6. Моделирование внешней среды

Любая система, вырабатывающая целесообразное поведение, - будь то человек, животное или робот, - всегда использует знания о своих собственных функциональных возможностях и о свойствах внешней среды. О таких системах принято говорить, что они обладают "внутренней моделью внешнего мира". Наличие модели среды позволяет быстро и глубоко проникать в механизмы внешних явлений, намного облегчает процессы обучения на опыте и адаптации.

Каковы же особенности и способы представления знаний о внешнем мире в памяти робота? Прежде всего заметим, что способность к моделированию внешней среды (включая свое собственное "я") присуща лишь интеллектуальным роботам. Обычные автоматические системы, а также роботы первого и второго поколений такой способностью не обладают.

Окружающий нас мир настолько сложен, что не только робот, но и человек бывает доволен, если ему удается уловить и понять хотя бы некоторые самые простые из присущих этому миру закономерностей. Для этого человек строит упрощенные и идеализированные модели, освобожденные от маловажных подробностей и отражающие, как он надеется, наиболее существенные свойства рассматриваемых реальных объектов. По такой же схеме должен действовать и интеллектуальный робот, желающий создать в себе адекватную модель внешнего мира.

Восприятие внешнего мира осуществляется с помощью искусственных органов чувств робота. Это значит, что реальные ситуации описываются в памяти робота с помощью набора показаний сенсорных датчиков. Именно в терминах этих показаний - элементарных высказываний о свойствах среды и самого робота - и формируется "внутренняя модель внешнего мира".

Однако совокупность показаний сенсорных датчиков - это "сырая" информация, которую мы будем называть первичным описанием реальной ситуации. Анализ и обработка этой информации, как мы видели в предыдущем параграфе, позволяют строить обобщенные описания ситуаций, называемые понятиями. В эти информационные представления о мире могут входить не только показания органов чувств (например, "красное", "горячее", "твердое" и т. п.), но и утверждения о соотношениях между этими показаниями. Одним из наиболее удобных средств для формирования и обработки этих представлений является описанное выше исчисление предикатов вместе с адаптивной системой логического вывода. На языке исчисления предикатов свойства внешнего мира задаются с помощью элементарных предикатов и функций от показаний сенсорных датчиков, а также с помощью логических средств формирования из этих элементов сложных утверждений (описаний) в зависимости от имеющегося опыта и поступающей информации. В двух предыдущих параграфах мы видели, каким образом осуществляется уточнение (коррекция) и расширение представлений робота о внешнем мире в процессе обучения на опыте и адаптации к существующим (заранее неизвестным) условиям.

Моделирование внешнего мира в памяти робота не является самоцелью. Оно служит главным образом для "мысленного" планирования поведения и принятия решений о тех или иных целенаправленных действиях робота. При этом весьма важно, чтобы в модели внешнего мира был отражен сам робот, его структурные и функциональные свойства, особенности взаимодействия с окружающей средой. Благодаря этому робот получает возможность анализировать не только окружающую среду, в которой он функционирует, но и свое поведение в этой среде. Мы можем смело сказать, что интеллектуальный робот обладает "сознанием" и "самосознанием". Уточним эти интуитивно понятные термины.

Следуя терминологии, предложенной Д. А. Поспеловым [14], "сознанием" робота мы будем называть его способность отображать (моделировать) внешнюю среду в своей памяти и анализировать закономерности этой среды, а также результаты своих воздействий на среду. Под "самосознанием" будем понимать свойство робота отображать себя в модели среды и анализировать закономерности воздействия среды на свою структуру и функционирование. Именно "сознание" и "самосознание" принципиально отличают интеллектуальных роботов от роботов первого и второго поколений, действия которых происходят "бессознательно" на уровне жестких программ или рефлекторных связей типа "класс ситуаций - действие".