Робот-контролер с успехом заменяет человека на столь трудоемкой и нудной операции. Появились даже специальные профессионально ориентированные роботы, так называемые измерительные центры. Кисть руки такого робота оснащена системой щупов, тоненьких чувствительных пальчиков, которые, перемещаясь по измеряемой поверхности, могут передавать в мозг робота сверхточную информацию по всем размерам и параметрам ощупываемой кривой. Способ замера без остановки щупа - измерения "в полете" - позволяет быстро и точно контролировать форму и размеры любой замысловатой конфигурации.
      Такой робот представляет собой, как правило, массивное основание, исключающее вибрацию и другие помехи, влияющие на точность измерения и величественную портальную конструкцию, обеспечивающую идеальный доступ ко всем точкам детали.
      К измерительной головке может подсоединяться до пяти наконечников-щупов, выставленных в разных направлениях.
      Результаты измерений вводятся в ЭВМ, обрабатываются и представляются пользователю на экране дисплея. Кроме того, широкая гамма специальных программ позволяет использовать этот робот с большой универсальностью. Здесь и программы специальных геометрических расчетов, программы расчета допусков и припусков, программы автоматического программирования под данную деталь станков с ЧПУ и др.
      Главное роботическое свойство этого измерительного центра - это гибкость. Его можно запрограммировать на деталь любой формы и размера, задать требуемую точность и допустимую скорость измерения, научить сообщать о всех отклонениях в измеряемой детали и даже управлять станками с ЧПУ по корректировке положения режущих инструментов. Использование такого робота на выборочном контроле формы автомобильных кузовов позволило сократить эту операцию с нескольких дней до нескольких часов. Однако, естественно, одним ощупыванием дело контроля не исчерпывается. Вот еще два примера.
      На одном автозаводе создана система с применением робота, который как бы "вынюхивает" отверстия в кузове нового автомобиля. Рабочие вводят в машину под давлением небольшое количество гелия, а переносимые роботом по определенным траекториям датчики улавливают любую утечку газа, которая может произойти оттого, что плохо сварены швы или неплотно прилегают двери и окна. Это самый совершенный тест, которого можно добиться в условиях современной технологии, да и той, которая появится в ближайшем будущем. Чтобы обеспечить такую четкую работу, раньше конвейер должен был всегда останавливаться перед роботом, а кузов находиться в определенном положении.
      На заводе эту проблему решили по-новому, следующим образом: один из старых конвейеров был модернизирован так, что специальные устройства фиксируют автомобили с точностью до 1,5 миллиметра. В результате такого преобразования роботы впервые используются на постоянно двигающемся конвейере, при этом роботов "заставляют" работать с большой точностью.
      К профессиям промышленных очувствленных роботов недавно добавилась еще одна - дегустатор питьевой воды. В Берлине сейчас установлены шесть таких роботов, которые через определенные промежутки времени берут из водопроводной сети пробы воды и в считанные секунды проводят ее анализ. Данные анализа тут же сообщаются на центральный диспетчерский пункт водного хозяйства столицы ГДР.
      Как мы уже говорили, роботы первого поколения не умеют "брать" заготовки, лежащие в беспорядке, "навалом", специальная же укладка деталей в определенном порядке - операция ручная, она снижает общий уровень производительности труда. Кроме того, в используемой для этого специальной таре с ячейками детали, как правило, должны укладываться в один слой, а это требует увеличения тары и объемов складов.
      Вот если бы можно было поставить перед роботом ту же тару, которой пользуются на заводе! Для этого, однако, надо решить довольно сложную задачу распознавания образов - "узнавания" - и последующего ориентирования деталей. Экспериментальные "умные" роботы справляются с этой работой хорошо, однако до "прописки" в цехе им еще далеко. Производственную деталь вообще распознать трудно: она может быть покрыта грязью и окалиной, по-разному освещаться, неожиданно бликовать. Правда, производство - это не совсем неупорядоченная система. Во-первых, здесь оперируют деталями, часто имеющими достаточно правильную форму, во-вторых, мы вправе потребовать введения некоторых элементов порядка, которые хотя и будут носить частный характер, однако могут привести к резкому упрощению задачи.
