Så tänker människor och robotar
Öppen föreläsning av professor Tom Ziemke
28/2 2002 Högskolan i Skövde
"Föreläsningen handlar om hur människans tänkande uppstår genom samspelet mellan hjärna, kropp och omvärld samt om hur dagens forskning inom artificiell intelligens försöker få läraktiga robotar att tänka själva. Föreläsningen ingår i en serie populärvetenskapliga föreläsningar om aktuell forskning vid Högskolan i Skövde." (Affisch och tidningsannons)
Anders Malmsjö, Högskolan i Skövde, nämnde helt kort att det är Forskningsnämnden som står bakom denna serie föreläsningar, av vilka denna är den andra i serien.
Tom Ziemke är professor i Kognitionsvetenskap och kognitiv robotik. Själv ville han kalla denna föreläsning Om människors och robotars tänkande, men titeln lät kanske en smula teoretisk, varför den ändrades som ovan. Han sade att kognitionsvetenskap är "en tvärvetenskap som behandlar kunskaps- och informationshantering i naturliga och artificiella system." I begreppet kognition ingår förmågor som tänkande, perception, minne och språk, alltså olika kunskapshanterande processer.
Kognitionsvetenskap relateras till och ingår i datavetenskap, och enligt den definition som tillämpas vid Högskolan i Skövde är Datavetenskap (DV) den vetenskap vilken behandlar hur data, information och kunskap skapas, representeras och bearbetas i maskiner och robotar.
Verklighet <---> modelll <---> implementation En overheadbild visade en bil, dess ägare, registreringsnummer, märke m.m. Inuti hjärnan finns också en "modell". Enligt den s.k. kognitivismen kan man använda datametaforer, och den mänskliga kognitionen anses fungera som en dator. Tänkandet handlar om logiska inferenser och beräkningar som är baserade på symboliska representationer av världen. Det rör sig om symboliska mentala modeller. Verklighet a/b ---> perception. Situerad konnektionism b\a <---> handling. ((Sista raden är oklar för mig. Dessutom var jag tvungen att i utskrift något ändra sambanden mellan a och b. Min anm.))
Den interna representationen manipuleras. Det är en fråga om input och output när man skapar symboliska modeller i datorn. Arbetet med beräkningar spelar en viktig roll. Det måste ju alltid finnas personer som tolkar modeller, och eftersom det kan uppstå olika tolkningar, blir det faktiskt en rad något olika sådana: en model av en modell av en modell osv.
Det finns alltså olika ansatser inom kognitionsvetenskapen, av vilka kognitivismen numera inte anses aktuell, i varje fall inte på Högskolan i Skövde (på en figur var denna term överkorsad). I stället är det konnektionism som gäller; den omfattar artificiella neurala nätverk -- en mycket förenklad matematisk modell i jämförelse med människohjärnans oerhört komplicerade nätverk. Men detta slags modeller bygger alltså på hjärnan som förebild. Tänkandet uppstår genom parallella aktiviteter i ett nätverk av enkla beräkningar av noder (neuroner).
Konnektionism -- neurala nätverk Ziemke nämnde att Institutionen för datavetenskap här -- med professor Niklasson i spetsen -- bedriver forskning kring s.k. rekurrenta (återkommande) nätverk. ((Här vill jag gärna hänvisa till KOGNITONSDAGEN 2000 Med människan i fokus, där bl.a. Lars Niklasson talade om Vad kan vi lära av läraktiga system? Referat. Min anm.)) En ganska detaljerad figur visade samband mellan input och output med många återkopplingar (vikter). I bilden ingick också korttidsminne (input).
Situerad kognition (Situated embodied cognition) Denna betonar interaktion med omvärlden; perception och handlande ingår. Kunskap "representeras" inte bara i hjärnan. Kognition och kunskap uppstå genom samspel mellan hjärnan och miljön (inklusive andra agenter).
En väsentlig fråga är hur språket fungerar. Det förstås ej bara genom "tecken" i hjärnan; därför kan man tala om mentala modeller. Prof. Ziemke nämnde tidigare att han hade en mental bild av en snöstorm i Skottland. ((Jag tror inte att han själv upplevt denna snöstorm. Min anm.)) Han ställde också frågan: Om det inte finns en central representation, hur kan vi då ha en modell av världen? En hypotes är: Vårt tänkande är en intern simulering av perception och handling.
Tankeprocesser är något abstrakt, de sker på en hög nivå. Detta innebär att tänkandet och andra högre kognitiva förmågor, t.ex. språkbehandling, använder samma neurala mekanismer som sensomotoriska processer. Många abstrakta ord som t.ex. "begripa/begrepp" har sitt ursprung i rent kroppslig förståelse: gripa, fatta med handen.
Man anser numera att datorn ej är i stånd att modellera mänskliga processer. I ställer går det bättre att använda robotmodeller. En robotmodell har utarbetats här i samarbete med neurofysiker vid Lunds universitet. Efter träning kan denna robot röra sig "blint", d.v.s. den kan förflytta sig i miljön och undvika att krocka med diverse hinder, alltså utan att "se". Emellertid är det fråga om en väldigt enkel "värld" som den rör sig i. Ziemke jämförde med människans förmåga att kunna tänka på världen utan att se den. När vi sluter ögonen har vi ju en intern modell av den yttre världen.
