Тело – не вычислительная машина: Размышления о воплощенном интеллекте

Автор: Денис Аветисян

В статье критически рассматрится применение информационно-теоретических подходов к проектированию робототехнических систем, отстаивая приоритет физической устойчивости и выживания.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Критический анализ концепции ‘информационного воплощения’ и ее применимости к робототехнике, с акцентом на альтернативные подходы, такие как динамические системы и обучение с подкреплением.

Несмотря на успехи вычислительных подходов в понимании когнитивных процессов, распространение принципов информатики на проектирование тел представляется упрощением сложной биологической реальности. Данная работа, представляющая собой комментарий к статье ‘The body is not there to compute: Comment on «Informational embodiment: Computational role of information structure in codes and robots» by Pitti et al’, утверждает, что основная функция тел — не вычисления, а обеспечение устойчивого взаимодействия с окружающей средой и выживания. Вместо оптимизации под информационную обработку, тела эволюционировали для надежного функционирования в условиях неопределенности и избыточности. Не приведет ли это к переосмыслению роли морфологических вычислений и поиску альтернативных подходов, таких как динамические системы или обучение с подкреплением, в области воплощенного искусственного интеллекта?

За пределами воплощенного интеллекта: Критический анализ

Современные подходы к воплощенному интеллекту, такие как модели «Зрение-Язык-Действие», часто оказываются недостаточными из-за поверхностного понимания воплощения и отсутствия глубокого анализа взаимодействия между телом и мозгом. Эти модели склонны рассматривать тело как простой инструмент для выполнения задач, упуская из виду, что именно телесные ограничения и возможности формируют когнитивные процессы. Недостаточное внимание к проприоцепции, вестибулярному аппарату и другим сенсорным системам, обеспечивающим обратную связь от тела, приводит к созданию роботов, лишенных естественной ловкости и адаптивности. В результате, несмотря на впечатляющие успехи в распознавании образов и генерации языка, эти системы испытывают трудности в реальных, непредсказуемых средах, где требуется гибкое и устойчивое управление телом.

Современные модели воплощенного интеллекта часто исходят из предположения, что разум возникает из тела, рассматривая его как источник вычислительной мощности. Однако, такое представление ограничивает возможности создания действительно устойчивых и адаптивных систем. Более точный подход заключается в признании того, что тело не просто предоставляет «сырье» для интеллекта, но активно формирует его, накладывая фундаментальные ограничения и предлагая уникальные возможности для управления и обучения. Тело, с его физическими свойствами и динамикой, определяет способы взаимодействия с миром, формируя когнитивные процессы и стратегии решения задач. Игнорирование этой формирующей роли приводит к созданию моделей, которые хоть и способны к выполнению определенных действий, но испытывают трудности в непредсказуемых или новых ситуациях, лишенные гибкости и способности к реальной адаптации.

Современные подходы к воплощенному интеллекту зачастую сосредотачиваются на обработке сенсорной информации и выполнении действий, упуская из виду основополагающую роль, которую физическое тело играет в формировании самого интеллекта. Существующие фреймворки, как правило, рассматривают тело лишь как платформу для реализации когнитивных функций, не учитывая, что именно структурные ограничения и возможности тела — будь то количество степеней свободы, кинематические особенности или энергетические затраты — определяют, какие стратегии поведения возможны и какие эффективны. Вместо глубокого понимания того, как тело ограничивает и одновременно способствует развитию интеллекта, акцент делается на создании систем, имитирующих внешние проявления разумного поведения. Это приводит к моделям, которые, хотя и способны к определенным действиям, лишены гибкости, адаптивности и, в конечном итоге, подлинного интеллекта, присущего живым организмам.

Переосмысление избыточности и управления моторикой является ключевым фактором в создании действительно интеллектуальных роботов. Традиционные подходы часто рассматривают избыточность как проблему, требующую оптимизации для достижения единственного “правильного” решения. Однако, исследования показывают, что именно избыточность предоставляет гибкость и адаптивность, необходимые для взаимодействия со сложными и непредсказуемыми средами. Вместо стремления к оптимальному контролю, необходимо разрабатывать системы, способные эффективно использовать множество возможных движений, выбирая наиболее подходящее в данный момент, учитывая как внешние условия, так и внутренние ограничения. Подобный подход, основанный на исследовании пространства возможных действий, а не на жестком программировании конкретных траекторий, позволит роботам не просто выполнять заданные команды, но и адаптироваться к новым ситуациям и обучаться на собственном опыте, приближая их к уровню интеллекта, присущему живым организмам.

Динамические системы и управление движением: Возвращение к физике

Динамические системы предоставляют более точную основу для понимания управления движением, поскольку признают, что морфология тела изначально формирует и ограничивает возможности движения. Традиционные модели часто рассматривают тело как механизм, требующий постоянного вычислительного контроля для поддержания и изменения движения. В отличие от этого, динамический подход подчеркивает, что сама структура тела — масса, распределение, суставные соединения — определяет допустимые траектории и естественные паттерны движения. Это означает, что многие аспекты движения не требуют активного управления, поскольку они являются следствием физических свойств тела и взаимодействия с окружающей средой. Таким образом, морфология не просто ограничивает возможности движения, но и активно формирует их, определяя диапазон доступных стратегий и снижая потребность в сложных вычислительных процессах для управления движением.

