b˙ıl˙ıssel m˙ımar˙ıler(cognıtıve archıtectures)

Transkript

BİLİŞSEL MİMARİLER(COGNITIVE
ARCHITECTURES)
July 2, 2001
Contents
1 Bilişsel Mimarinin Tanımı
1
2 Bilişsel Mimarinin Özellikleri
2
3 Mimarilerin Karşılaştırılması için Kriterlerin Kararlaştırılması
4
4 Bir Mimarinin Hayatdöngüsü
5
5 Örnek Mimariler
6
5.1
Entropi Azaltma Makinesi (ERE) . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
5.2
Soar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7
5.3
Atlantis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8
6 REFERANSLAR
9
Akilli robotlar ve ajanlar konusundaki gelişmelere paralel olarak, bilişsel mimariler konusunda da önemli boyutlarda gelişmeler kaydedilmiştir. Bilişsel Mimariler üzerine yapilan araştirmalarda en önemli motivasyon “akıllı” yaratiklar üretmektir. İnsanımsilardan gezegen kaşiflerine kadar geniş bir aralikda
yer alan bu yaratikların tasarımında genellikle insayokğlu model alınır. Bazı
çalışmalarda evrimin başlangıcından yola çıkılarak böcekler gibi basit canlilar
model alınırken, başka çalışmalar, Bilişimin Tekil(Unified) Teorileri [1] isimli
çalişmaya dayali Soar mimarisi gibi bazı bilinen teorilere dayanırlar.
Ilerki bölümlerde tanımlarda ve kullanılan bazı teknik sözcüklerdeki anlam
kargaşası incelenmiş, mimarilerin karşılaştırılabilmesi icin kullanilabilecek bazi
metodlardan bahsedilmiş ve bazi örnek mimariler incelenmiştir
1
1
Bilişsel Mimarinin Tanımı
Mimari, bir sistemin, ajanın temel kaynaklarini sağlamak ve organize etmekle
görevli parçası olarak tanımlanabilir. Bilişsel Mimari aklı destekleyen birleşik
bir sistemdir [1].
Bilişsel mimarilerinsan beynini modeller ve bu bakımdan tek işlemcili bilgisayarlardan ayrılırlar. Genellikle, çalışmaların çoğunda, amaç insanların bilgiyi nasıl algıladıkları ve organize ettiklerini, nail akıllı davranışlar ürettiklerini
anlamak, ve bunları belli hedefleri gercekleştirmek için ajanlara uygulamaktır.
Brooks’un Subsumption Mimarisi [2] gibi bazı çalışmalarda, insanların davranışları
yerine, böcekler gibi daha basit hayvanların davranışları kullanılmıştır [1].
Fakat bazı araştırmacılar insan aklının karşılaştığı bir takım kısıtlamaları
görmezden gelmektedirler. Sıklıkla, bu onların sadece bazı ortamlarda başarılı
olabilen ajanları geliştirmekle ilgilenmelerinden kaynaklanmaktadır. Mimari
ve çevre(statik, problem çözme durumu yada çok dinamik reaktif bir çevre)
arasındaki ilişkiyi irdelemek ana amaçtır. Bu durumda bilişsel mimari sözcüğünün
kullanilması hatalıdır. Bu durumlar için, hem insan psikolojisini modellemek
için özel bir çalışma yapan sistemleri(bilişsel mimariler gibi), hemde genel akıllı
davranışların bazı özelliklerini araştıran sistemleri kapsayan ajan mimarisi teriminin kullanilmasi daha doğru olur.
Daha öncede belirtildiği gibi, bu konuda oldukça büyük miktarda çalışma
yapılmıştır. İlk yaklaşımda, algı, planlama ve hareket birbirini kesin bir sıra ile
takip eder. Yüksek dereceli akıl yürütmek mümkündür, fakat dinamik değildir
ve tümden gelen(top down) davranışı gerçek hayat koşullarında uygulanmasını
imkansız kılar. Bu yaklaşım Brooks tarafından eleştirilmiştir [2]. Brooks Subsumption mimarisi adi verilen yeni bir yaklaşım geliştirmiştir. Bu tüme varan(bottom
up)yaklaşıma sahip bir davranışa-dayalı mimaridir. Bu mimari böceklerin zeka
sevivarinden başlar ve daha yüksek zeka sevivarine sahip canlılara doğru erimin
çizgisini izlemeyi amaçlar. Daha sonraları melez(hibrid) mimariler geliştirilmiştir.