      "Иногда кибернетики, занимающиеся проблемами "очувствления" роботов, не чувствуют особенностей производства и работают над отвлеченными проблемами, интересными с точки зрения математики, но далекими от практики. Например, сортировка деталей различной формы или размеров, уложенных в один ящик.
      Но ведь такой ситуации производственники всячески избегают. Зачем смешивать то, что потом придется сортировать? Задача "узнавания" детали тоже не слишком актуальна. На производстве всегда можно ввести в систему управления робота полные сведения о геометрии деталей, которые ему поданы, ведь и рабочему вместе с заготовками дается чертеж. Правда, есть разновидность этих задач, имеющая практический смысл, - определение положения известной детали", - говорит ведущий конструктор ЭНИМС С. Житомирский.
      Если форма детали известна заранее, то ее положение можно проанализировать, употребив некоторые искусственные приемы, которые позволяют обходиться более простыми алгоритмами.
      Вот, например, как подошли к решению такой задачи специалисты французской фирмы "Акма": для экспериментов были выбраны заготовки деталей подвески автомобиля - отливки сложной формы. Опыты показали, что на плоскости любая такая деталь может лежать только пятью разными способами, причем каждое положение, будучи отображенным на телеэкране, занимает разную площадь. Таким образом, получив изображение тела, по размеру его площади ЭВМ сразу "узнавала" расположение детали. Дополнительные расчеты давали достаточную информацию для того, чтобы робот мог захватить и сориентировать деталь.
      Да, робот второго поколения обладает несомненно более сильным интеллектом. В чем же он проявляется?
      Во-первых, в том, что робот выполняет функции, заложенные в нем при "рождении", в очень широком диапазоне условий, не снижая точности и качества работы.
      Во-вторых, он всегда, при всех условиях действует в наиболее выгодных оптимальных режимах.
      Рассмотрим пример из области сварки. Рабочий сваривает любые изделия из материала различной толщины, изменяя режим сварки и выбирая электроды на глазок. Опытный сварщик делает это мастерски, хотя и медленно; менее опытный может ошибаться, следствием чего явится брак. Робот первого поколения, действующий по "жесткой" программе, производит сварку намного быстрее человека, но он не меняет режимов работы.
      Если толщина пришедшей к нему детали немного изменилась, он, не обладая соответствующими чувствительными элементами, просто "не знает" этого. Следовательно, быстрота операций возрастает, но с качеством дело обстоит хуже: если допуск на поступающие изделия очень широк, то доля брака может даже увеличиться.
      Робот-сварщик второго поколения с помощью специальных устройств "осматривает" деталь, оценивает изменения ее внешних параметров, затем автоматически настраивается на такой режим работы, который обеспечивает наивысшее качество сварки.
      Другой робот, имеющий специальность контролера, проверяет работу "сварщика". От такого объединения роботов в комплексе получается значительный выигрыш.
      "Узкие места" технологического процесса довольно часто проявляются при воздействии сильных помех. Например, при изменении напряжения в сети может резко ухудшиться качество - в результате появится брак. Роботы второго поколения должны "парировать" подобные помехи. Но для этого они должны быть снабжены датчиками, сигнализирующими о тех или иных отклонениях, и логическими устройствами, обрабатывающими полученную информацию и изменяющими режим работы.
      Есть еще один источник брака и даже остановки технологического процесса - отказы в системах. Сложная система, в которой произошел отказ, может взбунтоваться, стать опасной, угрожать аварией или даже катастрофой, как в известной ситуации, описанной К. Чапеком.
      Снизить опасность отказов позволяет дублирование: параллельное подключение резервных систем, переключение на которые осуществляют специальные логические устройства, обнаруживающие отказы. Впрочем, эти устройства также надо защищать от отказов...
      В ОКБ технической кибернетики Ленинградского политехнического института с 1968 года ведутся работы по созданию и исследованию процессов управления очувствленными роботами. Для изучения процесса роботизированной сборки используется образец робота со схватом, оснащенным ультразвуковыми датчиками. Это упрощенное ультразвуковое "зрение" позволяет роботу увидеть детали на рабочем столе, автоматически навести схват на деталь, центрировать схват относительно детали для ее точного взятия, определить тип детали по ее характеристическому размеру, правильно ориентировать схват относительно поверхности сборочного стола и базовой оси сборки.
