6.4. Собственная модель. Модель среды

Существует еще один способ самообучения, который связан с более сложной структурой робота. Рассмотрим сначала необходимое для этого функциональное и структурное усложнение робота, а затем вернемся к вопросу самообучения.

Если мы внимательно всмотримся в свои собственные способности, то заметим, что каждый из нас всегда знает, где в данное время находится тот или иной его орган по отношению к другим органам. Имеются в виду "внешние органы". О внутренних органах человек может этого не знать и даже может не подозревать об их существовании. Например, многие ли знают, что имеют гипоталамус^*?

^* (Гипоталамус - один из органов головного мозга.)

Для того чтобы робот "знал" о взаимном расположении его устройств, находящихся во взаимодействии с внешней средой, соответствующие устройства должны быть снабжены дополнительными датчиками информации. Так, если эффектор может удлиниться, то датчик должен выдавать информацию о его удлинении, если он может поворачиваться - об углах поворота, если он может разогреваться - о его температуре. Эта информация, характеризующая состояние самого робота, должна по каналам связи поступать в преобразователь информации. При этом возникают внутренние обратные связи. Преобразователь информации "узнает" о том, как выполняются выдаваемые им управляющие сигналы. О состоянии датчиков внешней информации преобразователь информации может "узнавать", например, с помощью дополнительных специальных датчиков, контролирующих работу основных датчиков.

Информация о состоянии робота может существовать и в простых и в сложных роботах. Ее наличие обеспечивает повышение надежности функционирования робота. Но новое качество она дает только в роботах с памятью. Эту информацию можно организовать в так называемую собственную модель робота. Информация, поступающая от рецепторов робота, может быть организована в модель внешней среды.

Слово "модель" понятно каждому инженеру. Это объект, аналогичный прототипу, исследованием которого можно заменить исследование прототипа. Но такое содержательное понятие о модели ничего не говорит о том, как создать модель. Этот вопрос остается вопросом интуиции, искусства того, кто создает модель. Здесь нам на помощь приходит математика, которая, как оказывается, своими абстрактными методами изучает, в частности, и модели, а для этого формализовала это понятие, дала ему строгое определение (правда, не изучая связи модели с прототипом, потому что каждый прототип всегда конкретен и в математике может принять только вид модели; поэтому вместо изучения связи модели с прототипом, математика изучает наиболее важные связи между моделями). Что же называет моделью математика (точнее абстрактная алгебра) ? Модель - это множество, на котором задана некоторая система отношений. Информационная модель должна быть множеством элементов информации, в простейшем случае элементами информации могут быть не очень "длинные" слова. Какие? Различные, причем каждый элемент в различное время является не одним и тем же словом, а видоизменяется. Конкретные слова, которые могут становиться данным элементом информации, называются состояниями этого элемента.

Какие же отношения могут существовать между элементами информации? Во-первых, отношения, показывающие, в какой взаимосвязи друг с другом находятся соответствующие элементы прототипа. Эти отношения можно выразить в виде связей, существующих между элементами информации, как под конструкциями совокупной символьной конструкции, которая из них образована. В простейшем случае элементы информации можно объединить в двумерную таблицу. В этой таблице столбцы и строки могут группироваться по тому или иному принципу в подрубрики и рубрики. Кроме того, между ними могут быть отношения, зависящие от их физического смысла и от назначения робота.

Таблица 6.1. Собственная модель Коры

Покажем на примере "черепахи" Коры, как могут выглядеть модели собственная и внешней среды. Кора не формирует таких моделей и не имеет нужного для этого дополнительного оборудования. Модели мы составляем для робота, который получился бы при соответствующей модернизации Коры. Таблицы, входящие в состав указанных моделей, могут иметь вид табл. 6.1. и 6.2.

Таблица 6.2. Модель внешней среды для Коры

Параметр может принимать значения 1 (прямо), 2 (направо) или 3 (налево); параметр - значения 1 (вперед) или 2 (назад). Параметры , , могут принимать значения 0 (нет) или 1 (есть). Значение параметра получается в результате считывания алгоритмического времени, даваемого генератором времени.

Читатель не должен обольщаться простотой приведенного примера, так как более или менее сложный робот имеет модели во много тысяч раз более сложные. Табличный метод очень прост, но не всегда экономен. Его нужно сочетать с аналитическим методом, в котором отношения моделей задаются либо аналитическими формулами, либо в виде алгоритмов.

Совокупность параметров, значения которых являются элементами информации в модели, можно посчитать координатами точки в многомерном математическом пространстве. Такое пространство называется фазовым. Каждое состояние модели - это точка соответствующего фазового пространства. Например, собственная модель Коры связана с пространством (, ). Ее состоянием может быть точка (3; 2), описывающая ситуацию, при которой руль повернут налево и колеса вертятся назад. Параметр в модели внешней среды фактически представляет собой внутреннюю оценку внешнего события. Его удобнее включить именно в эту модель, а не в собственную, так как там он был бы "непонятен". Модель внешней среды Коры порождает четырехмерное фазовое пространство (, , , ). Ее состоянием может быть точка (1, 1, 1, 2500), описывающая ситуацию, при которой робот прикасается к препятствию и слышит звуковой сигнал; сигналы совпали; время = 2500 единиц, но так как сигналы совпали, ею надлежит уменьшить настолько, насколько увеличивается время разряда конденсатора Коры после его подзарядки.

Для поддержания соответствия модели и состояния робота необходимо соответствующее алгоритмическое обеспечение.

Имея в памяти робота модели (собственную и внешней среды), можно с их помощью управлять действиями робота, иначе эти модели были бы дорогим излишеством. Вот тут-то и появляется новая возможность самообучения. Коллектив алгоритмов робота, формирующего в своей памяти соответствующие модели, может анализировать их функционирование и вносить в модели некоторые изменения, которые будут влечь за собой изменения в поведении робота. Такое самообучение напоминает самообучение людей, анализирующих свой опыт, и на основании полученной оценки меняющих свое поведение. Роботы, обладающие указанным свойством, называют интеллектуальными, хотя такому "интеллекту" до интеллекта людей еще очень далеко.

Но все же робот с моделями собственной и внешней среды, имеет зачатки "субъекта", своего "я". В нем формализовано противопоставление "робот -внешняя среда" и взаимодействие между этими сущностями.

Читатель, если он скептик, может подумать, что интеллектуальные роботы - это лишь фантастические домыслы. Он скажет: подавай мне такой робот и только тогда я поверю. Оптимист, напротив, подумает, что проблема машин, имеющих сознание, уже полностью решена. На самом деле ни то, ни другое. Ведутся работы и достигнуты определенные успехи. Но эти успехи еще рассеяны в разных научных областях, и их нужно синтезировать. Не решены еще и многие чисто технические вопросы, но они уже поставлены. Метод формирования моделей внешней среды разработан в теории информационных систем, метод построения собственных моделей разработан специалистами математического обеспечения ЭВМ, методы алгоритмического анализа используются многими программистами. Ведутся исследования в областях разработки эффекторов и рецепторов. Многие промышленные роботы, в которых преобразователем информации является ЭВМ, являются интеллектуальными.

Внося искусственные изменения в модели, реализованные в интеллектуальном роботе, можно его обучать. Но такое обучение в принципе не отличается от уже рассмотренного в § 6.2.

Отмечу, что разработчики роботов нередко называют интеллектуальными роботами свои изделия, обладающие значительно меньшими "интеллектуальными" возможностями, чем роботы с моделями. Это связано с тем, что понятие "интеллектуальный" робот пока что не формализовано и потому оставляет большую свободу для своего применения.