6.2. Память; обучение

Всякий робот должен быть автоматом с внешней обратной связью. Это -принятое нами определение робота. Между его рецепторами и эффекторами должна существовать зависимость, которая выражается в том, что изменения внешней среды, производимые эффекторами, должны быть доступны восприятию рецепторов. Иначе обратной внешней связи не будет. Обратная связь должна обеспечивать контроль эффективности действий, совершаемых эффекторами. Эти вопросы мы рассмотрим в следующих главах. Сейчас попытаемся определить, на какие "способности" робота можно рассчитывать и при каких условиях.

Дискретный робот может быть аппаратной реализацией некоторого коллектива алгоритмов. Каждый алгоритм коллектива будет при этом реализован в виде некоторого устройства, называемого процессором. О возможных структурах преобразователя информации роботов говорится в гл. 7.

Если в. роботе все функциональные алгоритмы преобразования информации реализованы аппаратно, то робот называется фиксированным или жестким. Если в нем присутствуют только совершенно необходимые для приема сигналов от датчиков информации, обмена информацией между параллельно работающими процессорами и выдачи результатов запоминающие элементы, то жесткий робот называется роботом без памяти. Поведение робота без памяти детерминировано. При периодически изменяющихся внешних воздействиях периодически изменяется и его реакция. Все же благодаря наличию внешней обратной связи (и при разумной конструкции) робот без памяти может устанавливать равновесие между собой и внешней средой.

Следующим уровнем в классификации можно считать жесткие роботы с памятью. Такие роботы, кроме минимума запоминающих элементов, содержат запоминающие элементы, в которых можно фиксировать результаты переработки некоторого количества предыдущих ситуаций, имевших место во внешней среде. Разумеется, алгоритмы, физически реализованные в роботах, должны позволять пользоваться этой информацией при переработке потока входной информации.

Роботы с памятью могут накапливать некоторый "опыт". Один из способов его применения мы уже знаем: спаривание буфера и собственной подконструкции. Второй способ заключается в том, что в операнд включена некоторая информация сверх той, которая поступает от датчиков. При наличии достаточного объема запоминающего устройства в нем можно зафиксировать символьную конструкцию, несущую такую информацию.

Если сравнивать робот с живыми организмами, то информацию, заложенную заранее в операнд и в алгоритмы, которые реализованы аппаратно, можно назвать врожденной. Информацию, которая накапливается в процессе функционирования, можно назвать опытом робота.

Очень часто алгоритмы накапливания опыта и алгоритмы функционирования робота делают независимыми, так что весь коллектив алгоритмов состоит из двух педколлективов, связанных буфером-ячейкой, на котором задан коллектив регулирующих предикатов третьего порядка открытый, причем первый подколлектив (накапливающий опыт) состоит из алгоритмов, сопряженных относительно одного предиката, второй подколлектив (осуществляющий функционирование с учетом опыта), состоит из алгоритмов, сопряженных относительно второго предиката, а третий - допускает вмешательство человека. Запустив первый подколлектив, человек может, создавая нужные для этого состояния внешней среды, создать в "памяти" робота нужную информацию. Этот процесс называют обучением робота, а человека, производящего обучение,- ментором. Описанный метод применяют, например, если нужно "приучить" робота к голосу ментора. По окончании обучения обучающийся подколлектив отключают и включают подколлектив, осуществляющий функционирование.

Следующий по богатству возможностей - класс гибких роботов. Гибкий робот моделирует не функциональные алгоритмы (или не все функциональные алгоритмы), а их алгоритмы выполнения (или некоторые алгоритмы выполнения). Тот функциональный алгоритм, алгоритм выполнения которого задан аппаратно, сам должен быть задан в виде символьной конструкции, подобно программе ЭВМ. Гибкий робот должен располагать достаточно емкими запоминающими устройствами, так как в них должна храниться и управляющая и накапливаемая информация.

Технически целесообразно аппаратно реализовать не все алгоритмы выполнения коллектива, а лишь некоторые. Например, генератор алгоритмического времени, алгоритмы ведения очередей и некоторые другие реализовать аппаратно непосредственно, а алгоритмы накопления информации и выдачи управляющих символов - опосредствовано (т. с. в виде символьных записей и алгоритмов выполнения).

Гибкие роботы могут быть сделаны обучающимися и накапливающими опыт, причем в них появляется еще одна возможность реализовать эти свойства - видеоизменяя те алгоритмы, которые хранятся в памяти в виде символьных конструкций.

Подведем итог этого параграфа. Некоторый минимум запоминающих элементов необходим во всяком дискретном роботе. При достаточно больших объемах запоминающих устройств робот может накапливать опыт и обучаться. Наибольшие возможности накопления опыта и обучения предоставляют гибкие роботы.

Замечу, что некоторые ценные знания, нужные для создания роботов, накопили специалисты по разработке и эксплуатации ЭВМ. Анализ самих ЭВМ с точки зрения роботологии мы произведем позже.