      Вот в процессе работы робот обнаружил очередную группу деталей на рабочем столе. Он ловко берет ближайшую из них, "узнает" ее тип по размеру сомкнутого схвата, устанавливает деталь на собираемый узел или откладывает в промежуточный накопитель, чтобы сразу же взять ее, когда она потребуется по программе сборки. Необходимая для работы информация: последовательность сборки, эталоны размеров детали, координаты "жестких" точек рабочей зоны задаются и фиксируются с помощью потенциометров. Образец этого робота предназначен для исследования процессов функционирования простых, легко перепрограммируемых сборочных автоматов.
      Популярность электронно-механических роботов второго поколения растет с каждым годом. Чтобы быстрее приспосабливать их к разным операциям, их собирают из стандартных модулей, снабжая широким набором универсальных приспособлений. Оригинальную конструкцию для радиоэлектронной промышленности предложили инженеры фирмы "Сормель" (Франция). Восемь встроенных головок различного назначения, подключение и взаимодействие которых определяется заложенной в компьютер программой, позволяют собирать изделия из деталей, размер которых измеряется миллиметрами, а вес - долями грамма.
      Роботы второго поколения, оснащенные столь мощным набором сенсорных датчиков и соответствующим компьютером, значительно превосходят по своим возможностям роботов первого поколения: они могут работать с неориентированными деталями произвольной формы, осуществлять сборочные и монтажные операции, собирать информацию о неизвестной и меняющейся среде. Однако, несмотря на это, они, вообще говоря, не должны заменить роботов первого поколения во всех сферах их приложения. Оба поколения роботов взаимно дополняют друг друга, выполняют действия различной сложности при различной степени информированности о внешней среде. Их совокупность представляет собой весьма гибкую систему, позволяющую автоматизировать подавляющее большинство ручных операций в сфере производства.
      ОБРАТНАЯ СВЯЗЬ - ПОСОХ СЛЕПОГО
      Прикоснувшись к горячему предмету, мы автоматически отдергиваем руку. Действительно ли ее отдергиваем мы? Точнее было бы сказать, что рука отдергивается сама, не дожидаясь нашей команды, "автоматически". Этот простой пример показывает и объясняет тот факт, что большинство "очувствленных" задач может быть решено при весьма скромном интеллекте. Вместе с тем гамма роботов второго поколения весьма расплывчата: с одной стороны - это любой манипулятор, имеющий мало-мальски простой датчик и использующий его в процессе функционирования для адаптации к изменяющейся обстановке; с другой стороны, сама адаптация - это настолько разветвленный и сложный процесс, что границы адаптивной способности у робота просто нет, своей адаптационной осью робот второго поколения заходит уже в сферу жизни третьего. Но здесь мы будем все еще говорить о втором поколении роботов, а именно о принципах их управления.
      Управление очувствленным роботом базируется на идее обратной связи. Это фундаментальнейшая идея кибернетики. Управление роботом первого поколения можно охарактеризовать как прямую связь: робот воздействует на объект манипулирования. Благодаря наличию чувств роботу второго поколения доступна и обратная связь: объект манипулирования "воздействует" на робота. Закон управления очувствленным роботом является функцией текущего состояния робота и состояния внешней среды. Для решения задачи управления очувствленным роботом уже невозможно ограничиться только запоминающим и программирующим устройством, как в роботах первого поколения. Система управления очувствленного робота должна решать новый класс задач: обработку и анализ информации, поступающей от искусственных органов чувств, и управление исполнительными приводами с учетом этой информации, использованием принципов обратной связи. Описанная схема управления с обратной связью напоминает открытую И. Павловым схему формирования условных рефлексов у животных. Такое единство живого и неживого организмов - одна из фундаментальных аксиом кибернетики. Часть сенсорных сигналов о внешней среде, поступающих через органы чувств в "мозг" робота, можно считать аналогичными безусловным раздражителям по терминологии И. Павлова. Это, например, сигналы о наличии детали, с которой должен "общаться" робот.
