- 機器意識:人工智能如何為機器人裝上大腦
- (印)阿卡普拉沃·包米克
- 3689字
- 2021-07-23 16:15:31
3.2 Braitenberg的4種車輛——工程行為
Braitenberg的“合成心理學”是在一系列gedanken實驗的基礎上發展而來,這些實驗使用的是具有最簡單硬件的移動車輛。Braitenberg詳細闡述了如何使用這些最簡單的硬件來設計能夠表現人類行為的車輛,比如愛、恐懼、攻擊性、喜歡、不喜歡等。
這些車輛被視為Wiener在控制論方面開創性研究的直接動機[351],并被設計成“自然環境中的動物”。他認為,動物大腦結構可能確實可以被解釋為計算機機器的一部分。他最初的想法產生了14種不同的車輛。這里的討論旨在作為基于行為范式和行為概念的初級讀本,也將基本聚焦于前四種Braitenberg車輛。
車輛-1:使用簡單的感知-運動對進行四處移動。該車輛配有一個溫度傳感器,并與其單獨一個發動機相連,使其在較高的溫度時加速,在較低的溫度時減速,或者使作用在車輛上的力與周圍環境的開氏溫度成正比。該車輛將沿著尋找低溫地方并遠離高溫的方向移動。該車看起來似乎有生命且焦躁不安一樣,乍一看是一種非傳統的車型。然而,這種運動與布朗運動非常相似,在布朗運動中,原子和分子隨著溫度的升高而加速運動。
車輛-2:懦夫&侵略者。此處,不是通過一個電機控制兩個輪子,而是車輛的每個輪子都有一個發動機和一個用來檢測光的傳感器。光照越強,電機轉速越高。Braitenberg對該模型進行了進一步的操作,車輛-2a使用了直接連接,車輛-2b使用了交叉連接,如圖3.3所示。
設計中的交叉連接直接受到人類大腦和視覺交叉的生物學研究結果的影響,左邊大腦由右邊視覺而形成圖像,右邊大腦則由左邊視覺而形成圖像。觸覺和聽覺反應和視覺類似,都與大腦異側相連。嗅覺則相反,連接到的是大腦同側。

圖3.3 Braitenberg的車輛-2。車輛-2a遠離光源,展示出情感上的怯懦,而車輛-2b朝著燈泡駛去,帶著侵略性。受到生物學的啟發,Braitenberg設計了交叉連接,猶如人類的眼睛,左眼和右邊大腦相連,反之亦然
如果光源在正前方,那么兩個車輛就會加速,并努力去壓碎前面的燈泡。但是正前方在更一般情況下通常是罕見的,可以把光源放在汽車的一側(如圖3.3所示)。車輛-2a中,靠近光源的電機因光照更強會獲得更大的轉速,并將嘗試加速遠離光源;而車輛-2b使用交叉連接,遠離光源的電機會獲得更大的轉速,以曲線軌跡努力朝著光源前進。
這兩種行為分別對應于對光源的怯懦和侵略。在它的兩種化身中,車輛-2顯示出簡單的傳感器響應可表現復雜的類人情感。車輛-2b特定行為的硬件配置(如圖3.4所示),有助于“封裝”并將這些行為與其他行為結合起來使用,后面將對此進行說明。

圖3.4 行為設計。車輛-2b的SR圖。兩個傳感器執行器使用交叉連接而產生響應,在SR圖中標記為x,顯示為對燈泡的侵略
車輛-3:愛人,探索者&有價值體系的車輛。車輛-3引入了興奮性和抑制性影響的概念。在車輛-1和車輛-2中,因感應到興奮性的影響,加快了車輛的移動速度。車輛-3a(如圖3.5所示)為直接連接,傳感器感應到更多的光時將使電機減速轉動。因此,它會慢慢地停在光源附近,但仍然面對光源。車輛顯示了對光源的依戀,類似于愛的感覺。

