Elementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze Wykład IX: Architektury poznawcze (symboliczne) II: Soar
Soar - przegląd Soar (Start Operator And Result, od 1983) John Laird, Allen Newell, and Paul Rosenbloom: Carnegie Mellon University, University of Michigan http://sitemaker.umich.edu/soar/home (obecnie wersja 9.3.0) ogólna architektura poznawcza umożliwiająca tworzenie i rozwijanie podmiotów wykazujących się inteligentnym zachowaniem zadania: modeluje szeroki zakres zadań: od rutynowych po problemy otwarte reprezentuje i wykorzystuje takie formy wiedzy, jak: proceduralna, deklaratywna, epizodyczna, ikoniczna (w toku) wykorzystuje wszystkie dostępne metody rozwiązywania problemów (patrz: http://konderak.eu/ekg08.html zwł. wykłady IV i V) wchodzi w interakcje ze światem zewnętrznym
Soar - podstawy zupełna racjonalność wykorzystanie całej dostępnej systemowi wiedzy w każdym napotkanym zadaniu Soar poszukiwania aproksymacji zupełnej racjonalności Z1: decyzje podejmowane poprzez kombinacje stosownej wiedzy w toku działania, dokładniej: interpretacji danych sensorycznych zawartości pamięci roboczej wiedzy odzyskiwanej z pamięci długotrwałej Z2: minimalizacja ilości mechanizmów w architekturze: jedna struktura ujmująca zadania i pod-zadania (przestrzenie problemowe) jedna reprezentacja wiedzy trwałej (produkcje)
Soar podstawowe zasady jedna reprezentacja wiedzy tymczasowej (obiekty z atrybutami i wartościami) jeden mechanizm generowania celów jeden mechanizm uczenia się (chunking) v.9: 4 mechanizmy uczenia się (+wzmacnianie, uczenie się epizodyczne i semantyczne), oraz 3 postaci reprezentacji wiedzy długotrwałej (produkcje wiedzy proceduralnej, semantycznej i epizodycznej) funkcjonalność: Soar dysponuje wszystkimi elementarnymi zdolnościami niezbędnymi do realizacji pełni zdolności poznawczych człowieka wydajność: istnieją obliczeniowo wydajne algorytmy realizujące elementarne operacje w Soar
Problem ogólnej inteligencji ludzka inteligencja to przejaw ogólnej inteligencji AI: jakie funkcje są niezbędne do osiągnięcia ogólnej inteligencji brak zgody co do tego, jakie mechanizmy mają realizować te funkcje Soar oparta na wynikach AI próba zrozumienia funkcjonalności niezbędnej do ogólnej inteligencji, oparta na hierarchii poziomów: odzyskiwana wiedza / poziom pamięci wykorzystywanie zakodowanej wiedzy, elementarne wybory / poziom decyzji zestawiane są ciągi rozważań by osiągnąć cel / poziom celów przedział poznawczy jest wspierany przez poziomy niższe: neuronowy/koneksjonistyczny
Problem ogólnej inteligencji
Założenia metodologiczne (1) skupienie się na przedziale poznawczym [cognitive band] vs. stanowisko koneksjonistyczne, logiczne, eksperckie kompletny model ogólnej inteligencji wymaga modelu przedziału poznawczego (PPoz) zrozumienie PPoz ograniczy modele pozostałych przedziałów model PPoz jest niezbędny do praktycznej realizacji systemów wiele psychologicznych/ai danych dotyczących PPoz (2) nie należy rozróżniać ludzkiej/sztucznej inteligencji więcej danych i metod, w tym: dane eksperymentalne (psychologia, AI) uzasadnienia teoretyczne (abstrakcyjna analiza wymogów nakładanych na ogólną inteligencję, jak rozmaite mechanizmy wymogi te spełniają
Założenia metodologiczne, cd (3) architektura składa się z małej liczny wzajemnie niezależnych mechanizmów jednolitość i prostota vs. modularność (4) maksymalne wykorzystanie architektury by ustalić spektrum zdolności poznawczych, jakie może wyjaśnić/modelować: replikacja znanych danych nowe podejścia, stare problemy przewidywanie nowych danych
Poziom 1: pamięć przechowywana jest wiedza: deklaratywna (semantyczna), proceduralna i epizodyczna porcja dowolnej wiedzy (chunk) przechowywana jest w postaci produkcji dostęp do pamięci polega na wykonywaniu tych produkcji w trakcie wykonywania produkcji zmienne z części działanie są zastępowane wartościami efekt odzyskiwania wiedzy: umieszczenie jej w globalnym obszarze roboczym pamięć robocza zawiera krótkoterminowy kontekst przetwarzania, np..: (obiekt o025 ^nazwa mruczek ^typ kot ^kolor rudy) Szczególny typ struktury pamięci roboczej: preferencje kodujące wiedzę o akceptowalności i atrakcyjności [desirability] działań