      Другая часть сигналов - "условные раздражители", например определенные звуковые, зрительные или другие информационные сигналы.
      В результате обучения робота (а заметим, что очувствленный робот рождается не со знанием, а лишь со способностью учиться, опираясь на свои органы чувств) определенному сочетанию безусловных и условных раздражителей ставится в соответствие некоторая реакция.
      Таким образом складываются внутренние рефлекторные связи "ситуации реакции". Они играют роль, именно играют роль, а не являются на самом деле, представлений робота о внешнем мире и о своих собственных возможностях взаимодействия с ним.
      Обучение робота, то есть формирование совокупности связей "ситуации реакции", производится человеком. Под текущей ситуацией понимается значение совокупности сигналов, сформированных сенсорной системой. Класс ситуаций характеризуется тем свойством, что любая ситуация из одного и того же класса обусловливает одну и ту же реакцию (из класса необходимых реакций). Такая правильно выбранная реакция называется адекватной данной ситуации. Структура и функционирование системы управления очувствленным роботом имеет три эшелона.
      Верхний - распознавание и анализ ситуации. От того, к какому классу принадлежит ситуация, зависит планирование реакций, которую робот "мыслит" как достаточно адекватную.
      Второй эшелон управления получает на вход значение желаемой реакции и формирует соответствующее программное движение, строит план - желаемый закон изменения координат исполнительных механизмов с учетом возможных препятствий и ограничений.
      И, наконец, третий обеспечивает осуществление выбранного движения.
      Рассмотренная структура управления "ситуации - реакции" позволяет очувствленному роботу гибко приспосабливать свое поведение к складывающейся, порой резко меняющейся обстановке. Может создаться впечатление, что с помощью совокупности связей "ситуации - реакции" можно организовать любое, сколь угодно сложное целенаправленное поведение робота. Достаточно лишь вложить в память управляющей системы побольше таких связей.
      К сожалению, такая концепция слишком оптимистична. Произвольное число "реактивных" связей позволяет совершать лишь те действия, для которых с самого начала были предусмотрены условные или безусловные раздражители. Формирование сложных действий в ответ на сложные сенсорные ситуации представляет собой самостоятельную, сложную проблему.
      Для большинства интеллектуальных задач, для которых невозможно заранее сформировать однозначные алгоритмы их решений, невозможно и задать реализуюющие этот алгоритм наборы связей "ситуации - реакции".
      ТРЕТЬЕ ПОКОЛЕНИЕ
      РОБОТЫ - ИНТЕЛЛЕКТУАЛЫ
      Я МЫСЛЮ - СЛЕДОВАТЕЛЬНО, Я СУЩЕСТВУЮ
      Интеллектуальный робот третьего поколения - своеобразное кибернетическое "живое" существо, разумеется, если понимать этот термин достаточно широко. Рассмотрим основные органы этого существа.
      Оно наделено рецепторами - разнообразными датчиками внешней и внутренней информации: зрением, слухом, осязанием, обонянием. Кроме рецепторов, оно имеет эффекторы - средства воздействия на окружаюшую среду. Это мышцы, или сервомоторы, приводящие в действие разнообразные конечности: руки, ноги, хобот, щупальца и т. д.
      Главным в таком организме является достаточно развитый мозг, роль которого играет центральный компьютер. Компьютер, кроме всего прочего, имеет непосредственную связь с человеком - оператором. Самое главное, что такой робот обладает вполне целесообразным поведением; по крайней мере, он не глупее обезьяны. Этот организм и есть истинный робот, какую бы физическую форму он ни имел.
      Чтобы отличать его от всех других роботов, с которыми мы до сих пор встречались на страницах этой книги, мы будем называть его "кибер", ибо породившая его наука - кибернетика - как раз и постулирует факт универсального единства живого и неживого целенаправленного поведения. Недаром один из создателей интеллектуальных роботов писал: "Робот - это функциональное описание системы, которая до недавнего времени могла быть получена лишь в результате роста живых клеток, а теперь начинает становиться чем-то, что мы можем сами изготовлять".
