Je leest:

De evolutie van het robotbrein

De evolutie van het robotbrein

Auteur: | 12 mei 2009

We laten robots schoonmaken, eten opdienen en zelfs dansen. Nu gebeurt dat alleen nog maar op commando. Hoe maken we robots intelligent genoeg om uit zichzelf onze wensen te vervullen? Een nieuwe stroming robotwetenschappers neemt een voorbeeld aan de biologie. Ze evolueren een werkend robotbrein.

De Crazy Bird robot is een goed voorbeeld van embodiment. Hij beweegt met motoren van Lego. Deze draaien alleen rond, en toch maakt het Lego ‘vogeltje’ allerlei verschillende bewegingen. De rubberen pootjes zorgen dat iets eenvoudigs, namelijk het gewoon ronddraaien van de motoren, complex gedrag tot gevolg kan hebben.
Mike Rinderknecht

Wat zit er eigenlijk in een robot? Kan een robot zomaar even worden ontworpen? Er zijn veel robot wetenschappers die ons vertellen dat er grenzen zijn aan menselijk ontwerp. Dit komt op verschillende, bijna filosofische wijzen, naar voren.

De Engelse term embodiment betekent belichaming. Het grote verschil tussen een robot en een computer programma is dat de robot een lichaam heeft. En iets dat een lichaam heeft kan gebruik maken van het lichaam. Met andere woorden, er is intelligentie verdeeld over het lichaam en de geest. Dit is mooi te zien in de robots die de groep van Rolf Pfeifer van de Universiteit van Zürich bouwt, bijvoorbeeld de “Crazy Bird”. (zie kader)

Robotonderzoekers kunnen een les trekken uit het ‘intelligente’ gedrag van bijvoorbeeld de Crazy Bird. Het is heel belangrijk om niet alleen simulaties van robots te gebruiken, maar om ze ook echt te bouwen. Een simulatie is eenvoudiger dan de werkelijkheid, en de echte wereld kan een onderzoeker verrassen en intelligent blijken op haar manier. Maar hoe bouwen onderzoekers dan zo’n intelligente robot?

Blokje optillen

Als er één ding is dat onderzoekers de afgelopen jaren leerden, is het dat een brein niet zomaar is gebouwd. Er is een lange strijd geweest in de cognitieve psychologie tussen modellen die op logica zijn gebaseerd (symbolisch, zoals de AND en OR poorten) en modellen op netwerken gebaseerd (connectionistisch, zoals ons eigen brein). De laatste decennia is een connectionistische aanpak weer in opkomst, maar er zijn nog niet veel robots met zo’n neuraal netwerk. Nu denken onderzoekers eindelijk een goede truc te hebben voor het bouwen van een netwerk. Ze laten het evolueren.

Kunstmatige evolutie maakt het mogelijk dat het ‘brein’ van de robot niet helemaal door de onderzoeker hoeft te worden ontworpen. De onderzoeker ontwerpt alleen een programma dat een reeks van getallen (het robot DNA) kan vertalen naar een robot brein en/of lichaam. De onderzoeker kan kiezen voor een heel directe vertaling of een indirecte vertaling. Dit laatste gebeurt ook in ons lichaam.

In ons lichaam zorgen genen voor eiwitten. De eiwitten maken het mogelijk dat onze cellen zich verplaatsen, splitsen en uiteindelijk ons brein ‘bouwen’. Robotonderzoeker Josh Bongard van de Universiteit van Vermont gebruikt zo’n regelnetwerk van genen om robots in een simulator te bouwen die zowel een lichaam als een brein hebben. Het tegelijk evolueren van een lichaam en een brein om dat lichaam aan te sturen wordt “coevolutie” genoemd.

De evolutie van een kunstbrein. De bolletjes zijn kunstmatige neuronen die ongeveer werken zoals de cellen in ons brein. Neuronen maken verbindingen met andere neuronen. Zo sturen neuronen signalen naar elkaar. Als een neuron een patroon van signalen binnen krijgt, stuurt het op zijn beurt een signaal door. Een netwerk van deze neuronen kan gaan rekenen.
Josh Bongard

Kunstmatige intelligentie die gebruik maakt van netwerken is een voorbeeld van connectionisme. Bongard heeft met behulp van evolutie robots in zijn simulator weten te bouwen die leerden lopen en een blokje optillen. De uitdaging voor onderzoekers is om kunstmatige evolutie zo te gebruiken dat het niet bij dit eenvoudig gedrag blijft.

Onderdak

Andere robotonderzoekers die evolutie toepassen zijn Stefano Nolfi en Davide Marocco. Samen simuleerden ze robots die van de grond af aan een taal ontwikkelden.