Традиционный подход к управлению движениями часто рассматривает тело как механизм, требующий постоянных вычислений для координации. Однако, динамические системы предлагают альтернативную точку зрения, согласно которой морфология тела сама по себе является формой вычислений. Это означает, что физическая структура тела, включая массу, длину конечностей и распределение веса, пассивно формирует траектории движения, ограничивая возможные варианты и снижая потребность в активном контроле со стороны нервной системы. Таким образом, тело не просто реагирует на команды, но и определяет возможные движения, облегчая задачу управления и повышая эффективность.

Несмотря на свою проницательность, модели пассивной динамической ходьбы (Passive Dynamic Walker) могут чрезмерно акцентировать роль морфологии в управлении движением. Хотя морфологические особенности действительно формируют возможности и ограничения перемещения, для выполнения сложных задач требуется активный контроль, который не всегда учитывается в подобных упрощенных моделях. Активный контроль включает в себя нейронные механизмы и мышечные усилия, необходимые для коррекции траектории, стабилизации и адаптации к изменяющимся условиям окружающей среды. Пренебрежение активным контролем может привести к неполному пониманию реальных механизмов управления движением и ограничить возможности создания эффективных робототехнических систем.

Для создания адаптируемых и надежных роботизированных систем необходимо учитывать взаимодействие между пассивной динамикой и активным управлением. Пассивная динамика, определяемая морфологией робота и гравитацией, снижает потребность в активном контроле, позволяя системе эффективно перемещаться и сохранять равновесие с минимальными затратами энергии. Однако, для выполнения сложных задач и адаптации к изменяющимся условиям, требуется активное управление, которое корректирует траектории, стабилизирует систему и обеспечивает точное выполнение действий. Оптимальная интеграция этих двух аспектов позволяет создавать роботов, способных эффективно функционировать в реальных, непредсказуемых средах, демонстрируя повышенную устойчивость к возмущениям и повышенную энергоэффективность.

Теория информации против управления: Фундаментальное несоответствие

Несмотря на то, что теория информации предоставляет инструменты, такие как взаимная информация и причинность Грейнджера, для анализа сложных систем, применение этих методов к управлению роботами часто игнорирует критическую роль физических ограничений. В то время как эти инструменты могут выявлять статистические зависимости в данных, они не учитывают такие факторы, как инерция, пределы мощности двигателей, кинематические ограничения и другие физические свойства, определяющие возможности робота. В результате, анализ, основанный исключительно на информационных метриках, может привести к разработке стратегий управления, которые теоретически максимизируют поток информации, но оказываются нереализуемыми или энергетически неэффективными в реальном физическом мире. Отсутствие учета этих ограничений является фундаментальным недостатком при применении теории информации непосредственно к задачам управления роботами.

Стремление к максимизации потока информации может негативно сказаться на стабильности и эффективности управления движением, поскольку данный подход не учитывает энергетические затраты и физические ограничения тела. В отличие от задач восприятия, где увеличение информационного потока может быть полезным, в управлении движениями требуется точное и скоординированное выполнение действий. Максимизация информации не обеспечивает минимизацию энергопотребления или соблюдение пределов скорости и ускорения, что может привести к неэффективным или даже невозможным траекториям движения. Таким образом, прямое применение принципов информационного потока в задачах управления роботами требует учета физических ограничений и оптимизации не только информационного аспекта, но и энергетической эффективности.

Максимизация энтропии, являясь ключевым принципом теории информации, может быть полезна при обработке сенсорной информации и формировании перцептивных моделей. Однако, в контексте управления движением, стремление к максимальной энтропии может противоречить требованиям к точности и координации моторных действий. В отличие от восприятия, где разнообразие информации может способствовать более полному представлению об окружающей среде, в управлении движением необходимо минимизировать неопределенность и обеспечивать предсказуемость траекторий. Попытки максимизировать энтропию в системах управления могут привести к избыточным движениям, нестабильности и повышенным энергетическим затратам, поскольку система будет стремиться исследовать все возможные варианты, даже если они не оптимальны для выполнения конкретной задачи. Таким образом, принципы, эффективные для восприятия, не всегда применимы к задачам управления движением и могут требовать модификации или дополнения.

В отличие от теории информации, обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) предоставляет более подходящую основу для управления роботами, поскольку напрямую оптимизирует производительность при выполнении задачи с учетом физических ограничений робота. RL, в отличие от подходов, максимизирующих поток информации, явно учитывает динамику системы и ограничения, связанные с энергией, инерцией и другими физическими характеристиками. Хотя RL требует значительных вычислительных ресурсов для обучения, оно позволяет агенту разрабатывать стратегии управления, которые максимизируют награду за выполнение задачи, оставаясь в пределах допустимых физических параметров, что критически важно для стабильного и эффективного управления.