      Кибер способен понимать человеческий язык, на котором ведет диалог с оператором, он сам формируете своем "сознании" довольно подробную модель внешней среды - реальной обстановки, в которой ему приходится "жить". Он может анализировать сложившуюся ситуацию, планировать свои действия для достижения поставленной оператором общей цели, намечать желаемые движения и реализовывать их в условиях неполной информации и быстро меняющейся ситуации.
      Стоит заметить, что мы еще далеки от того, чтобы охватить человеческое мышление во всей его глубине.
      Тем не менее некоторые исследователи пытаются создать некий "микромир", который вычислительная машина все-таки могла бы понимать.
      Вот, например, робот, созданный Д. Уиногрэдом в лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института. Он пытается целиком и полностью освоить игру в кубики: их расстановку и перемещение, геометрические конструкции - в той мере, в какой это знакомо ребенку. Эта машина способна самостоятельно передвигаться и брать определенные предметы. Она "видит" и анализирует увиденное. Она повинуется командам и отвечает на вопросы на человеческом языке. И что всего важнее, автомат способен к "пониманию".
      Рассмотрим пример взаимопонимания этого робота и человека, взятый из книги Б. Бирюкова и М. Гутчина "Машина и творчество".
      Человек. Подними большой красный блок.
      Робот. Хорошо (прежде чем поднять красный блок, машине приходится его освободить: найти место для зеленого блока, лежащего на красном, и перенести его).
      Человек. Схвати пирамиду.
      Робот. Я не знаю, какую пирамиду вы имеете в виду (так как имеются три пирамиды, робот ничего не делает).
      Человек. Найди блок, который выше, чем тот, который ты держишь, и поставь его в ящик.
      Робот. Хорошо ("рука" робота опускает красный блок и, поднимая высокий голубой блок, ставит его в ящик).
      Человек. Что находится в ящике?
      Робот. Голубая пирамида и голубой блок.
      Человек. Что поддерживает пирамиду?
      Робот. Ящик (такой ответ дан потому, что если раньше программа не знала, о какой пирамиде идет речь, то сейчас предполагает, что мы имеем в виду ту пирамиду, которая только что была упомянута).
      Человек. Сколько блоков не находится в ящике?
      Робот. Четыре.
      Человек. Является ли по крайней мере один из них более узким, чем тот, который я просил тебя поднять?
      Робот. Да, красный куб.
      Человек. Он опирается на что-либо?
      Робот. Да, на стол.
      Человек. Может ли стол поднимать блоки?
      Робот. Нет.
      Человек. Может ли пирамида опираться на блок?
      Робот. Да (дедуктивная система находит реальный пример и поэтому знает, что это возможно).
      Человек. Может ли пирамида опираться на пирамиду?
      Робот. Я не знаю (таких примеров на сцене нет).
      Человек. Собери вместе (поставь друг на друга) две пирамиды.
      Робот. Я не могу (робот пробует, но терпит неудачу).
      Человек. Голубая пирамида - моя.
      Робот. Я понимаю.
      Человек. Моими являются блоки, цвет которых не красный, но то, что поддерживает пирамиду, не является моим.
      Робот. Я понимаю (строятся две новые теоремы, касающиеся вопросов собственности - чей, кому принадлежит).
      Человек. Ящик мой?
      Робот. Нет.
      Человек. Что-нибудь находящееся в ящике является моим?
      Робот. Да, два предмета: голубой блок и голубая пирамида.
      Человек. Не соберешь ли ты вместе оба красных блока, а также зеленый куб и пирамиду?
      Робот. Хорошо (робот выбирает зеленый куб, на котором ничего нет, ставит его на большой красный блок, после чего снимает маленькую пирамиду с маленького красного куба и использует его для завершения указания).
