Введение
Робототехника развития (DevRob), иногда называемая эпигенетической робототехникой, – это научная область, целью которой является изучение механизмов, архитектур и ограничений развития, позволяющих воплощенным машинам осуществлять непрерывное и неограниченное обучение новым навыкам и знаниям на протяжении всей жизни. Как и в случае с детьми, ожидается, что обучение будет кумулятивным, последовательно усложняться и являться результатом самостоятельного исследования мира в сочетании с социальным взаимодействием. Типичный методологический подход заключается в том, чтобы исходить из теорий развития человека и животных, разработанных в таких областях, как психология развития, нейробиология, биология развития и эволюции, а также лингвистика, затем формализовать и реализовать их в роботах, иногда исследуя их расширения или варианты. Экспериментальная проверка этих моделей на роботах позволяет исследователям сопоставлять их с реальностью, а следовательно, робототехника развития также предоставляет обратную связь и выдвигает новые гипотезы относительно теорий развития человека и животных. Робототехника развития связана с, но отличается от эволюционной робототехники (ER). ER использует популяции роботов, которые эволюционируют во времени, в то время как DevRob изучает, как организация системы управления отдельного робота развивается в процессе получения опыта с течением времени. DevRob также связана с исследованиями в области робототехники и искусственной жизни.
Предыстория
Может ли робот учиться как ребенок? Может ли он осваивать разнообразные новые навыки и знания, не заданные при проектировании, в частично неизвестной и изменяющейся среде? Как он может познать свое тело и его взаимосвязь с физическим и социальным окружением? Как его когнитивные способности могут непрерывно развиваться без вмешательства инженера после "выхода с завода"? Что он может узнать посредством естественного социального взаимодействия с людьми? Эти вопросы лежат в основе исследовательской области – развивающей робототехники. Алан Тьюринг и ряд других пионеров кибернетики уже сформулировали эти вопросы и общий подход в 1950 году, но систематическое изучение началось лишь с конца XX века. Поскольку концепция адаптивных интеллектуальных машин является центральной для развивающей робототехники, она связана с такими областями, как искусственный интеллект, машинное обучение, когнитивная робототехника или вычислительная нейробиология. Однако, хотя она может использовать некоторые методы, разработанные в этих областях, она отличается от них во многих аспектах. Она отличается от классического искусственного интеллекта тем, что не предполагает наличия развитого символического мышления и фокусируется на воплощенных и ситуативных сенсомоторных и социальных навыках, а не на абстрактных символических задачах. Она отличается от когнитивной робототехники тем, что сосредоточена на процессах, позволяющих формировать когнитивные способности, а не на самих этих способностях. Она отличается от вычислительной нейробиологии тем, что фокусируется на функциональном моделировании интегрированных архитектур развития и обучения. В более общем плане, развивающая робототехника уникальна следующими тремя характеристиками:
Она нацелена на архитектуры и механизмы обучения, независимые от конкретных задач, то есть машина/робот должна быть способна осваивать новые задачи, неизвестные инженеру;
Она подчеркивает неограниченное развитие и обучение на протяжении всей жизни, то есть способность организма непрерывно приобретать новые навыки. Это не следует понимать как способность учиться "чему угодно" или даже "всему", а лишь как то, что набор приобретаемых навыков может быть бесконечно расширен, по крайней мере, в некоторых (не во всех) направлениях;
Сложность приобретаемых знаний и навыков должна прогрессивно возрастать (и этот рост должен контролироваться). Развивающая робототехника возникла на стыке нескольких исследовательских направлений, включая воплощенный искусственный интеллект, энактивную и динамическую когнитивную науку, коннекционизм. Исходя из ключевой идеи, что обучение и развитие происходят как самоорганизующийся результат динамического взаимодействия мозга, тела и их физического и социального окружения, и стремясь понять, как эту самоорганизацию можно использовать для обеспечения обучения навыкам возрастающей сложности, независимого от задач и продолжающегося на протяжении всей жизни, развивающая робототехника тесно взаимодействует с такими областями, как психология развития, развивающая и когнитивная нейронаука, биология развития (эмбриология), эволюционная биология и когнитивная лингвистика. Поскольку многие теории, приходящие из этих наук, являются словесными и/или описательными, это подразумевает необходимость их формализации и вычислительного моделирования в развивающей робототехнике. Эти вычислительные модели затем используются не только для изучения способов создания более универсальных и адаптивных машин, но и для оценки их согласованности и, возможно, для поиска альтернативных объяснений биологического развития. Однако взаимодействие этих механизмов в искусственных организмах, в частности, в развивающихся роботах, все еще недостаточно изучено. Взаимодействие эволюционных механизмов, разворачивающихся морфологий и развития сенсомоторных и социальных навыков, таким образом, станет весьма стимулирующей темой для будущего развивающей робототехники.
