Для того чтобы поведение робота было целенаправленным, его «мозг» должен принять на себя функции системы центрального управления: командовать руками, ногами и другими системами, а также контактировать с окружающей средой, следить за её изменениями. Робот объединяет в себе систему восприятия информации из среды, систему искусственного интеллекта и систему выполнения своих механических действий. Поэтому таких мыслящих роботов и назвали интеллектуальными.

Интеллектуальный робот – это цельная искусственная система, способная соответственно вести себя при решении определённой задачи. Робот воспринимает информацию о внешнем мире, анализирует обстановку, принимает решение и сам его реализует. Чтобы осуществить эту сложную деятельность, робот, как и человек, должен планировать своё поведение. Это значит, что все поведение предварительно он должен разделить на отдельные поступки. Совершая поступки, робот непрерывно их контролирует и сравнивает с заданием. Если же поступок робота не соответствует заданию, он анализирует причины случившегося, принимает решение локального характера. На всём маршруте движения робот должен подчинять своё поведение достижению конечной цели.

Чтобы выполнить план своих действий, роботу нужно прежде всего иметь представление о внешнем мире. Если бы окружающая среда была статичной, было бы легко принимать решения и выполнять план своих действий. Однако она беспрерывно изменяется. В ней нельзя все запрограммировать, как и нельзя все предвидеть. Поэтому робот должен всегда получать информацию о состоянии внешнего мира. А для этого нужно построить внутреннюю модель реального мира. Эта модель представляет собой совокупность сведений о реальном мире, в котором функционирует робот.

Одни интеллектуальные роботы обладают большими способностями, другие – меньшими, но все они воспринимают внешний мир, строя свой, внутренний, и самостоятельно управляют своими действиями. Всех их объединяет одно преимущество перед остальными роботами – это способность самостоятельно «осмысливать» окружающую обстановку и соответственно с заданием действовать.

Итак, начало положено! Электронные вычислительные машины могут воспроизводить некоторые функции нервной системы человека. Один из создателей теории автоматического управления – Уильям Эшби по этому поводу сказал: «Мы знаем, что мозг и вычислительные машины представляют собой просто различные варианты в принципе одинаковых машин». Просто, да не совсем! Ещё очень многое из того, на что способен мозг человека, не под силу воспроизвести самым совершенным ЭВМ. Примером может служить распознавание различных предметов, шрифтов, речи, т. е. то, что сейчас именуют распознаванием образов.

В разумных действиях этот процесс является только ступенью общего процесса принятия разумного решения, который является важнейшим завершающим этапом деятельности мозга.

Для того чтобы создать машину, способную принимать решения, недостаточно довести её до фазы распознавания образов и анализа ситуации, а придётся ещё наделить её способностью окончательного выбора и принятия решения.

В последнее время на смену первым малоэффективным программам опознания пришли новые, более эффективные; наступил этап макетирования новых опознающих устройств – перцептронов (от слова «перцепция» – восприятие). В результате разработки технических моделей биологических анализаторов было создано несколько экспериментальных образцов перцептронов, предназначенных для автоматического восприятия и опознания зрительных образов. В принципе возможно создание перцептронов, моделирующих органы слуха, обоняния, осязания и других чувств.

Зрительный перцептрон более всего напоминает сетчатку глаза. В перцептроне имеется несколько слоёв «клеток», перерабатывающих сигналы; как и в сетчатке, эти слои соединены между собой сложными множественными связями; первичные сигналы перерабатываются таким образом, что на выходе перцептрона требуется значительно меньше элементов, чем на его входе. И на входе сетчатки глаза человека имеется 137 миллионов светочувствительных клеток, а на выходе – всего лишь миллион нервных клеток.

Идеи создания перцептронов – элементов искусственного интеллекта – в наши дни привлекают внимание не только учёных. В определённой степени эта идея доступна молодым энтузиастам технического творчества и роботостроения.

