Человек. Он опирается на что-либо?

Робот. Да, на стол.

Человек. Может ли стол поднимать блоки?

Робот. Нет.

Человек. Может ли пирамида опираться на блок?

Робот. Да (дедуктивная система находит реальный пример и поэтому знает, что это возможно).

Человек. Может ли пирамида опираться на пирамиду?

Робот. Я не знаю (таких примеров на сцене нет).

Человек. Собери вместе (поставь друг на друга) две пирамиды.

Робот. Я не могу (робот пробует, но терпит неудачу).

Человек. Голубая пирамида - моя.

Робот. Я понимаю.

Человек. Моими являются блоки, цвет которых не красный, но то, что поддерживает пирамиду, не является моим.

Робот. Я понимаю (строятся две новые теоремы, касающиеся вопросов собственности - чей, кому принадлежит).

Человек. Ящик мой?

Робот. Нет.

Человек. Что-нибудь находящееся в ящике является моим?

Робот. Да, два предмета: голубой блок и голубая пирамида.

Человек. Не соберешь ли ты вместе оба красных блока, а также зеленый куб и пирамиду?

Робот. Хорошо (робот выбирает зеленый куб, на котором ничего нет, ставит его на большой красный блок, после чего снимает маленькую пирамиду с маленького красного куба и использует его для завершения указания).

Мы только что познакомились с отрывком из работы американского кибернетика по фамилии Уиногрэд (такова ее английская транскрипция, однако иногда его фамилию переводят просто как Виноград). Про эту работу М. Минский на советско-американской конференции сказал: "За последние десять лет мы увеличили разум ЭВМ в 106 раз, и я просто как игрок в покер скажу, что на руках у меня имеются доказательства существования искусственного разума. Это докторская диссертация Т. Уиногрэда из Массачусетского технологического института... В ней мы находим программу для вычислительной машины, обладающей небольшой, но все же заметной долей человеческого разума".

Однако, несмотря на видимые успехи искусственного интеллекта роботов, крупный вексель, выданный кибернетиками, еще не оплачен. И дело здесь не только в недостаточном быстродействии ЭВМ или в малом ассортименте сенсорных датчиков. Причина в другом: не хватает конструктивных идей для построения программ разумного поведения роботов. Ведь процессы мышления человека при решении даже самых тривиальных задач еще не разгаданы. Процесс самопознания интеллекта человека продвигается чрезвычайно медленно. Задача "познай самого себя" становится камнем преткновения на пути развития человекоподобных мыслящих устройств.

Проблема создания интеллектуальных роботов, "живущих" в среде, обладающей свойствами неопределенности, привела в последние годы к глубокому осознанию и даже самоосознанию процессов подобного рода, происходящих в биологических системах, в мозгу животных и человека. В результате появилась концепция иерархических адаптивных систем управления, которая эффективно развивается как фундамент организации целесообразного поведения роботов, наделенных интеллектом. Каким образом наш мозг управляет нашим телом, которое даже при грубой оценке с чисто механических позиций имеет более 200 степеней свободы? Как он командует каждой мышцей при выполнении сложных движений, когда мы пишем, ходим, бегаем, плывем, играем на рояле? Как успевает он переработать в минимальное время столь большой объем информации? А никак. Мозг, наш центральный процессор, "выше" этого.

Он вообще не контролирует действия отдельных двигательных единиц нашего тела. Детализация движений происходит на уровнях гораздо более низких, чем кора больших полушарий. Это похоже на программирование на языке высокого уровня, где достаточно указать "цикл от 1 до 20 с шагом 1", а машина сама развернет эту команду цикла в детализированную систему операций. Наиболее очевидные распоряжения типа "прикоснешься к горячему - отдерни руку" происходят даже без осознания их мозгом.

Такое распределение функций, представляющее собой распределение крупной задачи между несколькими уровнями, гораздо выгоднее, экономнее, оперативнее, чем жестко централизованное, когда управляющий орган точно предписывает необходимое действие каждому из составляющих систему элементов. При решении серьезных задач такой централизованный мозг оказался бы настолько сложным, что едва ли уместился бы не только в черепной коробке, но даже во всем теле человека.

При выполнении тех или иных сложных движений мы складываем их из некоторых обобщенных кирпичиков: встать, сесть, шаг правой, шаг левой. Обучение ребенка всему многообразию движений сводится к формированию и закреплению в его "памяти" соответствующих кирпичиков. Кстати, аналогично организуется и процесс восприятия. Чувственный образ - это определенная последовательность или комбинация звуковых, зрительных или обонятельных импульсов (лошадь, человек) или их комбинации (человек на лошади или кентавр.)

Другой общий принцип организации управления в сложных биологических системах - это способность к обучению, адаптация к заранее неизвестным, меняющимся в довольно широких пределах условиям жизни.

Способность к адаптации присуща не только организму в целом, но и отдельным его органам и даже функциям. Эта способность незаменима в тех случаях, когда одна и та же проблема должна решаться многократно. Таким образом, феномен адаптации играет существенную роль в целесообразном поведении всего живого.

В начале нашего века зоопсихолог Э. Торндайк провел следующий эксперимент с животными. Имелся Т-образный лабиринт с тремя площадками. На площадку, находившуюся в основании буквы Т, помещалось подопытное животное, а на две другие площадки, находившиеся у концов горизонтальной перекладины буквы Т, помещалась приманка. Животное могло делать альтернативный выбор: добежав до развилки, оно могло повернуть к левой площадке или к правой площадке.

Но по пути к приманке его ожидала неприятность.

В стенки коридора были вмонтированы электроды.

С некоторой фиксированной вероятностью на них подавалось напряжение, и тогда пробегавшее мимо них животное получало болевое раздражение - среда выдавала сигнал наказания. Сигналом же поощрения среды была та пища, которая ожидала животное на конечной площадке. Если в эксперименте вероятность раздражения в одном из коридоров (например, в левом) намного превосходила вероятность такого раздражения в другом коридоре (в правом), то естественно было бы считать, что животное адаптируется к условиям среды: после серии пробежек оно будет предпочитать поворачивать в правый коридор, а не в левый. Больше всего Э. Торндайк экспериментировал с крысами. Оказалось, что они быстрее оценивают более безопасный путь и уверенно выбирают его даже при небольшой разнице наказаний.

Другие подопытные животные делали это с разной степенью адаптивности, но способность эта оказалась присущей всем видам животных, участвующих в экспериментах.

Проблема управления интеллектуальным роботом заключается, таким образом, в моделировании способности животного и человека к адаптации.

Иерархическая организация управления роботами - это прежде всего распределение функций восприятия, обработки информации и управления между отдельными уровнями иерархии и подсистемами роботов. Полностью централизованные алгоритмы обработки информации и управления при больших объемах обработки, свойственных роботам третьего поколения, оказываются малоэффективными или даже непригодными. Таким образом, возникновение иерархической адаптивной структуры диктуется в первую очередь стремлением повысить качество управления роботом, то есть уменьшить уровень неопределенности и увеличить быстродействие.

Для функционирования отдельных уровней и подсистем необходим значительно меньший объем информации.

Так возникает распараллеливание алгоритмов, что и позволяет решить задачу в условиях существенно меньшей неопределенности.

Итак, для активной жизни роботов третьего поколения жизненно необходимы "хорошие мозги", ибо именно от степени интеллектуальности робота зависит принадлежность его к тому или иному поколению. Существует даже весьма обоснованная классификация роботов в зависимости от функций его электронного мозга.