Файл: книга ии.doc

§ 3.12.4. Проблемы в создании промышленных роботов.

Адаптивные и интеллектуальные роботы являются новым классом сложных автоматических устройств, для создания которых необходимо решение многих проблем теории автоматического управления, искусственного интеллекта и создание соответствующих технических средств.

Типовой задачей, решаемой интегральным роботом, является осуществление заданных преобразований во внешней среде с помощью соответствующих сенсомоторных операций, согласованно осуществляемых его подсистемами. Поэтому основной проблемой при создании такого робота является обеспечение необходимых функциональных возможностей отдельных подсистем и робота в целом. Рассмотрим вначале с позиций теории управления интеллектуальный робот как систему, основанную на применении принципа обратной связи. Понятиям, применяемым в робототехнике, можно сопоставить аналогичные понятия в теории автоматического управления; связь между этими понятиями иллюстрируется табл. 3.6. Из этой таблицы видно, что при определенной трактовке понятий «проблемная среда», «восприятие информации» и др. обычную задачу управления по принципу обратной связи, рассматриваемую в теории автоматического управления, можно трактовать как частный случай по отношению к типовой задаче робототехники.

Таблица 3.6

Связь между понятиями в теории управления и робототехнике

А именно, в этом частном случае «проблемная среда» означает некоторый динамический объект, состояние которого характеризуется набором выходных переменных; «восприятие внешней среды» вырождается в частный случай измерения величины этих переменных. Функциональные возможности обычных автоматических систем с обратной связью ограничиваются только решением задач поддержания заданного значения регулируемой величины и отслеживания входного сигнала. Поэтому основная проблематика теории автоматического управления связана с изучением динамического (временного) аспекта процессов в системах с обратной связью. Регулируемой переменной является некоторая скалярная или векторная величина, которая и описывает состояние управляемого объекта (среды).

В адаптивных роботах также существуют обратная связь от среды, однако здесь большое значение приобретает пространственный аспект описания среды, в связи с чем значительно усложняются сами задачи описания среды и организации процессов управления, направленных на ее преобразование.

Как указывалось ранее, расширение функциональных возможностей роботов с позиций теории управления определяется следующими факторами:

а) объемом информации от сенсорных датчиков;

б) избыточностью степеней свободы исполнительного механизма;

в) многоуровневой организацией хранения и переработки априорной, текущей и обучающей информации.

Характер проблем, возникающих при создании интеллектуальных роботов, можно проиллюстрировать на примере одной из типовых сенсомоторных задач, решаемых манипуляционным роботом.

Пусть, например, требуется произвести сборку сложного изделия, состоящего из нескольких деталей, местоположение и ориентация которых заранее точно не известны. Выполнение этой операции требует решения следующих основных задач в процессе разработки алгоритмического и программного обеспечения робота.

1. Формализация описания каждой детали и цели функционирования робота, т.е. в данном случае результата операции сборки.

2. Формирование алгоритмов и программ, обеспечивающих распознавание каждой детали, ее местоположения и ориентации по информации от сенсорной подсистемы.

3. Формирование алгоритмов и программ, отображающих технологию сборки, т.е. планирование последовательности сборки.

4. Формирование алгоритмов и программ эффекторной подсистемы, осуществляющей перемещения деталей по требуемым траекториям в соответствии с управляющими воздействиями, поступающими от планирующей и сенсорной подсистем.

Необходимыми условиями для успешного функционирования робота в соответствии с разработанными программами является наличие требуемого уровня сенсорного обеспечения и адекватных решаемой задаче характеристик механической (исполнительной) части робота. Под уровнем сенсорного обеспечения понимаются состав и характеристики сенсорных датчиков, обеспечивающих систему управления роботом необходимой информацией для осуществления сборки и соответствующие программы переработки информации. Для решения этих задач могут быть привлечены методы, развиваемые в рамках исследований по искусственному интеллекту.

Вопросы для самоконтроля

1. Расскажите об адаптации и обучении в робототехнике.