От симуляции к реальности: Путь вперед

Роботизированные симуляторы представляют собой незаменимый инструмент для разработки и тестирования алгоритмов управления, однако успешный перенос этих алгоритмов из виртуальной среды в реальный мир является ключевым условием для их практического применения. Эффективность роботизированных систем напрямую зависит от способности адаптироваться к непредсказуемым условиям реальной эксплуатации, где неизбежно возникают погрешности сенсоров, неточности в моделировании физических процессов и внешние возмущения. Поэтому, значительные усилия направлены на разработку методов, позволяющих преодолеть разрыв между симуляцией и реальностью, обеспечивая стабильную и надежную работу роботов в сложных и динамичных условиях окружающей среды. Успешный Sim-to-Real перенос требует учета и компенсации этих факторов, а также применения алгоритмов, устойчивых к неопределенностям и помехам.

Метод обучения с подкреплением, в сочетании с надежными симуляционными средами, представляет собой перспективный путь для успешного переноса алгоритмов управления с виртуальной платформы на реального робота. Исследования показывают, что создание детализированных и физически достоверных симуляций позволяет обучать агентов сложным задачам, а затем, с минимальными корректировками, применять полученные навыки в реальном мире. Такой подход позволяет значительно сократить время и ресурсы, необходимые для разработки и тестирования роботизированных систем, избегая дорогостоящих и потенциально опасных экспериментов с физическими прототипами. Ключевым аспектом является способность алгоритма адаптироваться к непредсказуемым факторам и шумам, которые неизбежно возникают в реальной среде, что достигается за счет использования методов робастного обучения и тщательной калибровки симуляционной модели.

Разработка надежных и адаптивных роботизированных систем требует особого внимания к обучению управляющих стратегий, устойчивых к физическим возмущениям и неопределенностям. Вместо стремления к идеальной точности в смоделированной среде, современные исследования фокусируются на создании алгоритмов, способных эффективно функционировать в реальном мире, где неизбежны погрешности сенсоров, неточности в моделировании динамики и внешние воздействия. Такой подход предполагает использование методов обучения с подкреплением, направленных на выработку политик управления, которые не просто выполняют задачу в идеальных условиях, но и сохраняют работоспособность при наличии шумов и возмущений. Повышение устойчивости к неопределенностям является ключевым фактором для создания роботов, способных надежно функционировать в сложных и непредсказуемых условиях реального мира, будь то промышленные предприятия, медицинские учреждения или домашняя среда.

Исследование подчеркивает, что для достижения истинного воплощенного интеллекта необходимо сместить акцент с оптимизации вычислительной эффективности на физическое воплощение и надежность управления. Авторы утверждают, что эволюционный процесс отбирал организмы, ориентированные на выживание, устойчивость к внешним воздействиям и минимальное потребление энергии, а не на элегантность кодирования или скорость вычислений. Такой подход подразумевает создание роботов, способных адаптироваться к непредсказуемым условиям реального мира, демонстрируя не просто имитацию интеллекта, а реальную способность функционировать и решать задачи в сложных средах. Приоритет устойчивости и физического взаимодействия позволит создать роботизированные системы, которые будут не только умными, но и действительно полезными и надежными в практических приложениях.

Исследование, представленное в статье, подчеркивает, что тела роботов эволюционировали не для оптимизации вычислений, а для обеспечения надежного физического взаимодействия с миром. Эта позиция перекликается с мыслями Г.Х. Харди: «Математика — это наука о том, что можно доказать». Подобно тому, как математическое доказательство требует строгости и детерминированности, так и конструкция тела робота должна быть обоснована необходимостью устойчивого функционирования в реальной среде. Акцент на динамических системах и обучении с подкреплением, предложенный авторами, является логичным шагом к созданию роботов, способных к адаптации и выживанию, а не просто к выполнению заранее запрограммированных вычислений.

Что дальше?

Предложенный подход, стремящийся к определению роли информации в структуре робототехнических систем, безусловно, заслуживает внимания. Однако, пусть N стремится к бесконечности — что останется устойчивым? Эволюция не оптимизировала тела для вычислений как таковых; она создала системы, способные к надежному физическому взаимодействию и выживанию в сложной среде. Акцент на информации, как на фундаментальном принципе дизайна, кажется несколько преждевременным, учитывая, что более проверенные подходы, такие как динамические системы и обучение с подкреплением, уже демонстрируют свою эффективность в решении задач, требующих адаптивности и устойчивости.

Необходимо критически оценить предположение о том, что тело робота должно активно “вычислять” информацию. Возможно, истинная сила заключается в пассивной адаптации к среде, в использовании избыточности и устойчивости к возмущениям. Попытки навязать телу алгоритмическую логику могут привести к хрупкости и неэффективности. Важнее исследовать, как можно использовать естественные физические свойства материалов и структур для создания систем, которые самоорганизуются и адаптируются к изменяющимся условиям.

Вместо того, чтобы искать вычислительную роль каждого элемента тела, следует сосредоточиться на разработке принципов, позволяющих создавать роботов, которые способны к надежному и эффективному взаимодействию с миром, используя минимальное количество вычислительных ресурсов. Задача состоит не в том, чтобы заставить робота думать, а в том, чтобы создать тело, которое способно действовать разумно.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.22868.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-30 08:48