Arquitectura de subsunción

La arquitectura de subsunción es una arquitectura robótica reactiva fuertemente asociada con la robótica basada en el comportamiento , que fue muy popular en las décadas de 1980 y 1990. El término fue introducido por Rodney Brooks y sus colegas en 1986. ^{[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]} La subsunción ha tenido una gran influencia en la robótica autónoma y en otros ámbitos de la IA en tiempo real .

La arquitectura de subsunción es una arquitectura de control que se propuso en oposición a la IA simbólica tradicional . En lugar de guiar el comportamiento mediante representaciones mentales simbólicas del mundo, la arquitectura de subsunción acopla la información sensorial a la selección de acciones de forma íntima y ascendente . ^{[ 4 ] : 130}

Esto se logra descomponiendo el comportamiento completo en subcomportamientos. Estos subcomportamientos se organizan en una jerarquía de capas. Cada capa implementa un nivel particular de competencia conductual, y los niveles superiores pueden integrar los niveles inferiores (es decir, combinarlos para formar un todo más completo) con el fin de crear un comportamiento viable. Por ejemplo, la capa más baja de un robot podría ser "evitar un objeto". La segunda capa sería "deambular", que se encuentra por debajo de la tercera capa, "explorar el mundo". Dado que un robot debe tener la capacidad de "evitar objetos" para poder "deambular" eficazmente, la arquitectura de subsunción crea un sistema en el que las capas superiores utilizan las competencias de los niveles inferiores. Las capas, que reciben información de los sensores, trabajan en paralelo y generan salidas. Estas salidas pueden ser comandos para actuadores o señales que suprimen o inhiben otras capas. ^{[ 5 ] : 8–12, 15–16}

La arquitectura de subsunción aborda el problema de la inteligencia desde una perspectiva significativamente diferente a la de la IA tradicional. Decepcionado con el rendimiento del robot Shakey y otros proyectos similares inspirados en la representación de la mente consciente, Rodney Brooks comenzó a crear robots basados ​​en una noción diferente de inteligencia, que se asemeja a los procesos de la mente inconsciente. En lugar de modelar aspectos de la inteligencia humana mediante la manipulación de símbolos, este enfoque busca la interacción en tiempo real y respuestas viables a un entorno dinámico de laboratorio u oficina. ^{[ 4 ] : 130–131}

El objetivo se basó en cuatro ideas clave:

• Contextualización : Una idea fundamental de la IA situada es que un robot debería poder reaccionar a su entorno en un lapso de tiempo similar al humano. Brooks argumenta que un robot móvil situado no debería representar el mundo mediante un conjunto interno de símbolos para luego actuar en función de este modelo. En cambio, afirma que "el mundo es su propio mejor modelo", lo que significa que se pueden utilizar configuraciones adecuadas de percepción a acción para interactuar directamente con el mundo en lugar de modelarlo. Sin embargo, cada módulo/comportamiento sigue modelando el mundo, pero a un nivel muy bajo, cercano a las señales sensoriomotoras. Estos modelos simples utilizan necesariamente supuestos predefinidos sobre el mundo, codificados en los propios algoritmos, pero evitan el uso de la memoria para predecir el comportamiento del mundo, confiando en cambio en la retroalimentación sensorial directa en la medida de lo posible.
• Encarnación – Brooks argumenta que la creación de un agente encarnado logra dos cosas. La primera es que obliga al diseñador a probar y crear un sistema de control físico integrado , no modelos teóricos ni robots simulados que podrían no funcionar en el mundo físico. La segunda es que puede resolver el problema de la fundamentación simbólica , una cuestión filosófica que muchas IA tradicionales encuentran, al acoplar directamente los datos sensoriales a acciones significativas. "El mundo se fundamenta en la regresión", y la relación interna de las capas de comportamiento se fundamenta directamente en el mundo que percibe el robot.
• Inteligencia: Al analizar el progreso evolutivo, Brooks argumenta que el desarrollo de habilidades perceptivas y de movilidad constituye una base necesaria para una inteligencia similar a la humana. Asimismo, al rechazar las representaciones jerárquicas como punto de partida viable para la IA, parece que «la inteligencia está determinada por la dinámica de la interacción con el mundo».
• Emergencia – Convencionalmente, los módulos individuales no se consideran inteligentes por sí mismos. Es la interacción de dichos módulos, evaluada mediante la observación del agente y su entorno, lo que generalmente se considera inteligente (o no). Por lo tanto, la «inteligencia» «está en los ojos del observador». ^{[ 5 ] : 165–170}

Las ideas expuestas anteriormente forman parte de un debate en curso sobre la naturaleza de la inteligencia y cómo se debe fomentar el progreso de la robótica y la IA.