Social kognition Ziemke gav exempel på vilken forskning några av hans doktorander bedriver. Tarka Susi undersöker hur artefakter stöder sociala interaktioner, medan Jessica Lindblom undersöker kroppens roll i tänkandet samt t.ex. tolkning av andras beteenden (det är kanske också en simulering?). Här påpekade Ziemke att en person som ser andra utföra något, själv kan göra samma sak, man tänker sig in i situationen. Andra insatser har gjorts av bl.a. N Bergfeldt vad gäller robotsimulering. H Jacobsson har analyserat återkopplade neurala nätverk. ((Jämför mitt referat av Människan möter tekniken -- Var blir det fel ibland? 29/11 2001, en föreläsning med bl.a. Paul Hemeren och nämnda doktorander. ((Jämför mitt referat av Människan möter tekniken -- Var blir det fel ibland? 29/11 2001, en föreläsning med bl.a. Paul Hemeren och nämnda doktorander. Min anm.))
Man tränar en robot så att en intern modell erhålles, varefter man undersöker hur denna modell fungerar i hjärnan. Människa-dator interaktion (MDI) är föremål fär forskning vid Högskolan i Skövde, sedan länge i samarbete med Volvo. Det handlar om dataanalyser med hjälp av läraktiga modeller; här sker samarbete med t.ex. Ericsson Microwave System (radarbildbehandling).
Relaterade forskningsområden på HiS ¤ Interaktiva robotar, t.ex. i samarbete med ITE och SKU; ¤ Läraktiga system, AI: ett stort område på IDA, drygt 20 personer engagerade ; anknyter till DV (Datavetenskap); ¤ MDI och Beslutsstöd (IDA); ¤ Mekatronik: robotbygge (ITE); ¤ Medvetandefilosofi (IHU). Denna ingår delvis i KV (Kognitionsvetenskap); ¤ Teoretisk ekologi (INV).
Kurser På magisternivå: Connetionalism & AI; Adaptive robotics; På kandidatnivå: Kognitiv modellering: information & interaktion.
Flera frågor ställdes därefter. Fråga 1: Är fysiologisk forskning kring hjärnan intressant för kognitionsvetenskapen? Svar: Ja. Man bygger som sagt enkla modeller av hjärnan. Många detaljer ignoreras givetvis. Den fysiologiska nivån motsvaras främst av implementation av beräkningsnivån. Fråga 2: Förekommer internationellt utbyte? -- Javisst. Exempelvis med universitetet i Sheffield, England. Ziemke nämnde f.ö. att han doktorerade där. Generellt är det internationella samarbetet omfattande. Fråga 3: Kan robotar lära sig att komma ihåg? Svar: Ja. Det är en enkel uppgift att få en robot att undvika hinder. Den lär sig att göra en extra sväng åt endera hållet när ett nytt hinder dyker upp; den lär sig genom associationsmetoden. Däremot är det svårt att få en robot att tänka på framtiden. Men det går faktiskt i vissa fall. Fråga 4: Robotar används väl redan inom jordbruket? -- Ja. Sådana har t.ex. utvecklats för ogräsbekämpning (i Halmstad). När det gäller artificiella neuronnät är det tal om input och beräknad output. Då det normalt bara är något hundratal neuroner involverade fungerar systemet mycket snabbt. Vanliga dataprogram är långsammare. Men några modeller har byggts med extremt många neuroner, t.o.m. miljontals, i nätverket. Emellertid är det då svårt att bygga in beräknad kapacitet. Fråga 5: Är det inte också en fråga om förhållningssätt? Det måste väl vara problematiskt att anse att personer fungerar ungefär som datorer? Ja. (Jämför ovan) I datorn är funktionen oberoende av implementationen. Det är mycket tveksamt om människor liknar datorer. Man kan undra om biologiska faktorer inte spelar så stor roll. KV är som sagt en tvärvetenskap; därför pågår en ständig diskussion mellan datalogi och andra discipliner: Vilken ansats är bäst?
Min kommentar mars 2002 Jag har inte så mycketg att tillägga i sak, eftersom ämnet inte är lättillgängligt utan grundkunskaper. Naturligtvis kan jag ha missförstått ett och annat och en del som kanske var viktigt inte kom med i mitt referat. Men trots att vissa oklarheter finns, hoppas jag att ovanstående ändå ger en översiktlig bild av kognititionsvetenskapen, här med tonvikt på kognitiv robotik, som prof. Tom Ziemke är specialist på. Mina tidigare referat av några föreläsningar, speciellt Kognitionsdagen 2000 resp. 2001, ger dessutom andra infallsvinklar.
Rent allmänt vill jag tillägga att det är mycket bra att det anordnas öppna föreläsningar, så att utifrån kommande personer -- inte minst företrädare för näringslivet -- får möjlighet att erhålla någon orientering om pågående forskning vid HiS. Denna föreläsning var också relativt välbesökt (säkert bidrog bra annonsering) men vid en del tidigare tillfällen kunde man ha önskat att publiken skulle vara talrikare. Skövdeborna kan vara stolta över Högskolans i Skövde goda renommé. Förhoppningsvis kommer Öppet hus att dra mycket folk. Perspektivföreläsningarna är också intressanta för en större publik.