Подписаться на новости
brand brand
logo logo
Сообщество робототехников

Думающий робот – возможно ли это?

Думающий робот – возможно ли это?
Пятница, 24 Апреля 2015, в 12:03
Эксклюзив

Сегодня мы много говорим о создании искусственного интеллекта, не осознавая, что он уже давно стал реальностью. Как думают роботы и на какой стадии развития находится их мышление?

 

Что для роботов значит «мышление»?

Чем робот отличается от любой другой металлической конструкции? Он может воспринимать, мыслить, действовать. В последние 10 лет разработчики к этому списку добавляют еще одно свойство: способность коммуницировать.  В наши дни мы окружены умной бытовой техникой, которая воспринимает, думает и действует, а значит, в какой-то степени может называться роботами. К таким устройствам можно отнести и компьютер, оснащенный программным обеспечением, который  «мыслит образами». Графический интерфейс — составляющая «интеллектуального интерфейса», комплекса средств, который позволяет поставить задачу, не покидая  рамки естественного языка, знакомого специалистам той или иной сферы. Системы переводят информацию о задаче  (текст или графику) в машинный код, затем ищут способы ее решить, определив и сформировав цели и стратегии для их достижения.

Число разработок с микропроцессором непрерывно растет, именно поэтому для машины, претендующей на звание робота, очень важна коммуникация. Она должна уметь «договориться» с человеком, продуктивно и двусторонне взаимодействовать с ним, чтобы повысить качество работы, сделать ее в разы лучше, нежели если бы она выполнялась человеком  в одиночку. 

Перед современными разработчиками стоит цель – создавать такие компьютеры и программы, у которых был бы «здравый смысл».

 

Роботы и ЧП

Лучше всего оценить, как мыслят роботы, можно в трудных условиях — например, в опасных для человека местах, куда отправляют роботов телеприсутствия. Процесс их мышления строится на сенсорах. Они используются в самих машинах, а также ими оснащаются автоматизированные системы, где сенсорам отводится роль датчиков.

Так у роботов появляется обоняние, зрение, слух, вкус, осязание, ощущения положения частей тела. Вдобавок они могут делать измерения, проводить наблюдения и отчитываться о результатах своих самостоятельных путешествий.

Именно по этой причине такие машины  используются  для отправки в труднодоступные для человека места. Например, сенсоры позволили людям получить огромное количество информации о Луне и Марсе — местах, куда отправлять людей слишком дорого и небезопасно. Также сегодня ученные нашли способ встраивать микропроцессоры в инструменты и компьютеры небольших размеров.

За счет автоматизации измерительных приборов, внедрения искусственного интеллекта у машин повышается уровень адаптации к непредвиденным обстоятельствам и увеличивается возможность получать новую информацию.

 

 

 

На первый взгляд все кажется простым, но, как показала практика, на деле приходится сталкиваться с трудностями.   

Например, отправив робота телеприсутствия на место землетрясения, можно  наблюдать помехи в подаче сигналов из-за огромного количества железных обломков. Чтобы избежать этого, перед отправкой в здание робота цепляют на кабель ограниченной длины. Передвигаясь, машина постоянно цепляется  кабелем за острые углы в зданиях.

Имеющийся уровень интеллектуального развития такого робота не позволяет ему самостоятельно определять момент утери кабеля. В идеале он должен был бы сразу определить месторасположение кабеля, затем вернуться за ним. Как видим, в поисковых операциях необходима не просто возможность телеприсутствия, а роботы, обладающие более высоким интеллектом, позволяющим им находить людей. В этом случае не помешала бы возможность принятия импульсивных решений, залогом которых нередко становятся эмоции.

 

Эмоции у роботов

Человек действует импульсивно или же за счет быстрых механизмов по принятию решений. А как это происходит у роботов? В условиях реального мира их жизнеспособность снижается: вряд ли машина может принять столько решений, сколько человек, просто выйдя из дому на улицу. Вычислительные системы не обладают нейронами, а поэтому воспроизведение эмоций для них – затруднительный процесс.

 

Понятие «эмоциональные вычисления» появилось в 2000 году, когда на прилавках книжных магазинов появилась книга «Affective Computing»  (автор — Розалинд  Пикард), ставшая толчком к началу исследований этой тематики.

Сегодня уже точно ясно, что в естественном интеллекте эмоции играют немаловажную роль, и, не имея этой составляющей, его искусственный аналог многое упускает и не дает возможности воплотить то, что связанно с эмоциями внутри человека. Современные системы искусственного интеллекта пока еще не вышли на тот уровень развития, чтобы функционировать в условиях  реального мира.

Розалинд Пикард со своей командой активно изучает процесс определения эмоций внутри человека, оценивая его лицо, жестикуляцию и т. д. Параллельно в лабораторных условиях исследуют, как человеческие эмоции могут воспроизводиться внутри вычислительных систем.

Понимая, что эмоции серьезно влияют на мышление человека, перед разработчиками стоит задача найти способ добавить их в вычислительные системы (интеллектуальные системы, направленные на социальное взаимодействие). Очень долгое время ученые совершенно не уделяли должного внимания этому аспекту. Сегодня стало ясно, что воспроизведение эмоций, способных стимулировать взаимодействие в обществе (эмпатия, любовь, сострадание и пр.), — необходимая задача для создания  робототехнических агентов, которые станут помощниками человека в реальной жизни.