Çoğunlukla bu mimariler içerdikleri fiziksel yapı ve mekanizmalarına, desteklediklerini iddia ettikleri kabiliyetlere, mimari ve kabiliyetlerin uygulanması ile
ilgili gösterdikleri özelliklere, hatta içinde kullanılabildikleri çevreye göre sınıflandırılırlar.
Fakat bu analiz mimarinin kabiliyetlerini nasıl desteklediği ve sonuç sistemin ne
kadar genel, ölçülebilir(scalable) yada rasyonel olduğu gibi konuları önemsemez.
Bilişsel mimariler bazı kriterlere göre analiz edilebilir. Bir kritere göre, mimariler, Soar gibi geleneksel, Sumsumption gibi tamamı ile reaktif ve yüksek
seviyeli karar vermek icin bir planlayıcı ve düşük seviyeli kontrol için reaktif bir
sistem kullanan melezler olarak sınıflandırılabilir.
Bu çalışmada adı geçen örnek mimarilerin herhangi bir sinir-bilimsel(neuroscientific) veya psikolojik geçerlilik hakkında iddiaları yoktur. Bu yüzden genelde
bilişsel olarak makul olanlardan ziyade ajan mimarisine yakındırlar.
Bu konu şu soruyu işaret eder: Mimari insan davranışlarının özelliklerini
modellemek için herhangi bir girişimde bulunmalı mıdır? Cevap herzaman kolay yada görülebilir değildir. Bilişsel mimari konusunda bazı araştırmalar insanların problem çözme metodlarını modellemekle ilgilidirler. Bunlara örnek
Teton mimarisidir [1]. Diğer bir yaklaşım, davranışı sağlayan metodun psikolo-
2
jik geçerliliğini dikkate almadan akıllı davranan mimariler üretmeye çalışır. Bir
diğer yaklaşım, beynin mimarisi modellenmeden ve daha sonra istenen davranış
üreten metodlara karar verilmeden zekanın sağlanamayacağını iddia eder.
Einstellung Etkisi [1] bazı bilişsel mimarların kendi mimarilerinin geçerliliğini
kanıtlamak için kullandıkları bir insan bilgisi parçasına örnektir. Bu etki, insanların bir kere bir probleme çözüm bulduklarında, ondan daha iyi metodlar
olmasına rağmen vazgeçmemelerine dair bir gözlemdir.
Öğrenmenin Güç Kanunu bu konudaki başka bir örnektir. Bir konu hakkında
daha fazla pratik yaptıkça, insanların daha hızlandıkları görülür. Fakat, öğrenmenin
hızı pratik yapıldıkça azalır.
2
Bilişsel Mimarinin Özellikleri
Bu bölümde, mimariler aralarında önemli farklara neden olan ve onları ayıran
kabiliyelerine göre gnel olarak taımlanırlar [1]. Burda amaç bazı örnek mimarileri bir takım bilinen kabiliyetler açısından karşılaştırmaktır. Böyle bir
karşılaştırmada kullanılabilecek başka kabiliyetlerde mevcuttur. Ancak burda
amaç sadece okura genel bir fikir vermek olduğu için sadece en bilinen kabiliyetlere yer verilmiştir.
Problem-çözme Problem çözmeyi planlamadan ayıran özellik, sonucunun bir
hareket yada hareket kümesi olma zorunluluğunun olmayışıdır.
Planlama Planlama, uygulamadan önce bir hareketler dizisine karar vermektir.
Meta-Uslamlama Meta-Uslamlama ajanın kendi iç uygulamaları hakkında
bir ajan uslamlamasıdır. Ne zaman uslamlama yapılacağına, ne kadar
uslamlama yapılacağına ne çeşit uslamlama yapılacağına karar vermek gibi
uygulamalarıda içerir.
