Subsumption Architecture (oder SA) ist ein methodischer Rahmen für das Roboterdesign, der von Rodney Brooks geschaffen wurde. Der Geist von SA wird am besten durch das Zitat von Dr. Brooks dargestellt: “Die Welt ist ihr eigenes bestes Modell.” Als solche sind die definierenden Merkmale von SA verteiltes Verhalten, reflexive Stimuli und ein Mangel an expliziter Wissensrepräsentation.
Ein SA-Roboter ist aus vielen augmentierten endlichen Zustandsmaschinen (AFSM) aufgebaut. Jeder AFSM ist ein einfaches Modul, das mit einer Erfassungs- oder Betätigungsaufgabe betraut ist. Die Komplexität des Designs wird durch die Organisation der AFSMs in einer “Bottom-up”-Methode durch die Verwendung von Schichten erreicht. Eine Schicht ist eine organisatorische Einheit des Roboterdesigns, die mehrere AFSMs verwendet, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen, wie z. B. das Erfassen eines Balls oder das Bewegen in einem bestimmten Bereich oder auf eine bestimmte Weise. Ein leistungsfähiger Aspekt einiger Layer ist ihre Fähigkeit, die Aktionen der konstituierenden Layer zu unterbinden.
Vorteile der Subsumption-Architektur
SA umgeht erfolgreich viele der Probleme, die mit traditioneller Künstlicher Intelligenz (KI) verbunden sind. Im Allgemeinen verwendet die traditionelle KI ein zentrales “Gehirn”, das eine Repräsentation der Welt enthält. Diese Repräsentation wird innerhalb des Gehirns entsprechend der eingehenden Sensorinformationen manipuliert. Das Gehirn wiederum trifft auf der Grundlage dieses virtuellen Modells eine Entscheidung darüber, wie es seine Aktoren und Endeffektoren am besten einsetzt.
Die traditionelle KI-Architektur ist rechenintensiv und zu langsam, um mit einer dynamischen Umgebung Schritt zu halten. In der Tat, egal wie viel Rechenleistung ein traditioneller KI-Roboter zur Verfügung hat, er wird nie in der Lage sein, eine Repräsentation der Welt zu erstellen, die so genau oder aktuell ist wie die Welt selbst.
Die Zukunft der Subsumtionsarchitektur
Trotz der eleganten Lösung von SA für die Probleme der traditionellen KI, ist die reale Implementierung von SA nicht ohne Nachteile gewesen. Wenn die Anzahl der Schichten in einem Roboter wächst, wird es immer schwieriger, Zielinterferenzen zu vermeiden. Ebenso wird es immer schwieriger, spezifische Ziele im Dschungel der Module zu entwerfen.
Trotz dieser begrenzten Nachteile ist die Zukunft von SA vielversprechend. Das verhaltensbasierte Modell der Robotik, das SA repräsentiert, ist heute die dominierende Grundlage der Robotikforschung, und es ist wahrscheinlich, dass wir eines Tages, wenn Roboter in unserem Leben so allgegenwärtig werden wie heute der Personal Computer, auf die Subsumption Architecture als einen der größten Katalysatoren der “Robotik-Revolution” zurückblicken werden.
Recent Comments