Для этого необходима модель, в которой объединятся способы воспроизведения всех эмоций и которая сможет быть отображена внутри вычислительных систем.

 

К примеру, в 2011 году в IBM был разработан чип, способный воспроизвести   256 нейронов, и хотя человеческий мозг воспроизводит миллион, это уже большой скачок, позволяющий в скором времени достичь масштабов коры человеческого мозга. Системы, которые существуют сегодня, могут самообучаться без дополнительного программирования. В этом случае необходимо будет задействовать техники, которые сейчас используют в педагогике, детских садах. Таким образом, многие агенты  искусственного интеллекта становятся подобными детям (как это показано в фильме «Робот Чаппи»).

 

 

 

Разработкой идеала среди мыслящих машин занимается когнитивная робототехника

Как известно, понятие «когнитивная деятельность» подразумевает процесс, в котором автономная система может изучать окружающий ее мир, обучаясь на собственном опыте, стремясь просчитать, какими будут последствия собственных действий, найти возможные пути, позволяющие достигнуть поставленных задач, адаптироваться  к меняющимся обстоятельствам. Такое количество характеристик, приписываемых машинам, становится одной   из причин, почему создание когнитивных  роботов – очень сложная задача.

 

В заключение 

Желание и стремление построить машину, которая сможет думать как человек, не покидает ученых уже несколько десятков лет. Но, несмотря на достижения, в отрасли больше вопросов, нежели ответов на них. Многие вещи, которые человеку сделать легко, робот выполняет с трудом. Например, машине не так-то просто пересечь улицу без неприятностей или взять в руки хрупкий предмет, не сломав его. Для человека взять в руки яйцо — простейшая  задача, но робот, не оснащенный вычислительным компонентом, пока не в состоянии это сделать, не прибегнув к посторонней помощи.  Другой пример — мозг Google — по сути, первая искусственная нейронная сеть, которая может распознавать объекты без человеческих подсказок, но до уровня мозга ему еще расти и расти. Уже давно изучено такое явление, как парадокс Моравека, согласно которому  машину сложнее  научить простым вещам вроде распознавания изображения кошек, чем делать вещи, которые человеку даются с трудом (например, играть в шахматы).

Из этого можно сделать вывод, что в парадигме «воспринимать, думать, действовать и коммуницировать» автоматизация — это «действие», а «мышлением» становится искусственный интеллект.  И хотя в робототехнике активно развивается «коммуникативность», восприятие по-прежнему остается теорией, а значит, задача робототехников — развивать воспринимающие устройства.

 

рейтинг

2954

просмотров

2

комментариев

порекомендовать друзьям

комментарии

Гость

"отправив робота телеприсутствия на место землетрясения, можно наблюдать помехи в подаче сигналов из-за огромного количества железных обломков" - это наблюдается при одной несущей частоте при передаче сигнала из-за противофазного сдвига прямой и отраженной от предметов радиоволн. Если сигнал дублировать на 4 несущих частотах сигнала, тогда вероятность (обратно пропорциональна мощности радиопередатчика) этой проблемы резко снижается. Нейронные сети распознают изображения через поиск списков серий с повторяющимися пикселями (фрагментами) в таблицах решений датчиков. Так работает мозг человека. Софт компьютера даже последовательными алгоритмами выполнит это тысячи раз быстрее, делая нейронные сети неконкурентоспособными. Переход софта с железом на параллельные алгоритмы дополнительно в сотни раз усилит это превосходство. На обучение нейронных сетей нейрокомпьютера андроида общественному сознанию нужно столько времени, сколько требуется человеку на обучение с рождения своей нейронной сети общественному сознанию. Запись общественного сознания, интеллекта в нейронные сети нейрокомпьютера идет годами как у человека. Нейронные сети как статистический метод обучения не дают гарантии отсутствия серьезных целевых или методических отклонений в сознании нейрокомпьютера андроида с нейронными сетями. Проверка наличия подобных, возможно опасных для окружающих, отклонений у каждого андроида отдельно требует много времени. У андроидов с софтом подобной проблемы нет. Все андроиды с од

24 Апреля 2015, в 20:42
Гость

У андроидов с софтом подобной проблемы нет. Все андроиды с одинаковым софтом абсолютно одинаковы по реакциям на окружающую среду после прошивки их компьютера на конвейере. Робот с нейронными сетями (с нейрокомпьютером) военного значения не имеет. Годами ждать его на фронте? Успеет он закончить курс обучения, пока его не уничтожит противник? Робот с нейронной сетью (с нейрокомпьютером) не имеет коммерческого значения. Его обучение, индивидуальная проверка на наличие опасных для окружающих целевых, методических отклонений его сознания обойдется производителю робота 1000раз дороже его изготовления. Никто не будет покупать роботов с нейронными сетями, которые будут стоить в магазине 1000раз дороже роботов с софтом. Нейронные сети, нейрокомпьютеры – тупик эволюции искусственного интеллекта созданный христианскими антиэволюционистами.

24 Апреля 2015, в 20:44
Гость

Дорогие друзья! Помните, что администрация сайта будет удалять:

  • Комментарии с грубой и ненормативной лексикой
  • Прямые или косвенные оскорбления героя поста или читателей
  • Короткие оценочные комментарии ("ужасно", "класс", "отстой")
  • Комментарии, разжигающие национальную и социальную рознь
brand brand