Doğal Dil Uygulaması Bu, doğal dil üretimi, ve/veya doğal dil kavramayı
içerir. Bir çok sistem girdileri komut yada kullanıcının talepleri olarak
alır ve doğal dilde olması zorunluluğu olmayan talepler yada açıklamalar
üretir.
Sorgu Cevaplama Query cevaplama geçmiş olaylar (Geçen gece neredeydin?),
yada dünyanın şu anki durumu (Tırnakların temiz mi?) gibi şeyler hakkındaki
ajani sorgulama becerisidir.
Teşhis Teşhis bir durumu analiz etme ve bir teşhis üretme, bunun yanısıra
neden bu teşhisin geçerli olduğunun açıklamasıdır.
Öğrenme Bu, dünyadaki ve olaysal hafızadaki değişimleri yansıtan iç durum
değişiklikleri gibi şeyler hariç, her türlü öğrenmeyi kapsar.
Reaktivite Reaktivite ani dış değişikliklere karşı hızlı tepki gösterme becerisidir. Reaktivite çoğunlukla planlamanın karşıtı olarak düşünülür. Reaktivitenin hiz, planlamanın ise yeterli zaman verildiğinde daha optimal bir
3
Kabiliyetler
Subsumption Atlantis Karia Soar Icarus Prodigy ERE
Problem çözme
Yok
Belki Belki Var Yok
Var
Yok
Planlama
Yok
Var
Var Var Var
Var
Var
Meta-uslamlama
Yok
Belki Belki Var Yok
Var
Var
Dogal dil uygulamasi
Yok
Yok
Yok Var Yok
Yok
Yok
Sorgu cevaplama
Yok
Yok
Belki Var Yok
Yok
Yok
Teşhis
Yok
Yok
Yok Var Yok
Yok
Yok
Öğrenme
Yok
Yok
Yok Var Var
Var
Var
Reactivite
Var
Var
Var Var Var
Yok
Var
Gezme
Var
Var
Var Var Var
Yok
Yok
Engelleyicilik
Var
Var
Var Var Var
Yok
Yok
Başarısızlıktan
Var
Var
Var Var Var
Yok
Var
kurtulma becerisi
Çoklu uygulamaları
Var
Var
Var Var Var
Yok
Yok
ardarda gerçekleştirme
yeteneği
İş yapabilme
Yok
Var
Yok Var Var
Yok
Var
Seçilebilir Dikkat
Belki
Var
Belki Var Var
Yok
Yok
Yeniden Planlama
Var
Var
Var Var Var
Yok
Yok
Algılama
Var
Var
Var Var Yok
Yok
Var
Gerçek zamanli
Var
Yok
Var Yok Yok
Yok
Var
çalışma
MAX
Var
Var
Var
Yok
Yok
Yok
Var
Var
Yok
Var
Var
AIS Homer Theo Ralph-MEA
Var Var
Var
Var
Var Var
Var
Var
Var Var
Var
Var
Yok Var
Yok
Yok
Yok Var Belki
Yok
Var Yok Yok
Yok
Var Yok
Var
Var
Var Yok
Var
Var
Yok Var
Var
Var
Var Var
Var
Yok
Var Var
Var
Var
Yok Var
Yok
Belki
Yok
Var
Var
Var
Yok
Var
Var
Yok
Var
Var
Yok
Yok
Var
Yok
Var
Yok
Var
Yok
Var
Yok
Var
Var
Yok
Var
Var
Var
Table 1: Çeşitli Mimarilerin kabiliyetleri tablosu
hareket seçme yeteneğine sahip olma avantajı vardır. Tipik olarak reaktivite bazı çeşit koşul-hareket kuralları tarafından tamamlanır. Bu durumlarda tartışma en aza indirilir.
Gezme(Navigation) Gezme bir başlangıç yokktasından istenilen bir yokktaya gidebilme becerisidir. Nesne-engellemeyi(obstacle avoidance) kapsar.
Planlamayı kapsayabilir yada kapsamayabilir.