2. Расскажите об основных процедурах, подлежащих моделированию для автоматизации сенсомоторных и интеллектуальных операций человека.

3. Расскажите о классификации адаптивных систем управления роботами.

4. Расскажите о задачах адаптации и обучения, возникающих при создании алгоритмического обеспечения роботов.

5. Приведите примеры адаптивных систем управления роботами.

6. Расскажите о проблемах создания адаптивных роботов.

§ 3.13. Нейросетевые и нейрокомпьютерные технологии

§ 3.13.1. Общая характеристика направления.

Нейронные сети и нейрокомпьютеры — это одно из направлений компьютерной индустрии, в основе которого лежит идея создания искусственных интеллектуальных устройств по образу и подобию человеческого мозга. Дело в том, что компьютеры, выполненные по схеме машины фон Неймана, по своей структуре и свойствам весьма далеки от нашего естественного компьютера — человеческого мозга. В подтверждение этому в табл.3.7. приведены признаки, отличающие человеческий мозг от неймановского компьютера.

Таблица 3.7

Сопоставление принципов построения и свойств современного компьютера

(машины фон Неймана) и человеческого мозга

Основатели же нейрокибернетики задались целью создания электронных устройств, структурно и функционально адекватных мозгу. Но прежде чем рассматривать такие устройства, приведем основные сведения о принципах организации и функционирования человеческого мозга.

Мозг человека состоит из белого и серого вещества: белое — это тела нейронов, а серое — соединяющие их нервные волокна. Каждый нейрон состоит из трех частей: тела клетки, дендритов и аксона. Нейрон получает информацию через свои дендриты, а передает ее дальше через аксон, разветвляющийся на конце на тысячи синапсов — нервных нитей, соединяющих нейроны между собой (рис.3.14). Простейший нейрон может иметь до 10 000 дендритов, принимающих сигналы от других клеток. В человеческом мозге содержится приблизительно 10¹¹ нейронов. Каждый нейрон связан с 10³... 10⁴ другими нейронами. Таким образом, биологическая нейронная сеть, составляющая мозг человека, содержит 10¹⁴... 10¹⁵ взаимосвязей.

Рис.3.14. Нейроны человеческого мозга

Каждый нейрон может существовать в двух состояниях — возбужденном и невозбужденном. В возбужденное состояние нейрон переходит под воздействием электрических сигналов, поступающих к нему от других нейронов, когда эти воздействия становятся достаточно большими. В возбужденном состоянии нейрон сам посылает электрический сигнал другим соединенным с ним нейронам. Нейроны взаимодействуют между собой посредством коротких серий импульсов продолжительностью несколько микросекунд. Частота импульсов составляет от нескольких единиц до сотен герц, что в миллион раз медленнее, чем в современных электронных схемах. Тем не менее, такие сложные операции, как распознавание зрительного образа, человек выполняет за несколько сотен микросекунд. Если учесть, что скорость выполнения операций нейронами составляет единицы микросекунд, то вся операция распознавания требует около 100 последовательных нейронных операций. Это значит, что при распознавании образов человеческий мозг запускает параллельные программы, каждая из которых имеет не более ста шагов. Сделанный вывод известен под названием «правило ста шагов».

Известно, что общее число нейронов в течение жизни человека практически не изменяется, т.е. мозг ребенка и мозг взрослого человека содержат приблизительно одинаковое число нейронов. Примерно одинаковое число нейронов содержат мозг ученого, политического деятеля и спортсмена. Отличие состоит в силе синоптических связей, т.е. в величине электрических проводимостей нервных волокон, соединяющих нейроны. На этом основании была высказана гипотеза о том, что все наши мысли, эмоции, знания, вся информация, хранящаяся в человеческом мозге, закодирова­на в виде сил синаптических связей. Если учесть, что таких связей в человеческом мозге 10¹⁴... 10¹⁵, то получается, что именно такой размер имеет матрица кодов хранимой информации. Процесс же обучения человека, продолжающийся всю его жизнь, состоит в непрерывной корректировке содержимого этой матрицы.