Jakiego rodzaju ciała (jeśli w ogóle) potrzebuje inteligencja?

W połowie lat osiemdziesiątych Rodney Brooks stworzył podstawy „nowej sztucznej inteligencji”. Głównym twierdzeniem było to, że symboliczne podejście do „Good Old Fashioned AI” (GOFAI) nie powiodło się, próbując „pozbyć się poznania z góry” i że konieczne było poznanie wcielone , tj. Zbudowane od podstaw w „hierarchii kompetencji” „(np. podstawowa lokomocja -> błąkanie się -> aktywne poszukiwanie)

Wyobrażam sobie, że większość badaczy AI zgadza się, że perspektywa „ucieleśnionego poznania” (obecnie milcząco) wyparła GOFAI jako główny nurt.

Moje pytanie ma formę eksperymentu myślowego i brzmi: „Które (jeśli w ogóle) aspekty„ ucieleśnienia ”można złagodzić / pominąć, zanim stracimy coś istotnego dla AGI?”

Jest to odpowiedź ortogonalna, ale myślę, że Brooks nie podszedł do swojego pomysłu we właściwy sposób. Oznacza to, że architektura subskrypcji to taka, w której „autopilot” jest zastępowany w razie potrzeby bardziej wyrafinowanym systemem. (Wszystkie elementy otrzymują surowe dane sensoryczne i akcje wyjściowe, z których niektóre wyłączają lub włączają inne systemy).

Ale lepszym podejściem jest normalne podejście do kontroli hierarchicznej, w którym celem systemu niższego poziomu jest wynik systemu wyższego poziomu. Oznacza to, że docelowy kąt połączenia nogi robota jest określany przez system, który próbuje zoptymalizować prędkość, który jest określany przez system, który próbuje zoptymalizować trajektorię, który jest określany przez system, który próbuje zoptymalizować pozycja docelowa i tak dalej.

Pozwala to na zwiększenie poziomu złożoności przy jednoczesnym zachowaniu szczegółów i możliwości ponownego użycia systemu.

To powiedziawszy, nie sądzę, że tak naprawdę potrzebujesz czegoś, co naiwnie nazwałbyś „ucieleśnionym poznaniem”, aby uzyskać oddolną hierarchię kompetencji, na którą słusznie wskazuje Brooks. Podstawową cechą jest szeroki wachlarz danych wejściowych i wyjściowych, które są rozumiane w sposób hierarchiczny, który umożliwia łączenie systemów w pionie. Myślę, że można uzyskać funkcjonalną inteligencję ogólną, której jedyne wejścia i wyjścia wymagają przejścia przez kabel Ethernet i nie ma czegoś takiego jak tradycyjne ciało, przez które się uruchamia lub wyczuwa. (Jest to twierdzenie, że liczy się struktura hierarchiczna, a nie treść tego, do czego używamy tej struktury).

(Wydaje mi się, że głównym miejscem, w którym można znaleźć więcej, jest książka o ludzkim poznaniu, zatytułowana „Kontrola percepcji” Williama T. Powersa.)