Engelleyicilik(Interruptibility) Bir ajan eğer bir uygulamayı gerçekleştirirken,
gelen algılamalar onun (geçici olarak) uygulamayı askıya almasına ve yeni
bir (tahminen daha önemli) uygulamayı gerçekleştirmesine neden oluyorsa, engelleyicidir. Bu dinamik ortamlarda istenilen bir özelliktir.
Başarısızlıktan kurtulma becerisi Bir plan yada harekette başarısızlık tespit
edildiğinde, ajanın yeni hareketler seçerek, deneyip problemi çözmeye çalışma
yeteneğidir. Dinamik ve tahmin edilemeyen ortamlarda önemlidir.
Çoklu uygulamaları ardarda gerçekleştirme yeteneği Bir cok uygulamanın
ardarda çalıştırılmasını sağlamak. Bu özelliğin değişik uygulamaları, aynı
anda planlama ve uygulama yeteneğini ve aynı anda birden fazla şey
hakkında uslamlama yapabikme yeteneğini kapsar.
İş yapabilme (Taskability) Bu dış komutlara (tahminen kullanıcıdan, genellikle herhangi bir ajandan gelen) dayalı değişik işleri yapabilme yeteneğidir.
Seçilebilir dikkat Büyük miktarlarda algısal bilgi girdisi olan karmaşık ortamlarda, çoğunlukla sadece ilgilenilen girdilerin incelenmesini sağlayan
bazı mekanizmalara sahip olmayı gereklidir.
4
3
Mimarilerin Karşılaştırılması için Kriterlerin
Kararlaştırılması
Önceden de belirtildiği gibi, değişik kabiliyetlere, özelliklere sahip, değişik ortamlarda “yaşayan”, değişik teori ve tahminlere dayalı bir çok mimari vardır.
Okuyucu hangisinin belli bir koşul için daha iyi olduğunu sorabilir. Bu yüzden
iyi bir karşilastirma kriterine ihtiyaç vardır. Fakat bu göründüğü kadar kolay
değildir. Mimarilerin verimliliğini etkileyen, içinde çalıştıkları ortam, üzerinde
çalıştıkları ajan, gibi pek çok faktör vardır. Hatta iki mimari aynı ajan ve aynı
ortamda çalıştırılsalar bile, hedefleri, dayandıkları teori ve tahminler değişir.
Bu yüzden karşılaştırma kriterini bulmak başlı başına bir problemdir. Buna
rağmen bu konuda bazı çalışmalar yapılmıştır. Laird ve öğrencileri iyi bir
başlangıç için yararlı bir çalışma hazırlamıştırlar [1]. Bu çalışmada öğrenci
grupları bazı seçilmiş mimariler hakkında temel bilgiler verir ve mimarileri
özellikleri, kabiliyetleri, ortamları, sorunları ve dayandıkları metodolojik tahminleri ve teorileri karşılaştırmaktadırlar. Ayrıca [1] de, planlama-uygulama
mimarilerini karşılaştırma üzerine yeni bir çalışma önerilmiştir. Bu çalışmada
hedef, deneysel uygulama için bir metodoloji geliştirme ve uygulama ve YZ
planlama-uygulama mimarilerinin karşılaştırılmasıdır. Bu hem bireysel olarak
mimarilerin hemde bugun eksik olan parçalarının daha iyi anlaşılmasını sağlar.
Bu çalışmanın metodolojisi aşağıda belirtilen bazı temel konulara dayanır:
• Planlar davranışların ayrıntılanmasıdır. Genellikle, otamda yer alan hareketlerin yönlü graph yada listeleridir.
• Planlama-uygulama ortama bağımlıdır.
• Planlama-uygulama sürekli varlığa sahip bir sistemin parçasıdır. Sistem
sadece bir planı uygulayıp sonlanmaz.
Uygulanacak iki kabiliyet vardır: performansa dayalı olanlar, ve geliştirmeye
dayalı olanlar. Varolan bir planı bazı ilgili konulara genişletmek için gerekli
değişikliklerin sayısını karşılaştırma bu duruma bir örnektir.
Yanısıra birtakım ölçü birimlri ve çevresel konular mimarileri karşılaştırmak
için kullanılabilir.
