Programování pomocí demonstrace - Programming by demonstration - Wikipedia

v počítačová věda, programování pomocí demonstrace (PbD) je vývoj koncových uživatelů technika pro výuku nového chování počítače nebo robota demonstrací úkolu k přímému přenosu namísto programování pomocí příkazů stroje.

Podmínky programování příkladem (PbE) a programování pomocí demonstrace (PbD) se objevil ve výzkumu vývoje softwaru již v polovině 80. let^[1] definovat způsob, jak definovat posloupnost operací, aniž byste se museli učit programovací jazyk. Obvyklý rozdíl v literatuře mezi těmito pojmy je ten, že v PbE dává uživatel prototyp produktu provádění počítače, jako je řádek v požadovaných výsledcích dotazu; zatímco v PbD uživatel provádí posloupnost akcí, které musí počítač opakovat, zobecňuje jej pro použití v různých datových sadách.

Tyto dva pojmy byly nejprve nediferencované, ale PbE měl tendenci být většinou adoptován výzkumnými pracovníky vývoje softwaru, zatímco PbD tendenci být adoptováni výzkumníky robotiky. Dnes PbE odkazuje na zcela odlišný koncept, podporovaný novými programovacími jazyky, které jsou podobné simulátorům. S tímto rámcem lze kontrastovat Bayesovská syntéza programu.

Programování robotů pomocí demonstrace

Paradigma PbD je nejprve atraktivní pro robotický průmysl kvůli nákladům spojeným s vývojem a údržbou robotických programů. V této oblasti má operátor často implicitní znalosti o úkolu, kterého má dosáhnout (ví, jak to udělat), ale obvykle nemá programovací dovednosti (ani čas) potřebné k překonfigurování robota. Demonstrace, jak úkol dosáhnout pomocí příkladů, tak umožňuje osvojit si dovednosti bez výslovného programování každého detailu.

První PbD strategie navržené v robotice byly založeny na vyučovat v, vedení nebo přehrávání metody, které spočívají zásadně v pohybu robota (prostřednictvím vyhrazeného rozhraní nebo ručně) prostřednictvím sady příslušných konfigurací, které by robot měl postupně převzít (poloha, orientace, stav chapadla). Metoda byla poté postupně zlepšována zaměřením hlavně na teleoperační řízení a pomocí různých rozhraní, jako je vidění.

Tyto metody PbD však stále používaly přímé opakování, což bylo v průmyslu užitečné pouze při koncipování montážní linky s použitím přesně stejných komponent produktu. Chcete-li použít tento koncept na produkty s různými variantami nebo aplikovat programy na nové roboty, stala se otázka zobecnění zásadním bodem. K vyřešení tohoto problému byly první pokusy o zobecnění dovedností založeny hlavně na pomoci uživatele prostřednictvím dotazů na záměry uživatele. Poté byly navrženy různé úrovně abstrakcí k vyřešení problému generalizace, v zásadě dichotomizované v metodách učení na symbolické úrovni nebo na úrovni trajektorie.

Vývoj humanoidní roboti přirozeně přinesl rostoucí zájem o programování robotů pomocí demonstrací. Vzhledem k tomu, že se humanoidní robot má svou povahou přizpůsobit novým prostředím, je důležitý nejen vzhled člověka, ale algoritmy používané k jeho ovládání vyžadují flexibilitu a všestrannost. Vzhledem k neustále se měnícím prostředím a obrovské rozmanitosti úkolů, které má robot provádět, vyžaduje robot schopnost neustále se učit nové dovednosti a přizpůsobovat stávající dovednosti novým kontextům.

Výzkum v PbD se také postupně odklonil od své původní čistě technické perspektivy, aby přijal interdisciplinární přístup, přičemž využil poznatků z neurovědy a sociálních věd, aby napodobil proces napodobování u lidí a zvířat. S rostoucím zvážením tohoto souboru práce v robotice se pojem Programování robotů pomocí demonstrace (také známý jako RPD nebo RbD) byl také postupně nahrazen biologičtější značkou Učení napodobováním.

