新式的人工智能

新的基金会

现在被称为新式人工智能的方法是在麻省理工学院人工智能实验室的澳大利亚人罗德尼•布鲁克斯在1980年代后期。新式AI距离强人工智能,强调人类的性能,支持的相对温和的目的昆虫水平的性能。在一个非常基本的水平上,新式AI拒绝符号人工智能在构建内部模型的依赖现实,如所描述的部分微观世界的程序。从业者的新式AI断言真正情报涉及函数在实际的能力环境。

一个中心的想法新式的人工智能是智能的,所表达的复杂行为,“出现”从几个简单的交互行为。例如,一个机器人的简单行为包括避碰和运动对一个移动的对象将出现茎对象,暂停时太近。

新式的人工智能的一个著名的例子是布鲁克斯的机器人赫伯特(命名赫伯特西蒙),其环境是麻省理工学院人工智能实验室的繁忙的办公室。赫伯特搜索桌子和表空汽水罐,它拿起和携带。机器人的看似目标导向行为出现大约15简单的交互行为。最近,布鲁克斯原型移动机器人的探索的表面火星。(看到照片和采访罗德尼•布鲁克斯)。

新式AI避开帧的问题讨论的部分赛克项目。新式系统不包含一个复杂的符号模型的环境。相反,信息是左”的世界”之前,系统需要它。新式系统不断的传感器,而不是指一个内部的模型世界:它“读取”外部世界的任何信息需要在它所需要的时间。(布鲁克斯强调,世界上最好是自己的model-always没错最新的在每一个细节并完成)。

的位于方法

传统人工智能,试图构建的智能与世界唯一的互动已经间接(例如,赛克)。新式AI,另一方面,尝试构建体现智能坐落在现实世界的方法,被称为位置的方法。布鲁克斯从简单的草图,赞许地引用图灵给了在1948年和1950年的位置的方法。通过装备机“钱能买到的最好的感觉器官,“图灵写道,机器可能会教“理解和说英语”,这一过程将“遵循孩子的正常教学。“图灵对比这个人工智能方法,侧重于抽象的活动,比如玩的国际象棋。他主张,这两种方法,但直到最近很少有人注意到位置的方法。

位于方法也预期在哲学家的著作伯特德雷福斯的加州大学加州大学伯克利分校。在1960年代早期开始,德雷福斯反对物理符号系统假设,认为智能行为不能完全被象征性的描述。作为一个替代,德雷福斯主张智力的观点,强调需要一个身体可以走动,直接与互动有形的物理对象。一旦被AI的拥护者,德雷福斯现在被认为是先知的位置的方法。

新式AI的批评者指出未能产生一个系统表现出类似的行为中发现真正的昆虫的复杂性。建议研究人员,他们的新式系统可能很快就被完全意识和拥有语言似乎为时过早。