موضوع مقاله: رویکرد همه برای برنده در انتخاب کنش | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # رویکرد همه برای برنده در انتخاب کنش | مقدمه: همه برای برنده (Winner-Take-all) یک مفهوم در علوم کامپیوتر است که به طور گسترده در رباتیک مبتنی بر رفتار به عنوان روشی برای انتخاب کنش در عامل هوشمند استفاده می‌شود. | ## بخش 1: رویکرد همه برای برنده در انتخاب کنش | سیستم‌هایی که دارای رویکرد "همه برای برنده" هستند، به کمک اتصال ماژول‌ها (در محیط‌هایی با طراحی وظیفه محور) کار می‌کنند؛ به گونه‌ای که وقتی یک عمل انجام می‌شود، انجام تمام اقدامات دیگر متوقف می‌شود، بنابراین در یک زمان تنها یک عمل انجام می‌شود. در این رویکرد، عمل "برنده" تمام قدرت سیستم موتور را می گیرد؛ به همین دلیل آن را "همه برای برنده" نامگذاری کرده‌اند. تاریخچه در دهه‌های ۱۹۸۰و ۱۹۹۰ بسیاری از دانشمندان علم رباتیک و علوم شناختی تلاش کردند تا جایگزین‌های سریع‌تر و کارآمدتری نسبت به روش‌های سنتی موجود برای انتخاب کنش بیابند.Jones, J.L. به این ترتیب معماری "همه برای برنده" برای انتخاب کنش به سرعت به یکی از ویژگی‌های رایج روبات‌های مبتنی بر رفتار تبدیل شد. زیرا عمل انتخاب در مرحله ماژول‌های عامل (از پایین به بالا) انجام می‌شود و نه در مراحل شناختی جداگانه (از بالا به پایین). انواع معماری‌های "همه برای برنده" سلسله مراتبی در معماری سلسله مراتبی، اقدام‌ها یا رفتارها در یک لیست با اولویت بالا به پایین برنامه ریزی می‌شوند. این عمل تا زمانی ادامه پیدا می‌کند که یک رفتار با اولویت بالاتر آماده انجام شود. در این مرحله، رفتاری که اولویت بالاتری دارد تمام رفتارهای دیگر را مهار کرده و سیستم حرکتی را به طور کامل در اختیار خود می‌گیرد. | ## بخش 2: رویکرد همه برای برنده در انتخاب کنش | با وجود اینکه این معماری امکان برنامه ریزی واضح برای رسیدن به اهداف را فراهم می‌کند، به دلیل انعطاف ناپذیر بودن، کمتر مورد استفاده قرار می‌گیرد.Rosenblatt, J.K. دگر سالاری و توزیع شده به طور کامل در معماری دگر سالاری و توزیع شده به طور کامل، هر رفتار دارای مجموعه‌ای از پیش‌شرط‌هایی است که باید قبل از انجام آن رفتار برآورده شود. این پس شرط و پیش شرط‌ها، ترتیب انجام رفتارها را تعیین می کنند و در برخی موارد برای اتصال ماژول‌های عامل استفاده می شوند. این امر به هر ماژول امکان می‌دهد تا ورودی‌ها را از ماژول‌های دیگر و همچنین از حسگرها دریافت کند، بنابراین ماژول‌ها می‌توانند یکدیگر را به کار گیرند. به عنوان مثال، اگر هدف عامل "کاهش تشنگی" باشد، "در دسترس بودن آب" به عنوان پیش شرط رفتار "نوشیدن" در نظر گرفته می‌شود. با وجود اینکه در هر زمان فقط یک عمل انجام می‌شود اما به کمک این فعال سازی‌ها، رفتارها به صورت یک دنباله سازماندهی می‌شوند. توزیع رفتارهای بزرگتر در بین ماژول‌ها سیستم را در برابر نویز قوی‌تر و منعطف‌تر می‌کند. برخی از منتقدان معتقدند تضاد بین ماژول‌ها و وجود هر مجموعه‌ای از قوانین تقسیم در اتصالات پیشین، سبب ایجاد انتخاب کنش فرعی می‌شود. | ## بخش 3: رویکرد همه برای برنده در انتخاب کنش | علاوه بر این، حلقه بازخورد استفاده شده در این مدل می‌تواند در برخی شرایط منجر به انتخاب نادرست شود. داوری و هماهنگی مرکزی در معماری هماهنگ مرکزی، ماژول‌های عامل نه به یکدیگر، بلکه به یک داور متصل هستند. در این رویکرد بین رفتارها رای گیری انجام می‌شود و رفتاری که بیشترین رای را از سمت داور مرکزی اخذ کند، انتخاب می‌شود. در سیستم‌هایی با داوری مرکزی، سو گیری توسط وزن رای‌های یا تعداد دفعاتی که یک ماژول مجاز به رای دادن است ایجاد می‌شود. این امر می‌تواند به عنوان نقض قانون کلی علیه ایجاد بازنمایی از جهان در هوش مصنوعی مبتنی بر رفتار تلقی شود که توسط بروکس پایه گذاری شد. با ادغام دستورها، سیستم منبع دانش بزرگ‌تری ایجاد می‌کند که از دانش بدست آمده توسط حسگرها بیشتر خواهد بود و به نوعی یک نماینده ترکیبی داخلی از محیط را تشکیل می‌دهد. | ## جمع‌بندی | مدافعان این سیستم معتقدند ممنوعیت مدل‌سازی جهان، محدودیت‌هایی غیرضروری برای رباتیک مبتنی بر رفتار ایجاد می‌کند.