Коллектив авторов - Инновационная сложность

Сложные образцы движений управляются и вычисляются в природе вне централизованного контроля, они организуются децентрализованно посредством нейронных сетей с обратными связями. Знанию движения по неизвестной территории обучаются и это знание – learning by doing – сохраняется в нейронных сетях [377]. Нейронные сети являются примерами сложных динамических систем, состоящих из отдельных нервных клеток, которые взаимодействуют нейрохимически посредством передающих сигналы тканей (нейротрансмиттеров) и порождают образцы поведения как системные свойства.

Роботы должны, стало быть, обучаться, самостоятельно в большей или меньшей степени приспосабливаться, чтобы быть способными оценивать новые ситуации. Возрастающая сложность нашего мира требует все большей автономии и самоорганизации [378].

При участии роботов в космическом полете сразу становится очевидным, что мы напрямую с Земли не можем управлять их реакциями, например, на Марсе из-за задержки передачи сигналов. Но и роботы в промышленности и в обыденной жизни (например, на кухне) должны реагировать самостоятельно и быстро на новые ситуации [379]. Функционирование и очистка посудомоечной машины является, к примеру, процессом огромной сложности, который не может быть запрограммирован заранее детерминистической последовательностью отдельных приказов. Роботы, обеспечивающие уход, во всё более стареющем обществе должны к тому же обучаться заботливо обращаться с людьми.

Для этого роботы должны быть снабжены сенсорными, моторными и нейронными способностями, формировать образцы поведения и развивать когнитивные способности. Японская промышленность ставит задачу до 2016 года разработать роботы-гуманоиды, которые способны бегать и хватать как люди. К 2020 году они должны уметь работать самостоятельно с людьми в одной команде и уметь обращаться с людьми [380]. Это предполагает создание чувствительной и автономной системы, которая может развивать представление, как обходиться с людьми [381]. Роботы должны будут справляться со все более сложными заданиями, которые мы, люди, при каждом отдельном шаге больше не можем контролировать, а в итоге (мы надеемся) развить хотя бы минимальную ответственность.

Роботы, которые взаимодействуют с людьми, должны, по идее, обладать когнитивными способностями, которые были развиты в природе в ходе эволюции. Восприятие через органы чувств, способности видеть, слышать и ощущать тактильно ведут у людей через центральную нервную систему к чувствам, мышлению и сознанию, за которые ответственен мозг. К этому добавляется наша мобильность, которая проявляется у нас, прямоходящих существ, в высоко дифференцированных хватательных движениях рук. Все это является образцом для построения роботов-гуманоидов в человеческом облике, которые могут взаимодействовать с людьми.

Однако инженеры хотят решить эти задачи сначала технически, а не имитировать природу (стало быть, людей во всех их деталях). В истории инженеры были всегда успешны тогда, когда в рамках природных законов вступала в действие новая технология, которая еще не была найдена в природе. К примеру, люди размышляли о полете, что в самолетах удалось осуществить, не хлопая крыльями, а с помощью пропеллеров и реактивных двигателей, и в конечном счете технически была реализована даже более мощная и эффективная летательная система, чем в эволюции.

Также и при конструировании роботов-гуманоидов не стремятся ни к какой имитации. Что касается нашей мобильности, наши конечности представляют собой удивительное создание природы. Они сформированы из сложных клеточных тканей, сухожилий, легких и эластичных костей и с минимальными затратами энергии и информации в полной мере управляют собой – и, что немыслимо, вплоть до сегодняшнего дня, причем так, что стремятся достраивать себя. Но с легким металлом, маленькими высокопроизводительными моторами, программированием с помощью высокомощных вычислительных устройств и огромными затратами энергии можно добиться подобных процессов движения у двигающихся роботов (например, Asimo [382]фирмы Хонда).

Мы полагаемся, таким образом, в развитии техники на наши вычислительные возможности и можем с большими затратами на вычислительную технику так управлять роботом-гуманоидом, что он оказывается способным двигаться подобным человеку образом. Тем не менее движение человека происходит совершенно по-другому. Не существует никакого высокопроизводительного вычислительного устройства, которое рассчитывало бы в реальном масштабе времени положение равновесия, чтобы система могла к нему адаптироваться. Математически это может быть описано уравнениями Эйлера-Ньютона, которые лежат в основе теории устойчивости, разработанной еще в XVIII веке математиком Леонардом Эйлером.

Если мы посмотрим на сложное движение такого живого существа, как палочник, то не обнаружим никакого центрального вычислительного устройства, которое бы координировало движение его ног и поддержание им равновесия. Его движение происходит децентрализованно через нейронную сеть. Импульсы отдельных ног настолько локально согласованы друг с другом, что, если одна нога оказывается запертой, другая нога на это реагирует. С небольшими затратами на вычисления в природе, следовательно, достигается такой же эффект. Но эволюционный опыт, который здесь хорошо упакован, является высоко сложным. От обмена веществ на субклеточном уровне до физиологических процессов, до функционирования сосудов, мускул и сухожилий – все эти процессы в человеческой ноге технически до сих пор даже примерно не реализуемы.

Как могут быть реализованы когнитивные способности в роботах? В качестве конкретных примеров выступают сервисные роботы, которые были разработаны в рамках исследовательской программы CoTeSys. В исследовательском кластере Мюнхена „Cognition for Technical Systems" (CoTeSys) совместно на междисциплинарной основе работали более ста ученых из инженерных наук, естествознания, нейронаук, клинической неврологии и информатики, биологии и психологии [383]. Неврологи и биологи исследовали когнитивные способности людей и животных и возможность их перенесения на технические системы. Психологи изучали требования к вербальной и невербальной коммуникации между роботами и людьми. На технических факультетах рассматривались механические, физические вопросы и технические вопросы управления, при этом математика и биология внесли свой вклад в поиск методов оптимизации.

Рис. 4: Социальные роботы в домашнем хозяйстве (Cluster of Excellence 2011)