新しいAI - 百科事典

新しい人工知能（AI）は、1980年代にMIT人工知能研究所の一部だったロジャー・ブルックスによって先駆的に開発された人工知能のアプローチです。新しいAIは、昆虫に似た知能レベルを持つロボットを作ることを目指しており、古典的なAIとは異なります。研究者たちは、知能が「現実の世界」との相互作用から単純な行動から自然に生まれると信じています。シンボリックAIがプログラムに必要な構築された世界を使用するのに対し、新しいAIはそのAIやロボットにシンボリック言語をたくさん詰めるのではなく、より複雑な行動が単純な行動要素を組み合わせることで生まれることを目指しています。

激励
新しいAIとシンボリックAIの違いは、初期のロボットShakeyとFreddyに顕著に表れています。これらのロボットには、シンボリック記述で構成された内部モデル（または「表現」）がありました。その結果、ロボットが動いたり世界が変わったりするたびに、このシンボルの構造を更新する必要がありました。
Shakeyの計画プログラムは、プログラム構造を評価し、望ましい行動を完了するために必要な手順に分解しました。このレベルの計算には多くの時間が必要であり、そのためShakeyは通常、非常にゆっくりとタスクを実行しました。
シンボリックAIの研究者たちは、長年、AI内のシンボリック世界の更新、検索、およびその他の操作に苦しんでいました。新しいシステムは、世界の内部モデルではなく、センサーに絶えず参照しています。必要に応じて、感覚から必要な外部世界の情報を処理します。ブルックスは、「世界自体が最も良いモデルであり、常に詳細に正確で完全である」と述べています。

新しいAIの中心的なアイデアは、単純な行動が時間とともにより複雑な行動を形成することです。例えば、単純な行動には「前に進む」や「障害物を避ける」などの要素が含まれます。衝突回避や動く物体に向かって移動するような単純な行動を持つ新しいAIを持つロボットは、動く物体を追いかけるようなより複雑な行動を生み出す可能性があります。

= フレーム問題 =

フレーム問題は、一階述語論理（FOL）を使用して世界のロボットに関する事実を表現する際の問題を説明しています。伝統的なFOLでロボットの状態を表現するには、環境に関する多くの公準（シンボリック言語）を使用する必要があります。
新しいAIは、AIやロボットにシンボリック言語をたくさん詰めるのではなく、より複雑な行動が単純な行動要素を組み合わせることで生まれることを目指して、フレーム問題を避けようとします。

= 具現 =

伝統的なAIの目標は、体を持たない知能を作ることでしたが、それにより、世界との相互作用はキーボード、スクリーン、プリンターなどだけで行われます。しかし、新しいAIは、現実の世界に位置付けられた具現化された知能を作ることを試みています。ブルックスは、1948年と1950年にチューリングが「状況」アプローチの簡単なスケッチを提供したことに賛成しました。チューリングは、機械に「お金が買える最も良い感覚器官」を装備し、子どもの正常な教育に従った方法で「英語を理解し、話す」ことを教えると述べました。このアプローチは、チェスなどの抽象的な活動に焦点を当てた他のアプローチと対比されました。

ブロックスのロボット

= 昆虫ロボット =

ブルックスは、単純な昆虫のように行動するロボットを作ることに焦点を当てており、同時に伝統的なAIの一部の特徴を取り除くよう努力しました。彼は認知科学およびAIの開祖であるアレン・ニュエルとヘルバート・A・サイモンにちなんだ「アレン」と「ヘルバート」と名付けられた昆虫のようなロボットを作りました。

ブルックスの昆虫ロボットには、世界の内部モデルはありません。例えば、ヘルバートはそのセンサーから受け取った多くの情報を捨て去り、2秒以上情報を保存することはありません。

アレン

アレンは12の超音波ソナーを主要なセンサーとして持ち、3つの独立した行動生成モジュールを備えていました。これらのモジュールは、静止物体や動く物体を避けるようにプログラムされています。このモジュールのみがアクティブ化されている間も、アレンは部屋の中央に留まり、物体が近づいたときに逃げて、その道筋を避けながら走ります。

ヘルバート

ヘルバートは障害物を避けるために赤外線センサーを使用し、12フィートの距離で3Dデータを収集するレーザーシステムを持ちました。ヘルバートは「手」に多くの単純なセンサーも持ちました。ロボットのテスト groundは、MIT AI研究所のビジネスのオフィスやワークスペースなどの現実の世界環境であり、ヘルバートは空きコーラ缶を探し、それを持ち去るという、見かけ上の目標指向の活動を行いました。シモンは、アリの複雑な経路は環境の構造によるものであり、その思考プロセスの深さによるものではないと述べました。

他の昆虫ロボット

ブルックスのチームが作った他のロボットには、ゲンギスとスーキートがあります。ゲンギスは6本の足を持ち、荒地を歩行し、人間を追従できるようにしました。スーキートの行動モジュールは、暗い隅に留まり、音を聞いたときにその源を追うようにプログラムされています。

ブルックスは、新しいAIのレベルが実際の昆虫の複雑さに近づいたことに同意し、昆虫レベルの行動が新しいAIにとって合理的な目標であるかどうかについての疑問を提起しました。

= 人間ロボット =

ブルックス自身の最近の研究は、ヴォンネーマンの「理論家が人間の神経系をモデルとして選ぶことは非現実的で、太陽の下で最も複雑な物体を選ぶことで、アリを選ぶよりもほとんど何の利点もない」と述べた引用と反対の方向を取っています。

Cog

1990年代に、ブルックスは人間レベルの知能を目指し、リン・アンドレア・スタインと協力してCogと呼ばれる人間型ロボットを作りました。Cogは、多くのセンサー、顔、腕（他の機能も含む）を持ち、世界と相互作用し、情報を収集し、経験を積むことで、チューリングが述べたように自然に知能を構築することができます。チームは、Cogが学習し、受信した感覚情報と行動の間の関連を見つけ、独自に常識の知識を学ぶことができると信じていました。2003年までには、このプロジェクトの開発はすべて終了しました。

参考資料


外部リンク

AIとは何か - 新しいAI
新しいAI
反応計画と新しいAI
AI - 新しい基盤（EnCYClopædia Britannica）