9 - Métodos de raciocínio de inteligência artificial para robótica


Sumário

    Inteligência Artificial (AI), tecnologia de raciocínio envolvendo, por exemplo, a inferência, planejamento e aprendizagem, tem um histórico com um bom número de aplicações de sucesso. Assim, ele pode ser utilizado como instrumento de métodos para robôs móveis autônomos? Não necessariamente, como o raciocínio em um robô móvel sobre o seu ambiente dinâmico e parcialmente conhecidos podem diferir substancialmente do que em sistemas baseados no conhecimento software puro, onde a maioria dos sucessos chamada ter sido registada.
    Este capítulo descreve os principais temas relevantes para a robótica da Inteligência Articial (IA) baseada em raciocínio simbólico. Métodos básicos de representação do conhecimento e inferência são descritos em geral, abrangendo tanto as abordágens da  lógica quanto probabilidade. Então, algumas particularidades relacionadas com a robótica, são dirigidas especialmente: questões de lógica baseado em controle de robôs de alto nível, lógica fuzzy e raciocínio sob restrições de tempo. Duas aplicações genéricas de raciocínio são, então, descrito em algum detalhe: planejamento da ação e da aprendizagem.
    Raciocínio geral não é atualmente uma característica normal a bordo de robôs móveis autônomos. Além de esboçar o estado da arte em robótica relacionados ao raciocínio AI, este capítulo aponta para os problemas de pesquisa envolvidos que precisam ser resolvidos para esse fim.
    O capítulo de representação do conhecimento inaugural e dedução em geral (secção 9,1), e depois entra em algum detalhe sobre as questões de raciocínio que considera particularmente relevantes para aplicações em robôs (secção 9,2). Tendo apresentado os métodos de raciocínio, podemos então entrar no domínio das aplicações fundamentação genérica, ou seja, planejamento de ações (secção 9,3) e aprendizado de máquina (secção 9,4). A seção 9.5 conclui.

Representação de Conhecimento e Inferência

9.1.1 Lógica
9.1.2 Teoria da Probabilidade

Questões KR para robôs

9.2.1 Lógica de alto nível para controle robótico
9.2.2 Abordagens de Lógica Nebulosa (fuzzy)
9.2.3 Limitações de tempo para o raciocínio

Planejamento de Ações

9.3.1 Planejando as descrições de domínio
9.3.2 Geração de plano de ordem parcial
9.3.3 Planejamento sob Incerteza
9.3.4 Planejamento robótico

Aprendizagem robótica

9.4.1 Aprendizado por lógica indutiva
9.4.2 Aprendizado Estatístico e Redes Neurais
9.4.3 Aprendizado por Reforço

Conclusões e Leitura

Referências

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