but it is only since the end of the 20th century that they began to be investigated systematically. Because the concept of adaptive intelligent machines is central to developmental robotics, it has relationships with fields such as artificial intelligence, machine learning, cognitive robotics or computational neuroscience. Yet, while it may reuse some of the techniques elaborated in these fields, it differs from them from many perspectives. It differs from classical artificial intelligence because it does not assume the capability of advanced symbolic reasoning and focuses on embodied and situated sensorimotor and social skills rather than on abstract symbolic problems. It differs from cognitive robotics because it focuses on the processes that allow the formation of cognitive capabilities rather than these capabilities themselves. It differs from computational neuroscience because it focuses on functional modeling of integrated architectures of development and learning. More generally, developmental robotics is uniquely characterized by the following three features:
It targets task independent architectures and learning mechanisms, i. e. the machine/robot has to be able to learn new tasks that are unknown by the engineer;
It emphasizes open ended development and lifelong learning, i. e. the capacity of an organism to acquire continuously novel skills. This should not be understood as a capacity for learning "anything" or even “everything”, but just that the set of skills that is acquired can be infinitely extended at least in some (not all) directions;
The complexity of acquired knowledge and skills shall increase (and the increase be controlled) progressively. Developmental robotics emerged at the crossroads of several research communities including embodied artificial intelligence, enactive and dynamical systems cognitive science, connectionism. Starting from the essential idea that learning and development happen as the self organized result of the dynamical interactions among brains, bodies and their physical and social environment, and trying to understand how this self organization can be harnessed to provide task independent lifelong learning of skills of increasing complexity, developmental robotics strongly interacts with fields such as developmental psychology, developmental and cognitive neuroscience, developmental biology (embryology), evolutionary biology, and cognitive linguistics. As many of the theories coming from these sciences are verbal and/or descriptive, this implies a crucial formalization and computational modeling activity in developmental robotics. These computational models are then not only used as ways to explore how to build more versatile and adaptive machines but also as a way to evaluate their coherence and possibly explore alternative explanations for understanding biological development. However, the interaction of those mechanisms in artificial organisms, developmental robots, in particular, is still vastly understudied. The interaction of evolutionary mechanisms, unfolding morphologies and developing sensorimotor and social skills will thus be a highly stimulating topic for the future of developmental robotics.
Основные журналы
IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems (ранее известная как IEEE Transactions on Autonomous Mental Development): https://cis.ieee.org/publications/t-cognitive-and-developmental-systems
Основные конференции
Международная конференция по развитию и обучению: http://www.cogsci.ucsd.edu/~triesch/icdl/
Эпигенетическая робототехника: https://www.lucs.lu.se/epirob/
ICDL EpiRob: http://www.icdl-epirob.org/ (две вышеперечисленные объединены с 2011 года)
Развивающая робототехника: http://cs.brynmawr.edu/DevRob05/
Семинар по развитию и обучению, финансируемый NSF/DARPA, проходил с 5 по 7 апреля 2000 года в Мичиганском государственном университете. Это была первая международная встреча, посвященная вычислительному пониманию умственного развития роботов и животных. Термин "by" использовался, так как агенты активны в процессе развития.
Epigenetic Robotics: https://www. lucs. lu. se/epirob/
ICDL EpiRob: http://www. icdl epirob. org/ (the two above joined since 2011)
Developmental Robotics: http://cs. brynmawr. edu/DevRob05/
The NSF/DARPA funded Workshop on Development and Learning was held April 5–7, 2000 at Michigan State University. It was the first international meeting devoted to computational understanding of mental development by robots and animals. The term "by" was used since the agents are active during development.
Технические комитеты
Технический комитет IEEE по когнитивным и развивающим системам (CDSTC), ранее известный как Технический комитет IEEE по автономному умственному развитию, https://cis.ieee.org/technical-committees/cognitive-and-developmental-systems-technical-committee
Технический комитет IEEE по когнитивной робототехнике, https://www.ieee-ras.org/cognitive-robotics
Технический комитет IEEE по машинному обучению в робототехнике, https://www.ieee-ras.org/robot-learning/
IEEE Technical Committee on Cognitive Robotics, https://www. ieee ras. org/cognitive robotics
IEEE Technical Committee on Robot Learning, https://www. ieee ras. org/robot learning/
Курсы
Первые учебные курсы для студентов бакалавриата по DevRob были предложены в колледже Брин-Мор и колледже Свартмор весной 2003 года Дугласом Бланком и Лизой Миден соответственно. Первый учебный курс для аспирантов по DevRob был предложен в Университете штата Айова Александром Стойтчевым осенью 2005 года.