이디어를 제시합니다. 이 아키텍처는 강건성과 반응성을 잃지 않으면서도 명시 적으로 세계를 대표하지 못하는 문제를 해결해야합니다.