Журнал «Юный техник» - Юный техник, 2003 № 04

Родители вскоре оказались не в состоянии отвечать на все вопросы любознательного почемучки. И тогда он стал обращаться к другим. На какие-то вопросы парнишки из Северного Казахстана отвечали, как могли, преподаватели Новосибирской физико-математической школы. А когда школа кончилась, Виктор двинулся со своими вопросами в Москву. И на факультете робототехники МГТУ имени Н.Э.Баумана осознал, что попал как раз туда, куда хотел. К завершению университетского курса он понял, что подвижность любого робота, его ловкость, как и его сообразительность, зависят прежде всего от уровня машинного интеллекта. Но как сделать машину сообразительной? «Да так же, как учат людей», — решил Виктор.

Младенец приходит в наш мир, практически ничего не зная и не умея. Но уже с первых минут жизни он начинает учиться есть и пить, видеть и слышать, говорить и ходить… Учеба продолжается до глубокой старости.

Представители компании «Умник» (слева направо): В. Артюхов, Д.Дружинов, А.Шах.

Принципы самообучения ученые и конструкторы стараются сегодня заложить и в искусственный интеллект. В обиход робототехников с недавних пор вошел термин «нейрокомпьютинг». Так специалисты обозначают системы искусственного интеллекта, которые используют для решения разнообразных задач примерно такие же нейронные связи, что и человек. И добились уже определенных успехов — компьютеры, как вы знаете, играют в шахматы на уровне международных гроссмейстеров.

Сотрудники фирмы «Умник», по словам Артюхова, сделали следующий шаг — наделили самообучающиеся системы еще более изощренным интеллектом. Виктор попытался рассказать мне, как это выглядит в теории, но я очень скоро понял, что ничегошеньки не понимаю.

Тогда Артюхов призвал на помощь еще одного сотрудника компании, менеджера по развитию связей, или, как он сам себя назвал, «болтолога» Альфреда Шаха. И веселый человек с грозной шахматной фамилией объяснил мне суть дела, так сказать, на пальцах.

— Как человек отличает, например, кошку от собаки? — стал рассуждать Альфред. — Обе лохматые, обе с хвостами, обе на четырех лапах… Однако малыш, который еще с трудом говорит, уверенно сообщает: вот это «киса», а вот это — «гав-гав»…

Помогает ему своеобразная «галерея образов», которая со временем накапливается в памяти каждого человека. В ней хранятся своеобразные эталоны, с которыми человек в последующем сравнивает увиденное.

В свое время такой способностью уже пытались наделить роботов. Например, сельскохозяйственный робот МАР-1, созданный некогда под руководством кандидата технических наук В. И. Васянина, уверенно отличал, например, ведро от табурета. Однако галерея эталонов, созданная с помощью видеокамеры и видеомагнитофона, оказалась не очень удобной в пользовании. Много времени уходило на поиски подходящего эталона.

За прошедшие годы кибернетика ушла далеко вперед. Ныне глазастые роботы-разведчики распознают даже тщательно замаскированные объекты, четко отличают бронетранспортер от танка, могут даже определить, своя это техника или вражеская.

Подобному умению сотрудники «Умника» обучают и роботов-футболистов. Ведь от игрока мало толку, если он не видит, где ворота, путает своих игроков с чужими. Причем мыслить на поле надо очень быстро, сообразно динамике игры.

Проверить свои теоретические изыскания «умники» собираются на соревнованиях роботов-футболистов. Не случайно ведь уже второй десяток лет, наряду с чемпионатами футбольных команд, в которых играют люди-спортсмены, регулярно проводятся и чемпионаты мира по футболу среди роботов.

Так, летом 2004 года в Португалии, одновременно с Европейским чемпионатом по футболу, пройдет и VIII чемпионат мира по спортивным играм среди роботов. «Железные парни России», полагают мои собеседники, смогут достойно представить нашу страну на этих соревнованиях.

Самих «железных парней» предполагается заказать в санкт-петербургском НИИ робототехники и технической кибернетики, которым руководит член-корреспондент РАН В.А. Лопота. Он, кстати, человек в машинном футболе далеко не последний — именно Виталий Александрович возил не так давно команду наших роботов-футболистов на очередной чемпионат.

Надеются «умники» также и на помощь финансового директора компании Дениса Дружинова. Причем не только, так сказать, на материальную подмогу. Бывший спортсмен, став бизнесменом, еще не забыл, как надо играть на футбольном поле.

Робот-футболист может выглядеть, например, так…

— По мере того, как железные футболисты будут набирать сноровку, игровой опыт, для их тренировки мы собираемся привлечь и профессиональных тренеров, — сказал Денис. — Надеемся, что по воротам наши подопечные будут бить точнее, чем некоторые мастера кожаного мяча, промахивающиеся по пустым воротам из вратарской площадки…

Впрочем, обучение роботов футболу — не более чем своего рода рекламный ход, одна из возможностей привлечь к своему проекту внимание серьезных людей и организаций. Универсальный алгоритм, заложенный в программу распознавания, когда все объекты окружающего мира заранее считают подвижными, воспринимает одинаково хорошо не только визуальную информацию, но и акустические волны, тепло, вибрацию, позволяет на хорошем уровне решить ряд прикладных задач.

— Представьте себе ситуацию, — рассказывал Виктор. — После землетрясения рухнул дом. Спасателям нужно определить, остались ли в завале живые. Сейчас для этого используют специально тренированных собак, но они быстро устают, не могут работать в дыму…

Американцы попытались было создать некий переносной радиопеленгатор. С этой «пушкой» наперевес нужно облазать все закоулки, в надежде что электронный луч проникнет сквозь камни и, вернувшись обратно, даст более-менее четкое изображение. Можно вести сканирование по тепловому полю: ведь каждое живое существо, как правило, теплее окружающей среды, а значит, излучает инфракрасные волны. Можно попытаться засечь местоположение пострадавшего по издаваемым им звукам. Но каждый такой прибор работает индивидуально, его нужно настраивать, корректировать, что требует и времени, и умения.

— Мы предлагаем решать эту задачу комплексно, — сказал Артюхов. — По периметру разрушенного здания разбрасываем сеть сенсорных датчиков, и они по едва уловимой вибрации почвы, звукам, тепловому излучению дают нам знать, где кто есть. В конце концов на мониторе появляется синтезированное изображение, показывающее, где именно, на какой глубине нужно искать пленников завала…