圖3.5 Braitenberg的車輛-3a。如果影響變為抑制而非興奮,那么車輛在走到光源時就減速,顯示出對光源一種類似于愛的情感
車輛-3b為交叉連接,在靠近光源時它會停下來,但它會背對光源。如果車輛-3b有其他如嗅覺、溫度等傳感器,那么它會為尋找其他目標而從光源附近跑開,就像一個對光源不感興趣的探索者可能會轉而去找尋其他的喜好一樣。
如圖3.6所示,車輛-3c具有4個傳感器,可表現出多種行為,如躲避高溫、討厭燈泡等,是一種清晰的喜歡與不喜歡的價值觀,這種價值觀體系可以在人類身上看到。這些行為的設計如圖3.7所示,一個行為模塊不會過多地影響另一個行為模塊。然而,由于每個模塊都與環境相互作用,很難預測電機之間的運動響應。

圖3.6 Braitenberg的車輛-3c,一個有價值體系的車輛,討厭熱的地方,對光源帶有復仇性的侵略,喜歡氧氣充足的環境,會很樂意探索周圍的有機物質

圖3.7 車輛-3c的SR圖。車輛-3c的SR圖結合了4種不同行為
車輛-4:具有獨一無二的軌跡。如非興奮性或抑制性的傳感器響應,而是如圖3.8所示的連續傳感器響應,車輛的速度會隨著光強的增大而增大,達到最大值后,則會隨著光強的增大而減小。車輛-4將能夠形成如圖3.8所示的閉合軌跡。該車輛相較于之前的車輛來說,更難預測,更多的是憑直覺在行動。

圖3.8 Braitenberg的車輛-4。對于左上角所示的傳感器響應變化,車輛的速度隨著光強的增大而增大,達到最大值后,隨著光強的增大而減小。車輛將直接連接兩個光源,并形成閉合軌跡
這四種車輛如表3.1所示,闡明了關于具身智能體的有趣觀點。車輛的行為并不是完全歸因于傳感器的響應,而是主體與環境的實時交互作用,即沒有高溫,車體-1不會顯得很活躍,車體-2在附近沒有任何光源的情況下,也會顯得很無聊。為了設計一個行為,傳感器-響應和設計參數可以制成一個模塊,然后與其他模塊并行工作。就像在車輛-3c中一樣,最終的行為是多種模塊的重疊作用的,并且不容易預測的。
表3.1 Braitenberg的車輛(1至4號)