Cada capa está compuesta por un conjunto de procesadores que son máquinas de estados finitos aumentadas (AFSM), donde la aumentación consiste en la adición de variables de instancia para almacenar estructuras de datos programables. Una capa es un módulo y es responsable de un único objetivo de comportamiento, como "deambular". No existe un control central dentro ni entre estos módulos de comportamiento. Todas las AFSM reciben de forma continua y asíncrona la entrada de los sensores pertinentes y envían la salida a los actuadores (u otras AFSM). Las señales de entrada que no se leen antes de que llegue una nueva se descartan. Estas señales descartadas son comunes y resultan útiles para el rendimiento, ya que permiten que el sistema funcione en tiempo real procesando la información más inmediata.

Debido a la ausencia de un control central, los AFSM se comunican entre sí mediante señales de inhibición y supresión. Las señales de inhibición impiden que las señales lleguen a los actuadores o AFSM, y las señales de supresión bloquean o reemplazan las entradas a las capas o sus AFSM. Este sistema de comunicación entre AFSM es el mecanismo mediante el cual las capas superiores subsumen a las inferiores (véase la figura 1), así como el mecanismo mediante el cual la arquitectura gestiona la prioridad y la selección de acciones en general. ^{[ 5 ] : 12–16}

El desarrollo de capas sigue una progresión intuitiva. Primero, se crea, prueba y depura la capa inferior. Una vez que esta capa inferior está en funcionamiento, se crea y se conecta la segunda capa con las conexiones de supresión e inhibición adecuadas a la primera capa. Tras probar y depurar el comportamiento combinado, este proceso puede repetirse para (teóricamente) cualquier número de módulos de comportamiento. ^{[ 5 ] : 16–20}

La siguiente es una pequeña lista de robots que utilizan la arquitectura de subsunción.

• Allen (robot)
• Herbert, un robot recolector de latas de refresco (ver enlaces externos para ver un vídeo).
• Genghis, un robusto caminante hexápodo (ver enlaces externos para ver un vídeo).

Los anteriores se describen en detalle junto con otros robots en Elephants Don't Play Chess . ^{[ 6 ]}

Las principales ventajas de la arquitectura son:

• el énfasis en el desarrollo iterativo y las pruebas de sistemas en tiempo real en su dominio objetivo;
• el énfasis en conectar la percepción limitada y específica de la tarea directamente con las acciones expresadas que la requieren; y
• el énfasis en el control distributivo y paralelo, integrando así los sistemas de percepción, control y acción de manera similar a los animales. ^{[ 5 ] : 172–173 [ 6 ]}

Las principales desventajas de la arquitectura son:

• la dificultad de diseñar una selección de acciones adaptable a través de un sistema altamente distribuido de inhibición y supresión; ^{[ 4 ] : 139–140} y
• la falta de una gran memoria y representación simbólica, lo que parece restringir la capacidad de la arquitectura para comprender el lenguaje;

Cuando se desarrolló la arquitectura de subsunción, su novedosa configuración y enfoque le permitieron tener éxito en muchos ámbitos importantes donde la IA tradicional había fracasado, como la interacción en tiempo real con un entorno dinámico. Sin embargo, la falta de gran capacidad de almacenamiento de memoria, representaciones simbólicas y control centralizado la coloca en desventaja a la hora de aprender acciones complejas, realizar mapeos en profundidad y comprender el lenguaje .

• Arquitectura de agentes
• Arquitectura cognitiva
• Comportamiento emergente
• Sistema de control jerárquico
• paradigmas robóticos
• Desaliñados

Los documentos clave incluyen:

• RA Brooks (1986), " Un sistema de control de capas robusto para un robot móvil ", IEEE Journal of Robotics and Automation RA-2, 14-23.
• RA Brooks (1987), "Planificar es solo una forma de evitar averiguar qué hacer a continuación" , Informe técnico, Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT.
• R. Brooks y A. Flynn (Anita M. Flynn) (1989), "Rápido, barato y fuera de control: Una invasión robótica del sistema solar", J. Brit. Interplanetary Soc., vol. 42, n.º 10, págs.  478–485, 1989. (El artículo dio origen posteriormente al título de la película Rápido, barato y fuera de control , y se podría decir que los conceptos del artículo se han visto en la práctica en la misión Mars Pathfinder de 1997 y luego en la misión Mars Exploration Rover de 2004 ).
• RA Brooks (1991b), " Inteligencia sin razón ", en Actas de la Conferencia Internacional Conjunta sobre Inteligencia Artificial de 1991, págs.  569–595.
• R. A. Brooks (1991c), "Inteligencia sin representación" , Artificial Intelligence 47 (1991) 139-159. (Este artículo introduce los conceptos de Merkwelt y la arquitectura de subsunción).

• SB-MASE es un simulador multiagente basado en la subsunción.
• Subsunción para los robots SR04 y jBot , sitio web de DPRG
• Desarrollar programas LeJOS paso a paso , sitio web de Juan Antonio Breña Moral
• Vídeo de Herbert, el robot recolector de latas de refresco , en YouTube.
• Vídeo de Genghis, un robusto caminante hexápodo , YouTube.