Инновация, связанная с появлением когнитивных роботов

Молекулярные, клеточные и нейронные взаимодействия можно смоделировать на компьютере. А можно ли создать робота с сильным искусственным интеллектом (ИИ)?

В основе этого вопроса лежит тезис А. Тьюринга и А. Чёрча: "любой алгоритм, который может просчитать машина, может быть смоделирован универсальной машиной Тьюринга". Ещё К. Гёдель и Р. Фейнман предполагали, что все процессы в природе можно понимать как метод вычислений. В целом степени вычисления на компьютере соответствуют степени вычисления природы.

Что касается технических стандартов развития компьютеров, мы переживаем, по закону Мура, стремительное увеличение вычислительных мощностей, которые делают доступными для моделирования всё более сложные динамические природные системы. Суперкомпьютер, способный прояснить и разрешить все задачи, принципиально невозможен. Но мощности вычислений хватит, чтобы имитировать человеческий мозг или другие подобные системы. Но нужны десятки лет изучения самих процессов, чтобы это реализовать на практике.

Сначала создавали роботов, для которых процессы движения точно устанавливались. Таким образом должен протекать процесс сложной телесной самоорганизации.

В природе сложные образцы движений управляются и вычисляются вне централизованного контроля, они организуются с помощью нейронных сетей с обратными связями. Знаниям обучаются и сохраняют в нейронных сетях. То есть в современном мире роботы должны обладать большой самоорганизацией.

Причём любой робот должен уметь реагировать самостоятельно и быстро: от космических роботов до бытовых. Для этого они должны быть оснащены сенсорными, моторными и нейронными возможностями, формировать различные образцы поведения и развивать "умственные" способности. Японские учёные поставили задачу сделать роботов, которые будут вести себя подобно людям, к 2020 году.

Роботы, которые взаимодействуют с людьми, должны обладать мыслительными способностями, которые возникли в ходе эволюции. Любое восприятие у людей идёт через центральную нервную систему к чувствам, мышлению и сознанию, то есть к мозгу.

Но исследователи настроены больше не на природу, а на техническое решение обозначенных проблем. В истории инженерии успехов добивались те, кто находил новые технологии, которые ещё не были найдены в природе. Та же стратегия действует и в робототехнике.

Человеческие конечности очень сложны и повторить систему их управления ещё не смогли. Описать движения конечностей можно математическими уравнениями, но технически это даже близко не реализуемо.

Учёные пытаются понять, как это организовать с помощью изучения когнитивных способностей людей и животных и возможности перенесения их на технические системы. Провели тестирование в реальности - как робот справится с ведением домашнего хозяйства. Кажущиеся простыми человеку действия, оказались крайне сложными для робота. Проблемой стало отсутствие подходящих сенсоров.

Человек умеет координировать свои действия и движения с действиями и движениями других людей и планирует их, оптимизируя с последующими действиями. Также человек выбирает лучшую траекторию, например, и более эффективный способ. В робототехнике процессы управления движениями, сформированные у человека в ходе эволюции, взяты как эталон. Так перед учёными встала задача научить роботов самообучению, поиску информации, планированию, решению. То есть программа должна обучаться из опыта, а для этого система должна знать параметры навыков управления и иметь в своём распоряжении шаблоны, позволяющие изменять параметры поведения.

Являются ли роботы умными? Как правило, систему можно считать умной, если по ответам и реакциям её невозможно отличить от человека. Авторы же рассматривают проблему в более узком смысле, считая, что умной система становится только тогда, когда может самостоятельно решать более или менее сложные задачи. А степень интеллекта обуславливается: 1) степенью самостоятельности робота, 2) степенью эффективности решения, 3) степенью сложности проблемы.

К примеру, автомобиль уже можно считать системой, обладающей интеллектом, потому что он умеет самостоятельно управлять собой в некоторых сложных транспортных ситуациях. Или, например, насекомые, которые с помощью нейронных сетей могут управлять конечностями. Повсюду нас окружают умные в некоторой степени системы - и в природе, и в технике. Но техническое программирование основательно отличается от эволюции.

В статье рассматривается два робота, которые выигрывали людей с помощью интеллекта. Один выигрывал в шахматы, просчитывая с огромной скоростью всевозможные конфигурации. А другой выигрывал, отвечая на вопросы, с помощью различных алгоритмов анализа языка. Так создали превосходство компьютера над человеком. Хорошим примером того, как мы все используем это в реальной жизни, являются смартфоны.

Уже созданы роботы, превосходящие человека в силе, в интеллектуальных способностях в разных областях. Теперь стоит задача в создании гибрида. И неважно, будут ли изобретатели опираться на эволюцию. Главное, чтобы это было эффективным решением.

Эмоции очень важны для людей и животных, т.к. таким образом гармонально наше тело подготавливается к адекватному поведению в разных ситуациях. В робототехнике тот же механизм может использоваться при взаимодействии с людьми.

Распознавание эмоций поботом - уже решённая задача. Люди испытывают одни и те же эмоции. Тут стоит вопрос о распознавании и различении соответствующей мимики. Для этого используют такую технику: тепловизионная камера даёт оценку состоянию, а затем оно различается и классифицируется нейронной сетью.

Традиционно проводят различие между слабым и сильным искусственным интеллектом: первые имитируют интеллектуальные способности, а вторые ими обладают. Но могут ли роботы с сильным ИИ воспринимать эмоции? Это довольно сложная задача, потому что человек не всегда испытывает абсолютную эмоцию(например, совершенно радостный), а находится в смешанном состоянии; одно состояние заменяет другое. Таким образом для каждого момента времени математически можно создать систему уравнений состояний человека. Отсюда сильный ИИ вполне возможен. Чтобы этого достичь нужно записать умственные способности в виде программы и построить техническую рамочную модель для отелесненного разума.