      Мы только что познакомились с отрывком из работы американского кибернетика по фамилии Уиногрэд (такова ее английская транскрипция, однако иногда его фамилию переводят просто как Виноград). Про эту работу М. Минский на советско-американской конференции сказал: "За последние десять лет мы увеличили разум ЭВМ в 106 раз, и я просто как игрок в покер скажу, что на руках у меня имеются доказательства существования искусственного разума. Это докторская диссертация Т. Уиногрэда из Массачусетского технологического института... В ней мы находим программу для вычислительной машины, обладающей небольшой, но все же заметной долей человеческого разума".
      Однако, несмотря на видимые успехи искусственного интеллекта роботов, крупный вексель, выданный кибернетиками, еще не оплачен. И дело здесь не только в недостаточном быстродействии ЭВМ или в малом ассортименте сенсорных датчиков. Причина в другом: не хватает конструктивных идей для построения программ разумного поведения роботов. Ведь процессы мышления человека при решении даже самых тривиальных задач еще не разгаданы. Процесс самопознания интеллекта человека продвигается чрезвычайно медленно. Задача "познай самого себя" становится камнем преткновения на пути развития человекоподобных мыслящих устройств.
      Проблема создания интеллектуальных роботов, "живущих" в среде, обладающей свойствами неопределенности, привела в последние годы к глубокому осознанию и даже самоосознанию процессов подобного рода, происходящих в биологических системах, в мозгу животных и человека. В результате появилась концепция иерархических адаптивных систем управления, которая эффективно развивается как фундамент организации целесообразного поведения роботов, наделенных интеллектом. Каким образом наш мозг управляет нашим телом, которое даже при грубой оценке с чисто механических позиций имеет более 200 степеней свободы? Как он командует каждой мышцей при выполнении сложных движений, когда мы пишем, ходим, бегаем, плывем, играем на рояле? Как успевает он переработать в минимальное время столь большой объем информации? А никак. Мозг, наш центральный процессор, "выше" этого.
      Он вообще не контролирует действия отдельных двигательных единиц нашего тела. Детализация движений происходит на уровнях гораздо более низких, чем кора больших полушарий. Это похоже на программирование на языке высокого уровня, где достаточно указать "цикл от 1 до 20 с шагом 1", а машина сама развернет эту команду цикла в детализированную систему операций. Наиболее очевидные распоряжения типа "прикоснешься к горячему - отдерни руку" происходят даже без осознания их мозгом.
      Такое распределение функций, представляющее собой распределение крупной задачи между несколькими уровнями, гораздо выгоднее, экономнее, оперативнее, чем жестко централизованное, когда управляющий орган точно предписывает необходимое действие каждому из составляющих систему элементов. При решении серьезных задач такой централизованный мозг оказался бы настолько сложным, что едва ли уместился бы не только в черепной коробке, но даже во всем теле человека.
      При выполнении тех или иных сложных движений мы складываем их из некоторых обобщенных кирпичиков: встать, сесть, шаг правой, шаг левой. Обучение ребенка всему многообразию движений сводится к формированию и закреплению в его "памяти" соответствующих кирпичиков. Кстати, аналогично организуется и процесс восприятия. Чувственный образ - это определенная последовательность или комбинация звуковых, зрительных или обонятельных импульсов (лошадь, человек) или их комбинации (человек на лошади или кентавр.)
      Другой общий принцип организации управления в сложных биологических системах - это способность к обучению, адаптация к заранее неизвестным, меняющимся в довольно широких пределах условиям жизни.
      Способность к адаптации присуща не только организму в целом, но и отдельным его органам и даже функциям. Эта способность незаменима в тех случаях, когда одна и та же проблема должна решаться многократно. Таким образом, феномен адаптации играет существенную роль в целесообразном поведении всего живого.
      В начале нашего века зоопсихолог Э. Торндайк провел следующий эксперимент с животными. Имелся Т-образный лабиринт с тремя площадками. На площадку, находившуюся в основании буквы Т, помещалось подопытное животное, а на две другие площадки, находившиеся у концов горизонтальной перекладины буквы Т, помещалась приманка. Животное могло делать альтернативный выбор: добежав до развилки, оно могло повернуть к левой площадке или к правой площадке.
      Но по пути к приманке его ожидала неприятность.
      В стенки коридора были вмонтированы электроды.
