Коллектив авторов - Инновационная сложность

Ученые, работавшие в CoTeSys, взяли на себя обязательство протестировать разработанные когнитивные методы в сценариях технических демонстраций и показать их преимущество по сравнению с классическими подходами не только на бумаге. Важный и вызывающий сценарий – область ведения домашнего хозяйства (Нотесаге) (Рис. 4). При этом кажущаяся для самих людей простая деятельность, такая, как сервировка напитка, для робота составляет сложную проблему. Так как для этого робот должен, к примеру, различать людей, знать, достаточно ли чашки кофе или нужен стакан, а перед этим идентифицировать объект как желательный. Когда робот взаимодействует с человеком, он должен уметь делать это человеческим способом и с человеческими манерами.

Обработка образов для интерпретации объектов и их окружения хорошо разработаны. Также и лица людей могут быть упорядочены, их мимика и эмоции могут хорошо распознаваться или интерпретироваться. Гораздо более проблематичным является распознавание тактильных (осязательных) образов, например, через датчики давления при механическом схватывании и при движении пальцев. Здесь часто не хватает подходящих сенсорных датчиков, а также интеграция с визуальными сенсорами еще является предметом исследований.

3.3 Социальные и когнитивные роботы

Координировать свои собственные движения и действия с движениями и действиями других людей – высоко значимая способность в социальной повседневной жизни и в трудовой деятельности, которой мы, люди, очевидно без труда овладеваем. Целью исследования является выявление, какие правила координации могут быть перенесены на взаимодействие человека и робота [384]. Первые результаты показывают, что человек всегда планирует движение в аспекте его оптимизации с последующими движениями. Участники серии экспериментов, которые должны были поставить бутылку на стеллаж с полками на различной высоте, схватывали бутылку по-разному в зависимости от того, на каком уровне высоты она в итоге должна быть поставлена.

Для чего могут оказаться полезными эти результаты в робототехнике и как найти им применение? Чтобы взаимодействие человек-машина организовать комфортабельным для человека образом, манера и способ движения человека может служить мерилом. Человек предвосхищает – как правило бессознательно и до фактического начала движения, – что определенная траектория движения является лучшей и наиболее эффективной, чтобы добраться до объекта. Эта модель, которая была разработана психологами, может быть полезной для инженеров или информатиков при ее переносе в исследовательскую область управления роботами [385]. Так планирование движения робота становится менее сложным, при этом более эффективным и исчислимым для человека как партнера во взаимодействии. Также и здесь стратегии оптимального управления процессами движения служат в качестве образца, который был сформирован у людей в ходе эволюции.

Эти исследования помогают сделать более интуитивным взаимодействие робота и человека. Как НотеСаге робот, когда он новенький входит в дом с фабрики и доставлен на дом, обучается освоению в новом окружении? Согласно сценарию CoTeSys, он остается сначала пару дней на кухне, чтобы изучить, что там происходит, где хранятся объекты, что необходимо поставить на стол для завтрака, и кто что ест на завтрак. Так робот учится накрывать стол для завтрака и затем убирать со стола. Для этого он должен идентифицировать домочадцев и их пристрастия. Если робот не знает, что такое «чашка», он входит в интернет и ищет среди картинок Google чашки, чтобы сравнить предметы. Или он входит в интернет, чтобы узнать, как сварить макароны (в интернете есть тысячи рецептов и инструкций их приготовления). В этом сценарии основной целью CoTeSys может быть придать техническим системам когнитивные функции и наглядно их пояснить: технические системы, которые планируют, решают, обучаются, защищены от неожиданностей – и могут сами себя информировать.

Окружающий мир кухни уже указывает на такую сложность и изменение во времени, что робот может быть запрограммирован не на всякое применение и не на всякую возможную ситуацию. Программа должна уметь обучаться из опыта, где нужно стоять, чтобы взять стакан из шкафа, как лучше овладеть кухонными приборами, где следует искать столовые приборы и т. д. Для этого система управления должна знать параметры навыков управления и иметь в своем распоряжении шаблоны, как изменять параметры поведения.

Как такие роботы могут самостоятельно оценивать меняющиеся ситуации? Телесный опыт робота начинается с восприятия окружения через данные сенсорных датчиков. Эти данные сохраняются в реляционной базе данных робота как его память. Отношения с объектами внешнего мира строят одну под другой причинные сети, по которым робот ориентируется в своих действиях. При этом проводятся различия, например, между событиями, людьми, местами, ситуациями, предметами обихода. Возможные сценарии репрезентируются положениями формальной логики первого уровня. Возможные события зависят от условий, которые связаны в конкретных ситуациях с условными вероятностями.

Распределение вероятностей таких ситуаций описывается логикой Маркова. Отсюда могут быть выведены оценки вероятностей ситуаций, на которые может ориентироваться робот [386], когда он, например, готовит для кого-то завтрак и кроме того должен собирать посуду на кухне. Сложную причинную сеть возможных действий робота можно сделать понятной из байесовской сети условных вероятностей [387]. Этим ни в коей мере не утверждается, что помощники по ведению хозяйства человеком в своих действиях придерживаются байесовской сети. Но с комбинацией логики, вероятности и сенсорного и телесного взаимодействия реализуются сходные цели, что и у человека.

3.4 Интеллект и сложность

Являются ли такие роботы умными (или, иначе, обладают ли они интеллектом)? Первое определение «искусственного интеллекта» (ИИ) исходит от Алана Тьюринга. Выражаясь короче, некую систему можно назвать умной (обладающей интеллектом), если ее по ее ответам и реакциям невозможно отличить от ответов и реакций человека. Это определение, однако, является очень антро-поцентричным: оно ставит интеллект в зависимость от человека. Кроме того, оно является круговым, так как не определен «человеческий интеллект».

Мое рабочее определение делает интеллект зависимым от способности системы решать проблемы. Система, в соответствии с этим рабочим определением, называется «умной», если она в состоянии эффективно и самостоятельно решать более или менее сложные задачи. Степень интеллекта зависит от измеряемых величин, независимых от человека: а) степени самостоятельности (автономии) системы, б) степени эффективности метода решения проблемы и в) степени сложности проблемы [388].