Parametrizované dovednosti

Poté, co úkol předvedl lidský operátor, trajektorie je uložen v databázi. Získání snazšího přístupu k nezpracovaným datům je realizováno pomocí parametrizovaných dovedností.^[2] Dovednost vyžaduje databázi a generuje trajektorii. Například nejdříve se do databáze pohybu odešle dovednost „opengripper (pomalý)“ a v odezvě je poskytnut uložený pohyb robotického ramene. Parametry dovednosti umožňují upravit zásadu tak, aby splňovala vnější omezení.

Dovednost je rozhraní mezi názvy úkolů, které jsou uvedeny v přirozený jazyk a podkladové časoprostorový pohyb ve 3D prostoru, který se skládá z bodů. Jednotlivé dovednosti lze kombinovat do úkolu pro definování delších pohybových sekvencí z pohledu vysoké úrovně. Pro praktické aplikace jsou různé akce uloženy v a knihovna dovedností. Pro další zvýšení úrovně abstrakce lze dovednosti převést na dynamické pohybové primitivy (DMP). Generují za letu dráhu robota, která byla v době demonstrace neznámá. To pomáhá zvýšit flexibilitu řešiče.^[3]

Non-robotické použití

Pro konečné uživatele automatizovat pracovní postup ve složitém nástroji (např. Photoshop ), nejjednodušším případem PbD je záznamník maker.

Viz také

• Programování příkladem
• Záměrné programování
• Induktivní programování
• Makro záznamník
• Kontrolované učení

Reference

• Cypher, Allen (1993), Sledujte, co dělám: Programování pomocí demonstraceDaniel C. Halbert, MIT Press, ISBN  978-0-262-03213-1
• Lieberman, Henry (2001), Vaše přání je mé velení: Programování příkladem Ben Shneiderman, Morgan Kaufmann, ISBN  978-1-55860-688-3

externí odkazy

Recenze papíry

• Billard, Aude (2008), S. Calinon, R. Dillmann a S. Schaal, „Programování robotů pomocí demonstrace“ (PDF), Příručka robotiky, MIT Press: 1371–1394, doi:10.1007/978-3-540-30301-5_60, ISBN  978-3-540-23957-4.
• Schaal, S (2004), Ijspeert, A; Billard, A; Frith, CD, Wolpert, D. (eds.), „Výpočtové přístupy k motorickému učení napodobováním“ (PDF), Neurověda o sociálních interakcích, Oxford University Press, 358 (1431): 199–218, doi:10.1098 / rstb.2002.1258, PMC  1693137, PMID  12689379.
• Roboti, kteří napodobují lidi „Cynthia Breazeal a Brian Scassellati, Trends in Cognitive Sciences, 6: 1, 2002, s. 481–87
• Billard, A, „Imitace“, v Arbib, MA (vyd.), Příručka teorie mozku a neuronových sítí, MIT Press, str. 566–69.
• Schaal, S (1999), „Učí se imitace cestou k humanoidním robotům?“, Trendy v kognitivních vědách (PDF).

Speciální čísla v časopisech

• Transakce IEEE na systémech, člověku a kybernetice, Duben 2007, 37: 2.
• RSJ Advanced Robotics, 21, číslo 13.
• Neuronové sítě, Elsevier.
• Robotika a autonomní systémy (PDF), Elsevier, 2006.

Klíčové laboratoře a lidé

• Techniky strojového učení pro programování robotů pomocí demonstrace, Lausanne, VD, CH: EPFL LASA, archivovány od originál dne 2012-05-01.
• Posílení učení a učení motorických primitiv, SC, USA: USC CLMC Lab.
• Calinon, Sylvain, Interaktivní kinestetická demonstrace učitel - student (trenér / trenér - stážista / klient), CH.
• Bentivegna, Darrin, Výuka vzdušného hokeje humanoidního robota „JP: ATR, archivováno z originál dne 2008-01-27.
• Komunitní aktivity týkající se úzce souvisejících témat
• Technický výbor pro interakci a koordinaci člověk-robot, IEEE Robotics and Automation, archivovány z originál dne 26. 7. 2011.
• Technický výbor pro učení robotů, IEEE Robotics and Automation, archivovány z originál dne 26. 7. 2011.

Videa

Robot, který se naučí vařit omeletu:

• "Krátká verze", Youtube, FR.
• "Dlouhá verze", Youtube, FR.

Robot, který se naučí odšroubovat láhev koksu:

• "Odšroubujte láhev s koksem", Youtube, DE.