車輛-3c和車輛-4是不容易預測的,但它們表明可以通過設計特定的主體來操縱硬件來完成特定的任務。缺點是,由于行為不能用硬件或程序代碼來設計,而且是主體與所處環境的交互,所以主體需要在一個可預測的環境中,并且至少它要具有進行這項任務所該有的知識。
這些車輛只采用傳感器執行器配對,沒有任何編程模塊,因此不能重新編程。機器人的智能源于其運行時與環境間的交互。合成心理學顯示認知是一種實時的交互,而不是一種編程范式。一些非常簡單的硬件和瑣碎的設計便能夠產生復雜的行為響應。Braitenberg稱這種現象為“上坡分析與下坡綜合定律”,在這種定律中,計算一個內部機制已知的系統的性能,要比根據輸出行為來想出內部機制的設計更容易。這是對20世紀80年代左右所流行的已知智能模型的一種替代。
合成心理學不訴諸常識,但它的力量在于其設計的簡單性,它的成功之處在于,人們可以很容易地從機械設備中看出類似人類的情感反應。1991年,Hogg[152]和他在麻省理工學院媒體實驗室的同事用LEGO積木驗證了Braitenberg 14輛車中的12輛。這項研究也為LEGO Mindstorms套件的開發奠定了基礎,隨后該套件在年輕的機器人愛好者中變得非常流行。這些車輛極其有趣的變體通常用于深受本科生和研究生喜愛的機器人課程和實驗室項目。
對這些車輛的進一步分析提供了有趣的結果。通過勢場模型[273],可以看出兩種行為的結合可以導致新的獨特響應,其中障礙物被建模為排斥勢,目標被建模為引力勢。例如,對障礙物的躲避能夠通過怯懦(車輛-2a)和愛(車輛-3a)的結合來完成。
動力學與心理學與藝術的結合——Maciek Albrecht的素描
Braitenberg賦予了無生命的物質以情感和生命。自從17世紀末的牛頓后,我們已經逐漸把運動看作是一個嚴格的數學模型。然而,這些“生物”誕生于人工,被似乎會影響它們情緒的外部刺激所引起、激發和推動,而非是為了驅動和控制而依附于發動機動力,并以公理的方式描述質量乘以加速度。
如果“愛”會使它們帶著渴望和親近的欲望靠近一個燈泡,那么“生氣”使它們兇猛地沖向同一個燈泡并試圖去碾碎它。結對實驗時,兩輛類似的車輛將配合著完成一支舞蹈,非常類似于Walter的海龜所做的那樣。
這些車輛可以互動、愿意相互合作并發展社會地位的世界想法是Braitenberg模型的浪漫延伸。這樣的一個世界通過著名的藝術家、動畫家以及艾美獎得主Maciek Albrecht的素描而描繪出來。Braitenberg的經典[44]成為Albrecht 10頁作品集的一部分。
“這套關于車輛的作品集中,按藝術家Maciek Albrecht的想象,有些車輛安靜地休息,大多數瘋狂地傾斜著,展示了Valentino Braitenberg的作品中眾多令人驚嘆的‘生物'中的一小部分”
這里是他的三幅素描。Albrecht使用凹槽、鉸鏈、螺母、螺栓、橫梁和多面體等機械裝置來傳達如圖3.9中的工程部件,并使用翅膀、羽毛、口鼻和觸須等擬人化象征來表現如圖3.10和圖3.11中車輛的情感屬性。后兩張素描更展示了其兩棲和樹棲的生態系統。有明顯的跡象表明生態位的演變,圖中兩種或兩種以上不同類型的車輛會合作共存,特別是在圖3.10的右下角,顯示了一輛較大的車輛領導著許多較小的車輛,暗示著會成群結隊的車輛。Albrecht[5]簡明扼要地說道:“……這是一個很有趣的項目。”

圖3.9 半球體、多面體、螺母、螺栓和扳手——用以設計運動的硬件,圖片來自Maciek Albrecht,經許可使用。這幅圖大約是原圖的一半

圖3.10 陸地盡頭——一個兩棲生態位。圖片來自Maciek Albrecht,經許可使用

圖3.11 有翼生物——樹棲生物。圖片來自Maciek Albrecht,經許可使用
情感和行動的統一結合已經成為自Braitenberg車輛以來機器人學的基礎范式。Pfeifer設計了帶有“情感”和“價值體系”的車輛,擴展了包含Hebbian學習的“食菌者”模型,并將其命名為“感知-運動-反射”。他的研究結果與Braitenberg的相似。Pfeifer和他的同事還以Braitenberg車輛原理為基礎,設計了一個完整的控制體系架構[198,290]。
Karpov[171]也使用了類似的方法來設計移動機器人的情感體系架構。新西蘭的兩位研究人員Lee-Johnson和Carnegie也成功地探索了相反的現象,即人工情感有助于調節機器人的動作[201]。嘗試復制類人強調情感的行為和智力,是培養人類傾向和智能行為的首要工具,同時也顯示出社會學習設備主要通過人類表情[31]來運行。
Braitenberg的車輛和Walter的海龜在建立新型的人工智能、反應性的機器人設計路線方面起到了重要作用,鼓勵多個傳感器執行器對的并行功能,而非煩瑣且往往耗時的順序體系結構。Braitenberg車輛的原理和概念與類動物特性相關,以模擬運動反應、封裝行為、平行控制層、體現與突現行為,這些都是基于行為方法發展的各個方面。