Neurorobotics: Neurobiologically inspired robots - Krichmar (2010) - Artikel

Neurorobots zijn robots die controlesystemen hebben die gebaseerd zijn op de principes van het zenuwstelsel. Het uitgangspunt is dat de hersenen belichaamd (embodied) zijn en dat het lichaam afhankelijk is van een omgeving. Neurorobots moeten kunnen voorkomen in een “echte” omgeving, wat nodig is om 2 redenen.

1. Het namaken van een omgeving kan zorgen voor een bias die je niet verwacht/gewild had.

2. Echte omgevingen zijn rijk, multimodaal en luidruchtig, wat moeilijk na te maken is.

Neurorobots zijn robots die controlesystemen hebben die gebaseerd zijn op de principes van het zenuwstelsel. Het uitgangspunt is dat de hersenen belichaamd (embodied) zijn en dat het lichaam afhankelijk is van een omgeving. Neurorobots moeten kunnen voorkomen in een “echte” omgeving, wat nodig is om 2 redenen.

1. Het namaken van een omgeving kan zorgen voor een bias die je niet verwacht/gewild had.

2. Echte omgevingen zijn rijk, multimodaal en luidruchtig, wat moeilijk na te maken is.

Een neurorobot heeft een aantal kenmerken:

• Het voert een gedragstaak uit;

• Het opereert in een echte wereld;

• Het moet gevoelig zijn voor stimuli uit de omgeving en hierop reageren en

• Het gedrag wordt gecontroleerd door een systeem wat gebaseerd is op het zenuwstelsel van de mens.

Wanneer men erin slaagt om een neurorobot te maken, kunnen theorieën over het functioneren van de hersenen getest en ontwikkeld worden. De systemen die tot nu toe ontwikkeld zijn, zijn meestal ontworpen voor een of een paar specifieke taken.

• Gedragsgebaseerde robots (behavior based robots) kunnen niet leren door ervaring en kunnen zich niet aanpassen op de omgeving.

• Probabilistische robot controllers hebben een exact model nodig van hun sensoren en actuators.

• Leermachines leren alleen via beloning. Er wordt niet gekeken naar aandacht, nieuwe dingen of dreigingen.

Verschillende soorten modellen in de neurorobotica

Motor controle en voortbeweging

Om voortbeweging in robots na te bootsen wordt er gekeken naar neurale modellen van patronen van het centrale zenuwstelsel. Uit een onderzoek van Kimura bleek dat via reflexen, een robot kon leren om op 4 poten voort te bewegen. Een andere groep onderzoekers ontwierp een robot die zowel kon zwemmen als lopen. Het spiegelsysteem in de hersenen geeft inspiratie voor het ontwerpen van robots. Spiegelneuronen worden zowel actief als een actie zelf wordt uitgevoerd als wanneer de actie gezien wordt. Wellicht kunnen robots dingen zoals voortbeweging leren door een spiegelsysteem (e.g. imitatie).

In de mens is het cerebellum verantwoordelijk voor het vervangen van primitieve reflexen door motorsignalen op basis van verwachting. Het idee is dat wanneer er een reflex is met een verkeerde consequentie, een bepaald controlesysteem ervoor kan zorgen dat de correcte motorrespons uitgevoerd wordt.

Leer- en geheugensystemen

Een van deze systemen is het systeem dat gebaseerd is op de hippocampus van knaagdieren. Knaagdieren zijn in het bijzonder goed in het vinden van de weg in zowel het licht als het donker. Robots met modellen van de hippocampus van knaagdieren zijn goed in het navigeren in doolhoven en omgevingen. Perceptuele categorisatie is het organiseren van signalen, meestal een combinatie van verschillende sensorische modaliteiten.

Waardesystemen en selecteren van actie

Waardesystemen geven nonspecifieke, modulerende signalen door aan de rest van de hersenen. Hierop wordt gedrag aangepast door de meeste biologische organismen. Dit zijn bijvoorbeeld de dopaminergische, cholinergische en noradrenergische systemen. Gedrag waarbij er een positieve reactie ontstaat in de waardesystemen, zal eerder herhaald worden. Om te kijken hoe dopamine een rol speelt, worden de basale ganglia onderzocht.

In het cyber-knaagdier is een robot die twee wielen heeft en uit zichzelf in een omgeving kan bewegen. Ze zijn gebrand op overleven en reproduceren, waarbij er gezocht wordt naar batterijen en communicatie plaatsvindt met andere robots.

Conclusie

Hogere-niveau functies van de hersenen zijn afhankelijk van het hele zenuwstelsel. Neurorobots worden ontworpen zodat dit zenuwstelsel in kaart gebracht kan worden. Dit kan dan weer vergeleken worden met de data van dieren: op het niveau van gedrag, systeem en neuronen. Dit is belangrijk om 2 redenen:

1. Neurorobots kunnen hypotheses genereren en theorieën testen van hersenfunctie.

2. Door de vergelijking met dieren, kunnen onderzoekers het zenuwstelsel steeds beter namaken.