Pamięć, cd. tradycyjnie produkcje: operatory (ACT) lub implikacje Soar: produkcje odpowiadają za (równoległe) odzyskiwanie wiedzy z pamięci: sytuacja dane z LTM produkcje uruchamiane są równolegle (por. ACT) nie są rozstrzygane konflikty między produkcjami wiedza kodowana proceduralnie: nie umieszcza nic w pamięci roboczej wiedza kodowana deklaratywnie: umieszcza informacje w WM
Poziom 2: decyzje odzwierciedla zdolności do generowania i wyboru kolejnych podejmowanych działań stosownych do danej sytuacji poziom 2: oparty na pamięci plus procedury decyzyjne (wbudowane w architekturę) 2 etapowy cykl działania opracuj-decyduj [elaborate-decide] wielokrotny dostęp do pamięci, aż do uzyskania stanu spoczynku [quiescence] wiedza o działaniach, ich preferencjach, akceptowalności i atrakcyjności dobór jednego z działań opaty na preferencjach przestrzeganie planu: decyzja oparta na uprzednio wygenerowanej wiedzy reaktywność: decyzja oparta głównie na wiedzy o bieżącej sytuacji
Poziom 3: cele realizuje zdolność do kierowania swoich działań na pewien cel cele [goal] są ustalane ilekroć nie można podjąć decyzji impas: brak możliwości do wyboru są alternatywne produkcje, brak preferencji umożliwiających wybór impas architektura generuje cel: rozwiązanie impasu i tworzy nowy kontekst to może prowadzić do stosu pod-celów pod-cel jest zakończony gdy rozwiązany jest jego impas lub jeden z nadrzędnych pod-celów jest zakończony zadania zorientowane na cel formułowane są w kategoriach przestrzeni problemowych (por. http://konderak.eu/ekg08.html wykł. III)
Poziom 3: cele
cele, cd. każda decyzja (wybór przestrzeni problemowej, operatora, stanu) podejmowana przy rozwiązywaniu problemu oparta jest na wiedzy dostępnej w pamięci produkcji wiedza poprawna i wystarczająca zachowanie algorytmiczne lub wiedzochłonne wiedza niepoprawna i/lub niewystarczająca: procedury przeszukiwania heurystycznego
Uczenie się w Soar odbywa się przez przyswajanie chunks - produkcji podsumowujących rozwiązywanie problemu pojawiające się w pod-celach, składają się na nie: strona prawa (działanie): wiedza wygenerowana w trakcie działania podcelu strona lewa (warunek): ścieżki dostępu do tej wiedzy, obliczane dzięki analizie produkcji uruchomionych w ramach pod-celu implicytna generalizacja wykorzystanie chunks w sytuacjach innych, niż pierwotna właściwości chunking jako mechanizmu uczenia się vs. właściwości Soar jako systemu uczącego się: rozmaitość typów pod-celów, rodzaje metod rozwiązywania problemów wraz z typami i źródłami wiedzy, sposób wykorzystywania chunks w dalszym rozwiązywaniu problemów.
Źródła mocy teorii uniwersalność architektury: może wykonać dowolne obliczalne zadanie jednolitość architektury prowadząca do słabości i nieefektywności specyficzne mechanizmy wbudowane w strukturę architektury Rozdzielenie sterowania i działania możliwość niezależnego namysłu nad nimi Przyswajanie wiedzy z doświadczenia: produkcje zinterpretowane w niezinterpretowane efekt interakcji wynikający z integracji wszystkich zdolności w pojedynczym systemie Metody silne : oparte na wiedzy co robić w każdym kroku Metody słabe : wyszukiwanie przy niedostatecznej wiedzy Uczenie się przekształcające metody słabe w silne
Możliwości i ograniczenia (1) Pamięć: objętość ograniczona kosztem przeszukiwania dużej liczby produkcji problem z reprezentacją wiedzy niepewnej, kwantyfikowanej, epizodycznej organizacja pamięci: brak struktur jak ramy czy schematy (2) Decyzje: prędkość: 10 decyzji/sek. zależna od prędkości dostępu do pamięci Przywoływanie wiedzy: równoległe, indeksowane, efektywne (3) Cele: Typy celów: uniwersalne; problemy: cele wyższego poziomu, interakcja celów
Możliwości i ograniczenia (4) Uczenie się: 4 problemy: kiedy się uczy, w oparciu o co, czego może się uczyć, jak zastosować zdobytą wiedzę; Problem: czy wiedza przyswajana jest na właściwym poziomie szczegółowości: Nadmierna generalizacja Nadmierna szczegółowość (5)percepcja/motoryka: Zachowanie percepcyjne/motoryczne: pośredniczy pamięć operacyjna Specjalne produkcje (de)kodujące: struktury poznawcze wysokiego poziomu i struktury percepcyjne/motoryczne niskiego poziomu operują tylko na polach percepcyjnych/motorycznych niezależnie od reszty kontekstu
Możliwości i ograniczenia Soar może być powiązany z wieloma perceptualnymi modalnościami (i kilkoma polami w ramach modalności) Sterowanie poza architekturalnymi rozwiązaniami Język naturalny konstrukcja modelu sytuacji