4
Bir Mimarinin Hayatdöngüsü
Bilişsel Ajan Mimarisi ve Teorisinin (CAAT) bilişsel mimarileri dizayn etme
ve bunlardan teoriler yaratma stratejisi, aşağıdaki taktiksel hareket döngüsünü
oluşturur [3]:
• Bir bilişsel ajan mimarisi dizayn etme
• Bu bilişsel mimariyi bilgisayarda uygulama
• Bu uygulanmış modelle dizaynın foksiyonlarını öğrenme amacı ile deneyler
yapma
5
• Bu bigiyi bilişsel mimariye tekabul eden bilişsel teorileri formule etmek
için kullanma
• Bu teoriden test edilebilir tahminler çıkarma
• Teoriyi insan ve hayvan denekler kullanarak test edebilmek icin deneyler
dizayn etme ve yürütme
• Deneylerden elde edilen bilgiyi kullanarak mimariyi değiştirme ve teorinin
tahminlerini düzeltme
CAAT stratejisinin bilim kısmının amacı insan ve hayvan bilişimini anlamak
ve tahmin etmektir, öte yandan, mühendislik tarafının hedefi isan ve hayvanların
bilişsel yeteneklerine ulaşabilin akıllı ajanlar(hareketli robotlar, yapay yaşam
yaratıkları, yazılım ajanları) üretmektir.
Bu taraf aşağıdaki özelliklere sahiptir:
• Bir bilişsel ajan mimarisi dizayn etme
• Bu bilişsel mimariyi bilgisayarda uygulama
• Bu uygulanmış modelle dizaynın foksiyonlarını öğrenme amacı ile deneyler
yapma
• Bu bigiyi mimarinin gercek hayat(yapay hayat ve yazılım ortamları) problmlerini çözebilme yeteneğine sahip bir versiyonunu üretmek için kullanma
5
Örnek Mimariler
Bu bölümde bazı seçilmiş mimariler tanıtılmaktadır. Bunalrın ardındaki metodolojik tahminler ve temel tanımları verilecektir.Amaç mimariler hakkında temel bir
fikir vermektir.
5.1
Entropi Azaltma Makinesi (ERE)
Zamanlama kararları ileri planlama aktivitesini hızlandırabilir. ERE (Entropi
Azaltma Makinesi) mimarisi planlama, zamanlama (hem zaman hem de kaynak açısından) ve kontrolün birleşmesi konusuna odaklanmıştır. Geleneksel YZ
araştırması genellikle aktivitilerin seçilmesi yada aktivitelerin zamanlamasının
yapılması üzerine odaklanmıştır [1]. ERE mimarisi bu aktivitelerin her ikisininde plan yürütmesinin kapalı döngü ile kontrol edilmesini amaçlamıştır. Istenilen bir davranış bir plan dahilinde tanımlandığında ve gereken geri besleme
çevreden sağlandığı zaman başarı ve sapma ölçülebilir. Başarısızlık durumunda
yeniden planlama gündeme gelebilir.
ERE çok sayıda farklı problem çözme teknikleri kullanmaktadır, fakat belli
başlı üç kritik parçadan oluşur - redüktör veya problem azaltmak için metaplanlayıcı, projektör veya geçici projeksiyon için planlayıcı ve reaktör veya kurallı hareketi sağlayan düşük seviyeli reaksiyon parçası. ERE’de hem inductive
hem de analitik öğrenme metodları kullanılmıştır.
6
ERE ile öğrenmek herhangi bir tekil bilgi bütününün çevrilebildiğini varsayar
ve tamamen analitik metod, monotonik domain teori varsayan, kullanan diğer
sistemlere karşı avantaj sağlayabilir.
ERE planlama, zamanlama ve kontrolün birleştirildiği bir mimaridir. Amaç
çevrelerini verimli şekilde kontrol edebilen entegre planlama ve zamanlama sistemleri geliştirmektir. Plan yürütmesi kendi hareketi sistemin bir sonraki hareketini etkiler algılamasıyla kapalı bir döngü uygulaması olarak görülmektedir.