      С некоторой фиксированной вероятностью на них подавалось напряжение, и тогда пробегавшее мимо них животное получало болевое раздражение - среда выдавала сигнал наказания. Сигналом же поощрения среды была та пища, которая ожидала животное на конечной площадке. Если в эксперименте вероятность раздражения в одном из коридоров (например, в левом) намного превосходила вероятность такого раздражения в другом коридоре (в правом), то естественно было бы считать, что животное адаптируется к условиям среды: после серии пробежек оно будет предпочитать поворачивать в правый коридор, а не в левый. Больше всего Э. Торндайк экспериментировал с крысами. Оказалось, что они быстрее оценивают более безопасный путь и уверенно выбирают его даже при небольшой разнице наказаний.
      Другие подопытные животные делали это с разной степенью адаптивности, но способность эта оказалась присущей всем видам животных, участвующих в экспериментах.
      Проблема управления интеллектуальным роботом заключается, таким образом, в моделировании способности животного и человека к адаптации.
      Иерархическая организация управления роботами - это прежде всего распределение функций восприятия, обработки информации и управления между отдельными уровнями иерархии и подсистемами роботов. Полностью централизованные алгоритмы обработки информации и управления при больших объемах обработки, свойственных роботам третьего поколения, оказываются малоэффективными или даже непригодными. Таким образом, возникновение иерархической адаптивной структуры диктуется в первую очередь стремлением повысить качество управления роботом, то есть уменьшить уровень неопределенности и увеличить быстродействие.
      Для функционирования отдельных уровней и подсистем необходим значительно меньший объем информации.
      Так возникает распараллеливание алгоритмов, что и позволяет решить задачу в условиях существенно меньшей неопределенности.
      Итак, для активной жизни роботов третьего поколения жизненно необходимы "хорошие мозги", ибо именно от степени интеллектуальности робота зависит принадлежность его к тому или иному поколению. Существует даже весьма обоснованная классификация роботов в зависимости от функций его электронного мозга.
      Управляемые роботы. Роботы "нулевого поколения" - управляемые человеком манипуляторы - не обладают, естественно, никакими свойствами интеллектуальности - все заключено в операторе.
      Обучаемые роботы. Роботы первого поколения имеют память. План и порядок действий задает человек - оператор, а робот всего лишь запоминает (способность обучаться) и воспроизводит.
      Очувствленные роботы. План действий задает человек, а робот, запомнив план, вычисляет конкретный порядок действий в зависимости от тех или иных данных внешней среды (обратная связь).
      Интеллектуальные роботы. Человек задает лишь цель, а робот сам составляет план операции, определяет порядок действий с учетом реальных условий и превращает действия в движения исполнительных механизмов. Для этого роботу необходимо иметь не только широкую систему чувств, не только интеллект, но и модель окружающей действительности и даже модель самого себя (сознание и самосознание робота).
      КАК РОБОТЫ НАБИРАЛИСЬ УМА
      "Представление о том, что компьютеры делают только то, что им диктуют люди, обманчиво. Если вы не можете сказать компьютеру, как сделать что-то самым лучшим образом, то вы оОязываете его испробовать множество подходов. И если кто-то потом будет говорить, что машина действовала так, как ей было сказано, в этом будут содержаться двусмысленности. Ведь вы не устанавливали и не могли знать, какой из подходов изберет машина", указывает М. Минский, специалист в области искусственного интеллекта.
      Обычные вычислительные машины, которые обрабатывают счета за электричество или производят банковские операции, - это всего лишь счетные устройства: быстродействующие, но абсолютно неразумные. Вся их программа содержит лишь список команд, которые они безошибочно выполняют.
      В некоторых научно-исследовательских центрах уже имеются другие вычислительные машины, внешне очень похожие на прежние, но в них заложены более сложные программы. Ученые начиняют машину информацией и учат ее "мыслить". Такие машины, наделенные "разумом", постепенно смогут имитировать многие наши способности, а в некоторых случаях даже превзойти их. В скором времени, возможно, это будут роботы, которые начнут рассуждать, понимать, приобретут способность учиться, а после этого попытаются изменить наши представления о жизни и даже о сам-их себе.