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Intelligente selbständige Roboter Science Fiction oder Science Andreas Huemer 2006

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