Mimari hem çoklu planlama metodlarını hem de çoklu öğrenme metodlarını
desteklemek amacıyla tasarlanmıştır. Her iki alanda da tek bir metodla daha
fazla başarı umut edilmiştir [1].
ERE üç ana parçadan veya modülden oluşmaktadır; redüktör, projektör ve
reaktör. Bunlar bilgi veya çevre üzerinde bir takım aktiviteler sergiler ve bütün
parçalar sistemde herhangi bir tip bilgiye tek bir şekilde ulaşabilmektedirler.
Redüktör modülü bir problem için uygun problem çözme stratejisini herhangi bir problem azaltma kurallarından graph sunumu haline sentezlemektedir.
Redüktör bu becerisini davranışsal kısıtlamasını tekrar tekrar ayrıştırabilmek
için kullanmaktadır. Özel problem çözme stratejileri üretir ve bunları projektöre
gönderir. Bu problem azaltma metodu ERE’nin uslamlama metodudur. Projektör redüktör tarafından geliştirilen stratejileri uygun hareketleri planlamak
ve zamanlamak için kullanır. Sonra bu stratejilerin geçici planlama sonuçları
reaktöre iletilir. Reaktör projektör planları tarafından üretilen kontrol kurallarını işletir.
Reaktör aynı zamanda hedefin ulaşılıp ulaşılmadığını belirlemek için anlık
sensör değerlerini davranışsal kısıtlamalar ile kıyaslamaktadır. Hedef olmadan,
reaktörün tatmin olacağı bir düzey bulması mümkün değildir ve kullanıcı durana
kadar davranış belirlemeye devam edecektir [1].
Uygulama alanı için nedensel bir teori kullanıcı tarafından davranış üretmesi
açısından belirlenmelidir. Davranışsal kısıt olarak kabul edilen hedefin durumu gerekmemekle beraber kullanıcı tarafından belirlenebilir. Bu projektör
tarafından sistem davranışlarını değerlendirmek için kullanılır. Problemin alt
problemlere nasıl ayrılacağını belirleyen üretim kuralları aynı zamanda yine
gerekli olmamakla birlikte kullanıcı tarafından belirlenebilir.
Sistemin davranışları kullanıcı tarafından sağlanabilecek (bazı durumlarda
sağlanması gerekli) farklı bilgi parçacıklarına dayanmaktadır.
5.2
Soar
The SOAR (Durum, Operatör ve Sonuç) projesi CMU da Newell, Laird ve
Rosenbloom tarafından Newell’in bilişsel teorileri için bir test ortamı oluşturması
için başlatilmiştir.
SOAR, Newell’in zekayı birinin bilgiyi hedeflerine ulaşmak için kullanma
yeteneği olarak tanımlamasına dayanarak her problem için tüm bilgisini kullanacak şekilde dizayn edilmiştir. Becerisi yeknesaklığından(uniformity) ileri
gelmektedir: Uzun-zamanlı hafızanın yeknesaklığı, karar prosedürünün yeknesaklığı, ve yeknesak bir öğrenme mekanizması. Tüm uzun-zamanlı hafızaların
7
uyması gerekn tek bir ana hafıza yapısı vardır. Tüm sorgular bunun tümünü
kullanır.
Dizayndaki bazı temel varsayımlar aşağıdaki gibidir:
• Bilişsel Bant üzerine odaklanma
• İnsan ve yapay zeka arasında ayrı yapmama
• Küçük bir grup ortagonal mekanizmaya işlev kazandırma
• Mimariyi en uç yokktaya kadar itme
SOAR iki esas varsayım üzerine kuruludur: İnsanlar bilgi düzeyi sistemleridir
ve insanlar sembol sistemleridir [1].
SOAR bilgi-tabanlı problem çözme, dış çevrelerle iletişim kurma ve öğrenme
için entegre bir mimaridir. Paralel eşlemeli, paralel çalışırmalı kural-tabanlı bir
sistemdir. Kurallar hem tanımsal hemde prosedürel bilgiyi ifade eder.
