Weiteres Beispiel zur Datenkompression mit grounded language

 Im vorherigen Blogpost wurde bereits ein Lagerroboter als Beispiel erwähnt. In diesem Post soll die Thematik Datenkompression vertieft werden.

Ausgangspunkt ist das Problem in der klassischen KI Forschung bis ca. 2010, dass ein Roboter in einem sehr großen Zustandsraum agiert der sich nicht effizient mittels vorhandener Hardware durchsuchen lässt. Diese Problemklasse wird als np hard problem bezeichnet und betrifft motion planning, senor perception und STeuerung von Robotern ganz allgemein.

Obwohl die Informatik über hunderte von Algorithmen, Programmiersprachen, und schnellen CPU ist verfügt ist keine Technologie mächtig genug Probleme mit einem sehr großen Zusttandsraum zu lösen. Damit ist Künstliche Intelligenz unlösbar.

Die einzige Ausnahme besteht darin, das Ausgangsproblem in ein niedrig-dimensionales Prolbem zu überführen, natürliche Sprache dient dazu als kompressionstechnik. Für den erwähnten warehouse roboter bietet sich eine Minivokablur an, was Zielorte und Ereignisse beinhaltet:

Zielorter: regalA, regalB, Korridor
Ereignisse: Kollison, Batterie_leer, ziel_erreicht

Die Vokabelliste definiert einen neuen Zustandsraum auf einem symbolischen Level. Er besteht aus 6 möglichen Worten und abstrahiert vom ursprünglichen Zustandsraum. Die Frage ist nicht länger wie man die Kamerabilder des Roboters speichert, oder wieviele Anzahl möglicher Trajektorien es gibt, sondern die Frage ist welche der 6 Wörter gerade aktiv ist.

Der neue sprachliche Zustandsraum kann viel leichter auf einem Roboter gespeichert werden. Man speichert die Vokabelliste in einer Tabelle und kann darauf referenzieren. Damit wird die ursprüngliche Problembeschreibung modifiziert. Es geht nicht länger darum einen Lagerroboter zu steuern der über eine hochauflösende Kameras und mehrere Servo-M;otoren verfügt sondern das neue problem ist, die ist situation des Roboter mittels Natürlicher Sprache zu beschreiben.

Eine Analogie aus der Nicht informatik ist eine Landkarte. Karten werden dazu verwendet größere Gebiete übersichtlich darzustellen. Ein Gebiet wie z.B. ein Wald sind auf einer Karte mit einem einfachen Symbol markiert. Obwohl der Wald über hunderte von Bäumen enthält sind diese nicht eingezeichnet sondern es gibt nur ein grünes Rechteck mit dem Symbol "Wald". Erst der Rezipient der Landkarte dekodiert die Information und schließt aus dem Symbol auf die ursprüngliche Realität. Dadurch reduzieren Landkartieren die Komplexität der Wirklichkeit.

Technisch gesehen lässt sich grounded language für Roboter erstuanlich einfach implementieren. Man extrahiert aus einer Szene zuerst Features und konvertiert diese dann in einen Text. Der Programmieraufwand in lines of code ist überschaubar und die benötigte CPU Leistung ist gering. Dennoch waren solche Systeme vor 2010 selten bis gar nicht vorhanden. Weniger aus technischen Gründen als vielmehr aus einem mangelnden Verständnis für das Symbol grounding problem. Bis 2010 war zwar bekannt, dass KI Probleme np hard sind und der state space zu groß ist um diesen zu durchsuchen, es war allerdings unklar, dass natürliche Sprache darauf die Antwort ist. Was stattdessen untersucht wurde, waren heuristiken, Reward Funktionen und sampling basierte Algorithmen wie RRT.

Mit diesen Verfahren konnte man Fortschritte bei motion planning realisieren, allerdings waren das unbedeutende Detailverbesserungen. Der Durchbruch erfolgte erst, durch Verwendung natürlicher Sprache als Abstraktionsmechanismus.