Intelligente selbständige Roboter Science Fiction oder Science Andreas Huemer 2006.
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Intelligente selbständige RoboterScience Fiction oder Science
Andreas Huemer
2006
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Anforderungen
• Lösung von komplexen, nicht monotonen Aufgaben
• Einbettung in die reale Welt
• Einfache, intuitive Kommunikation
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Einsatz (allgemein)
• Gefährliche Umgebungen
• Effizienzsteigerung
• Aufgaben, die von Menschen nicht oder schwer durchführbar sind
• Unterhaltung
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Einsatzgebiete
• Katastropheneinsatz– Suche nach Überlebenden– Versorgung von Opfern– Bergung– Unterstützung der Einsatzkräfte
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Einsatzgebiete
• Expeditionen
• Arbeit und Haushalt
• Exekutive und Militär
• Unterhaltung
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Forschungsbereiche
• Roboterkörper
• Sensorik
• Motorik
• Steuerung
• Energieversorgung
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Steuerung
• Intelligentes Verhalten
• Anpassungsfähigkeit
• Entwicklung
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Intelligentes Verhalten durch künstliche neuronale Netze
• Biologisches Gehirn als Vorlage
• Verteiltes Wissen: Neuronen und Synapsen
• Spiking
• Struktur– Vom Sensor zum Motor– „Funktionen“ und „Unterfunktionen“
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Ein einfaches neuronales Netz
• Aufbau
• Funktionsweise
• Simulation
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Ein einfaches neuronales Netz
• Aufbau
• Funktionsweise
• Simulation
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Anpassungsfähigkeit durch fehlende starre Programmierung
• Vielseitige Reaktionsmöglichkeiten auf sensorische Eingaben
• Neuronen und Verbindungen können sich laufend ändern
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Entwicklung durch Lernen und Selbstorganisation
• Intelligenz kann mit der Zeit entstehen
• Aufbau des künstlichen Gehirns durch Selbstorganisation
• Aus Erfahrungen lernen
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Selbstorganisation der neuronalen Verbindungen
• Häufig gemeinsam verwendete Verbindungen werden gestärkt
• Hebbsches Lernen
• Entstehung von neuronalen Karten
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Beispiel einer neuronalen Karte
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Lernen durch Belohnung und Bestrafung
• positives oder negatives Feedback über spezielle Sensoren – Reinforcement Learning
• Internes Feedback – Gesundheitszustand
• Externes Feedback – Bewertung durch Lehrer – Supervised Learning
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Neue integrierte Lernmethode
• „Feedback-Kerne“ („Reinforcement units“)
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Funktionsweise – Schritt 1
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Funktionsweise – Schritt 2
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Funktionsweise – Schritt 3
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Funktionsweise – Schritt 4
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Funktionsweise – Schritt 5
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Funktionsweise – Schritt 6
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Wichtige Vorteile gegenüber existierenden Lernmethoden
• Lernen ist direkt in das neuronale Netz integriert
• Lernen kann während der Laufzeit erfolgen• Feedback ist direkt mit der Aktion
verbunden, die es verursacht hat• Nur Teile des neuronalen Netzes müssen
angepasst werden• Zeitabhängige Vorhersagen sind möglich
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Zu beachten
• Die komplexen Prozesse im neuronalen Netz sind schwer zu überwachen
• Die vorgeschlagenen Methoden müssen erst getestet werden
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Wachstum des Gehirns
• Selbstorganisation der Neuronen
• Basisgehirn mit bestimmten Wachstumseigenschaften
• Steuerungsmöglichkeiten durch– Festlegung bestimmter Prozeduren– Evolutionäre Methoden
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Hardwareprobleme
• Viele eher einfache, parallel laufende Prozessoren werden statt einem hochkomplexen benötigt
• Dynamische Änderungen der Hardware sind schwer möglich
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Zusammenfassung
• Viele Einsatzgebiete
• Neuronale Netze – flexible Steuerung
• Ständige Anpassung und Verbesserung auch während Laufzeit möglich
• Noch viel Entwicklungsarbeit notwendig
• Aber: Science, nicht Science Fiction
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Herzlichen Dank!
Andreas