ヌーベルAI

ヌーベル人工知能( AI ) は、1980年代にMIT人工知能研究所に所属していたロドニー・ブルックスが開拓した人工知能へのアプローチです。^[1]ヌーベルAIは、昆虫と同等の知能レベルを持つロボットの生産を目指している点で、従来のAIとは異なります。研究者は、これらの知能が「現実世界」と相互作用することで、単純な行動から知能が有機的に生まれると考えています。シンボリックAIが通常​​プログラムする必要のある構築された世界を使用するのではなく。^[2]

ヌーベル 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、シンボリックな記述で構成されるマイクロワールドの内部モデル (または「表現」) が含まれていました。その結果、ロボットが移動したり世界が変化したりすると、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、目的のアクションを完了するために必要なステップに分解しました。このレベルの計算は処理に長い時間を要するため、Shakey は通常、タスクを非常にゆっくりと実行しました。

シンボリック AI の研究者は、AI 内部のシンボリック世界を更新、検索、その他の方法で操作するという問題に長い間悩まされてきました。ヌーベル システムは、世界の内部モデルではなく、センサーを継続的に参照します。必要なときに、感覚から必要な外界情報を処理します。ブルックスが言うように、「世界はそれ自体が最良のモデルであり、常に最新の状態にあり、細部まで完全です。」

ヌーベル AI の中心的な考え方は、単純な動作が時間の経過とともに組み合わさってより複雑な動作を形成するというものです。たとえば、単純な動作には、「前進する」や「障害物を避ける」などの要素が含まれます。衝突回避や移動物体への移動などの単純な動作を備えたヌーベル AI を使用するロボットは、組み合わさって、移動物体を追跡するなどのより複雑な動作を生み出す可能性があります。

^{[3] [4] [1]} フレーム問題は、世界におけるロボットに関する事実を表現するために第一階述語論理（FOL）を使用する際の問題を説明しています。従来のFOLでロボットの状態を表現するには、環境に関する事柄が恣意的に変化しないことを示すために多くの公理（記号言語）を使用する必要があります。

Nouvelle AI は、AI やロボットに大量の記号言語を埋め込むことなく、より単純な動作要素を組み合わせることでより複雑な動作を生み出せるようにすることで、フレーム問題を回避しようとします。

^[5] 従来の AI の目標は、キーボード、画面、またはプリンターを介してのみ世界と対話できる、身体のない知能を構築することでした。しかし、ヌーベル AI は、現実世界に位置付けられた具体化された知能を構築しようとしています。ブルックスは、チューリングが 1948 年と 1950 年に「状況に応じた」アプローチについて述べた短い概要を好意的に引用しています。チューリングは、機械に「お金で買える最高の感覚器官」を装備し、「子供の通常の教育に従う」プロセスで「英語を理解し、話す」ように教えることについて書いています。このアプローチは、チェスをするなどの抽象的な活動に焦点を当てた他のアプローチとは対照的でした。

ブルックスは、単純な昆虫のように動作するロボットの開発に注力しながら、同時に従来のAIの特徴のいくつかを排除することに取り組みました。彼は^[6]アレンとハーバートと呼ばれる昆虫のようなロボットを作成しました。

ブルックスの昆虫型ロボットには、世界の内部モデルがありませんでした。たとえば、ハーバートはセンサーから受信した大量の情報を破棄し、2秒以上情報を保存しませんでした。

Allen は、Allen Newellにちなんで名付けられました^{[なぜ? ]}。主なセンサーとして 12 個の超音波ソナーのリングと、3 つの独立した動作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、静止した物体と動いている物体の両方を避けるようにプログラムされていました。このモジュールだけをアクティブにすると、Allen は物体が近づくまで部屋の中央に留まり、近づくと障害物を避けながら逃げていきました。

ハーバートはハーバート A. サイモンにちなんで名付けられました^{[なぜ? ]}。障害物を回避するために赤外線センサーを使用し、約 12 フィートの距離にわたって 3D データを収集するためにレーザー システムを使用しました。また、ハーバートは「手」にいくつかの簡単なセンサーを搭載していました。このロボットのテスト場は、MIT AI ラボの忙しいオフィスや作業場という現実世界の環境でした。そこでは、空のソーダ缶を探して持ち去りました。これは、15 の単純な動作ユニットが組み合わさった結果として生まれた、一見目的志向のアクティビティです。類似点として、サイモンは、アリの複雑な経路は、思考プロセスの深さではなく、環境の構造によるものだと指摘しました。

ブルックス氏のチームが開発した他のロボットには、ジンギスとスクワートがある。^[7]ジンギスは6本の足を持ち、起伏のある地形を歩き、人間の後を追うことができる。スクワートの行動モジュールは、音が聞こえるまで暗い隅に留まり、音が聞こえると音の発生源を追いかけるように設計されていた。

ブルックス氏は、ヌーベル AI のレベルが実際の昆虫の複雑さに近づいていることに同意したが、昆虫レベルの動作がヌーベル AI にとって合理的な目標であったかどうか、また現在もそうであるかどうかという疑問が生じた。

ブルックス自身の最近の研究は、フォン・ノイマンが引用文で提案した「人間の神経系をモデルとして選ぶ理論家は、非現実的に『この世で最も複雑な物体』を選んでいる。神経系はどれも例外的な複雑さを示すので、代わりにアリを選ぶ利点はほとんどない」とは逆の方向を向いている。^[8]

1990年代、ブルックスは人間レベルの知能という目標を追求することを決意し、リン・アンドレア・スタインとともにコグと呼ばれるヒューマノイドロボットを製作した。コグは、世界と相互作用して情報や経験を収集し、チューリングが上で述べたように有機的に知能を組み立てることを可能にする、さまざまなセンサー、顔、腕（その他の機能）を備えたロボットである。

チームは、Cog が学習し、受け取った感覚情報と動作の相関関係を見つけ、常識的な知識を自ら 学習できると信じていました。2003 年時点で、プロジェクトの開発はすべて中止されました。

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