5.3
Atlantis
Bu çalışma, yüksek düzeyde hedefler için, tahmin edilemeyen ve kusurlu dinamik ortamlarda çarpışmasız yön bulma kabiliyeti olan bir robot üretmeyi;
bunun hedef odaklı olduğunu söyleyebilmek için, reaktif robot, aktivitelerini
düşük ve yüksek düzeye ayırabilen bir mimari üzerine kurulabilir. Böylelikle
hem yön bulması (reaktif mekanizmayı kullanarak) hem de planlaması (deliberatif mekanizmayı kullanarak - aslında melez bir yaklaşım!) kolaylaşmayı
amaçlamaktadır.
Brooks’un Subsumption mimarisi gibi Reaktif mimariler bir takım içsel zayıflıklar
içermektedir. Kontrol sistemlerinin yeni ortamlara uyum sağlayabilmesi için
sürekli ve tamamen yeni bir çalışmaya ihtiyaç duydukları için esnek değildirler.
Alıcılarına yerel olarak ulaşamayan bilgileri verimli bir şekilde göz önüne alamazlar ve önceki bilgilerin avantajını yeni bir görevde kullanamazlar [1]. Böyle
durumlarda deliberatif mimarilerin dayanıklılığı reaktif mimarilerin zayıflığı ile
başa çıkabilmesine rağmen, deliberatif mimarilerde bir takım zayıflıklar içermektedir.
Dinamik ve gerçek bir ortamın taleplerine tepki vermekte sorunları vardır. Reaktif mimariler bu soruna çözüm üretmişlerdir.
ATLANTIS (Girintili çıkıntılı ortamlarda yön bulabilen üç aşamalı bir mimaridir) projesi her iki tip mimariyi birbirlerini tamamlayacak şekilde birleştirmeyi
amaçlamaktadır. Bu sistemin geri kalanıyla asenkronik çalışan deliberatif mimariye sahip olmasından dolayıdır. Bu, sistemin anında müdahale gerektiren
bir ortamda, deliberation kullanmasına imkan vermektedir.
ATLANTIS mimarisinin tasarımı ortamda değişken düzeylerde, farklı tiplerde
eşzamanlı aktivite gerektiren compleks ve dinamik bir ortamda rekabetci davranış
olarak bilinen aktivitelerin olduğu gözlemlerine dayanmaktadır. Bu düzeyler
hangi düzeyde neyin önemli olduğuna bağlı olan farklı mekanizmalara ihtiyaç
duyarlar. En yüksek düzeydeki aktiviteler en soyut olanlardır ve en çok hesaplama
burada gereklidir, ve yoruma dayandığı için alt düzeylerde verilen kararlardan
8
farklı olarak robotun daha fazla zamanını almaktadır. Kompleks aktivitelerin
bulunduğu bazı düzeylerde planlama önemli bir rol oynarken dinamikliğin öne
çıktığı düzeylerde ise hızlı reactivite önemli olmaktadır. ATLANTIS planlama
gibi “yüksek düzeyli” fonksiyonlarını yerine getirirken eş zamanlı olarak bir
takım “düşük düzeyli” fonksiyonlarını da, çarpışmadan kaçınmak gibi, yerine
getirmektedir. ATLANTIS tahmin edilemeyen dinamik ortamlar için tasarlanmış ve hem deney ortamında hem de yokrmal çevrede bulunan hareketli
deney robotlarında uygulanmıştır.
ATLANTIS eş zamanlı aktiviteleri yerine getrimek için paralel çalışan üç ana
düzeyden, Kontrol Düzeyi, Sıralama Düzeyi ve Deliberatif Düzey, oluşmuştur.
Her düzey, dikkatin ön planda olduğu alt kademelerle ve soyutluğun öne çıktığı
üst kademelerle, geniş bir zaman ölçeğine hitap etmektedir. (Bu “düzey” yaklaşımı
insanın mimarisi tartışmasında Newell tarafından ortaya atılan düzey fikri ile
benzerlik taşımaktadır.)
ATLANTIS’in en önemli metodolojik varsayımı robot kontrolünde üç temel
problem olduğudur: sınırlı hesaplama, ortamın tahmin edilememesi, alici gurultusu ve occlusions.