In de simulatie worden populaties van vier robots getest op het vinden van onderdak. Dit onderdak is een gekleurd, rond stukje vloer dat ze kunnen herkennen met sensoren. De robots mogen maar met hun tweeën op zo’n plek staan. De populatie krijgt de hoogste beloning als op elke plek twee robots staan. Robots van succesvolle populaties mogen vaker voortplanten dan de niet zo succesvolle.

De opzet van Nolfi’s experiment (links) en de interactie tussen de sensoren en neuronen van de robots (rechts). De robots hebben drie soorten neuronen: motorneuronen waarmee ze leren bewegen, communicatieneuronen waarmee ze leren praten en interne neuronen. Uiteindelijk ontwikkelen de robots een taal waarmee ze allemaal onderdak kunnen vinden.
Stefano Nolfi

De robots kunnen met elkaar afstemmen door geluiden te gebruiken. De robots hebben een neuraal netwerk en één van de neuronen is aangesloten op een luidspreker. De neuronen aan de ingang zijn aangesloten op de sensoren die de kleur van de vloer herkennen. Ook zijn er neuronen aan de ingang aangesloten op een microfoon. Tenslotte zijn er infrarood sensoren die afstanden meten naar andere robots. Op die manier kan de robot geluid maken afhankelijk van wat de robot ziet op de vloer en hoort en ziet van de andere robots.

Genen in dit voorbeeld vertellen wat er moet gebeuren met het signaal tussen neuronen. Dit signaal kan meer of minder verzwakt worden. Met andere genen gaat een robot andere geluidpatronen maken.

In de loop van de evolutie worden de robots steeds beter in hun opdracht om onderdak te vinden. Eerst maken ze ander geluid op de gekleurde plekken, maar wordt een kameraad afgeschrikt. Pas veel later zijn de robots in staat geluiden te maken die de andere robots vertellen dat de plek optimaal bezet is. De robots hebben daarmee hun eigen taal ontwikkeld.

Dit valt onder de filosofische term grounding, de robots hebben zélf de signalen gedefiniëerd en betekenis gegeven. Ook dit onderzoek is veel verder uit te breiden naar experimenten waarin de wetenschapper niet voorschrijft welke sensoren voor communicatie en welke voor observatie gebruikt kunnen worden. Of onderzoek waar het aantal neuronen of de structuur in het netwerk verandert (zoals bij Bongards onderzoek). Grounding is net zoals embodiment een heel fundamenteel begrip binnen evolutionaire robotica.

Terminator

Naast logische modellen en neurale netwerken is er nóg een manier om een robotbrein te ontwerpen. Deze manier werd voor het eerst geopperd in 1969 door Marvin Minsky. Hij beschreef de “Society of Mind”, de maatschappij van het brein. Minsky stelde voor dat een brein tal van verschillende modules herbergt. Al die modules praten met elkaar en zijn op verschillende momenten belangrijk. Deze modules noemde hij agenten. Een voorbeeld van zo’n agent is er eentje die andere agenten, en dus gedachten, in het robotbrein onderdrukt.

Nu is de tijd rijp in de robotica om neurale netwerken en agenten met elkaar te combineren. Hugo de Garis ontwikkelt aan de Chinese Universiteit van Wuhan een enorm groot neuraal netwerk als onderdeel van het China-Brain project. In dit netwerk is elke module geëvolueerd op speciale hardware. Deze hardware bestaat uit FPGAs (Field Programmable Gate Arrays), waarin programma’s direct in hardware schrijven zoals AND- en OR-poorten, tellers en andere componenten. Direct in hardware werken is namelijk heel snel.

Helaas zijn er nog geen robots die daadwerkelijk door zo’n groot modulair brein worden aangedreven. Misschien heeft dat te maken met de voorzichtigheid waarmee Garis te werk gaat. Hij is er namelijk van overtuigt dat er binnen honderd jaar een grote oorlog uitbreekt tussen mensen en machines. Denk aan een toekomstscenario zoals de makers van Terminator Salvation het uitbeelden. Of het ooit zo ver zal komen met de intelligente robots is de vraag. Maar zo lang het bij dansende robotvogels van Lego blijft hebben we nog even niks te vrezen.

Lees meer op Kennislink:

Lees meer over onderzoek naar kunstmatige breinen en evolutie:

Dit artikel is een publicatie van Kennislink (correspondentennetwerk).
© Kennislink (correspondentennetwerk), alle rechten voorbehouden
Dit artikel publiceerde NEMO Kennislink op 12 mei 2009

Discussieer mee

0

Vragen, opmerkingen of bijdragen over dit artikel of het onderwerp? Neem deel aan de discussie.

NEMO Kennislink nieuwsbrief
Ontvang elke week onze nieuwsbrief met het laatste nieuws uit de wetenschap.