ATLANTIS, (yada girintili çıkıntılı ortamlarda yön bulabilen üç aşamalı bir
mimari[4]), Subsumption mimarisi gibi katmanlar şeklinde inşa edilmiştir. Fakat
ATLANTIS’te mimarinin bütün durumları daima aynı görevi yerine getiren üç
katman bulunmaktadır. Üç katman paralel olarak asenkronik çalışmaktadır.
Kontrol kademesi Subsumption mimarisine benzer şekilde davranış kademelerinden
oluşmuştur. Bu davranışlar çevreye direkt olarak tepki verebilecekleri gibi
sıralama kademesi tarafından sıraya da konabilirler. Bu ATLANTIS’e reaksiyon hızını kazandırmıştır. Kontrol kademesi ajanın ilkel hareketlerini yerine getirmektedir. Alıcılar ve actuator ler kontrol kademesine bağlanmışlardır.
Kontrol kademesi direkt olarak alıcıları okur ve okuduklarına bağlı olarak tepki
komutlarını effector lara gönderir. Uyarıcı tepki verme eslestirilmesi sıralama
kademesi tarafından sağlanmıştır.
Sıralama kademesi kontrol kademesinin üzerinde hedef yönlendirmeli davranışları
sağlamakla görevlidir. ATLANTIS için bir işletim sistemi gibi çalışmaktadır. Bu
kademe deliberatif kademesi tarafından üretilen planları alır ve direkt olarak
kontrol kademesinin davranışlarını kontrol ederek bu planları uygular. Sıralama
kademesinde bir iş kuyruğu vardır ve öncelik bilgileri doğrultusunda bu işler
yürütülür. Plan uygulanması bölünemez ve bu daha yüksek öncelik aksiyonlarına neden olacaktır. Sıralama kademesinde aktiviteler yarıda kesildiğinde,
kaynakların kabul edilebilir bir durumda bir sonraki görevin yürütülmesi için
kalmasını sağlayan bir “temizlik” mekanizması mevcuttur [1].
Deliberatif kademesi, ATLANTIS’te, planlama gibi en çok zaman alan hesaplama
işlemlerini yerine getirmektedir. Sembolik bir dünya modeli burada tutulmakta
ve planlama bu modele göre yapılmaktadır. Deliberatif kademe tarafından
hesaplanan tüm veriler bir veritabanında tutulmakta ve sıralama kademesi ile
paylaşılmaktadır. Ajanın hareketleri üzerinde direkt kontrolü bulunmamaktadır.
ATLANTIS’te kontrol tüm sisteme dağıtılmıştır. Kontrol kademesi çevreye
duyarlıdır ve buna göre tepki verebilir. Sıralama kademesi de aynı zamanda
9
Figure 1: Squirt-Subsumption Mimarisi ilen çalişan bir böcek robot
kontrol kademesinin davranışlarını direkt olarak aktive yada deaktive edebilir.
Deliberatif kademesi ise planlama üzerinde kontrol hakkına sahiptir[1].
6
REFERANSLAR
• A Survey of Cognitive and Agent Architectures, 1995.
• Brooks, R. A., “A Robust Layered Control System for a Mobile Robot”,
IEEE Journal of Robotics and automation, RA-2, pp.14-23, April 1986
• Franklin, Stan, CAAT position paper, 1995
• Gat, Erann, “Three layer architectures” in Artificial Intelligence and Mobile Robots: Case Studies of Successful Robot Systems, edited by David
Kortenkamp, R. Peter Bonasso, and Robin Murphy, AAAI Press/ MIT
Press, 1998
10

b˙ıl˙ıssel m˙ımar˙ıler(cognıtıve archıtectures)

Transkript

Benzer belgeler

SAYFA1.qxp:Layout 1

istanbul fizik tedavi ve rehabilitasyon eğitim ve araştırma hastanesi

Müstakbel Matematikçiye¨O˘gütler

TAD Bülteni-Sayı 33 – Haziran 2011

toolholders

Y˙IT˙IRD˙I˘G˙IM˙IZ HOCALARIMIZ anılar

gurkan makina 2013 katalog