Роботы должны стать разумными! Для них нужно создать системы распознавания образов и принятия решений. Мы познакомимся с некоторыми конструкциями перцептронов, которые могут изготовить и затем усовершенствовать энтузиасты технического творчества и роботостроения. Создать классическую структуру перцептрона в любительских конструкциях нелегко. Особенно сложно выполнить его систему обучения.

Почтовый перцептрон. «Почтовое учреждение в Эдинбурге, господину Виллару Лау, ювелиру, в собственные руки, недалеко от Парламента, вниз по ярмарочной лестнице, против Акциза» – вот как выглядел адрес во второй половине XVIII столетия. Чтобы доставить письмо по назначению, почтальону приходилось выполнять функции адресного стола. Впрочем, писем тогда писали не так уж много.

В наше время на каждом почтовом конверте указан точный адрес: область, город, улица, номер дома, квартиры, фамилия адресата. Нетрудно представить, какого большого числа квалифицированных сортировщиков требует столь огромный объём корреспонденции (пусть и точно адресованной).

Процесс сортировки писем значительно упрощается с введением цифровой шестизначной индексации. Согласитесь, что прочитать шестизначное число, написанное стандартными цифрами, намного легче, чем сам адрес. В соответствии с цифровой системой индексации вся территория Советского Союза условно разбита на отдельные участки. Каждый такой условный участок обозначен первыми тремя цифрами шестизначного индекса. Четвёртая цифра индекса обозначает одну из десяти зон, входящих в участок; пятая – один из десяти секторов зоны; шестая – одно из десяти адресных предприятий связи, относящихся к данному сектору. Для написания цифр применяют специальную сетку, состоящую из девяти элементов (рис. 74).

Сетку заполняют цифрами, после чего адрес, закодированный шестизначным числом, может прочесть автомат – сортировщик писем.

Как это происходит? По сути, автомату вовсе не обязательно, чтобы начертания цифр имели привычный для нас вид. Главное, чтобы две любые цифры различались хотя бы одним элементом.

Оказывается, что минимальное число элементов, с помощью которых можно составить 10 различных комбинаций – кодов цифр, – равно 4. Если мы выберем элементы 2, 3, 7 и 4 по рис. 74, то коды цифр будут иметь вид, показанный на рис. 75. Значит, опознавать цифры можно с помощью всего четырёх фотоэлементов. Электронное опознающее устройство и является перцептроном.

Принципиальная схема автомата, читающего цифры, показана на рис. 76. Фоторезисторы BR1 – BR4 установлены в считывающей ячейке (рис. 77). В элементе 2 изображения цифры (см. нумерацию рис. 75) расположен фоторезистор BR1, в элементе 3 – BR2, 4 – BR3, 7 – BR4. Последовательно с каждым фоторезистором включена обмотка соответствующего электромагнитного реле К1 – К4. При освещении фоторезистора его сопротивление уменьшается, ток, протекающий через него, увеличивается, в результате чего реле срабатывает. Контакты реле К1 – К4 включены по схеме дешифратора.

Наложим, к примеру, на ячейку цифру 3 индекса, вырезанную из жести или плотного картона. Тогда фоторезисторы BR1 и BR4 будут закрыты, a BR2 и BR3 – освещены внешним светом. Реле К2 и КЗ срабатывают, и включается лампа HL6, подсвечивающая цифру 3. Аналогично автомат опознает и другие девять цифр.

В устройстве применены следующие реле: К1 и К2 – РЭС9 (паспорт РС4, 524.201), КЗ – РЭС22 (паспорт РФ4.500.131), К4 – РС13 (паспорт РС4.523.07). Фоторезисторы – ФСК-1. Трансформатор Т1 набирают из пластин Ш20, пакет толщиной 40 мм. Обмотка I содержит 14000 витков провода ПЭЛ 0,31; II – 450 витков провода ПЭЛ 0,15; III – 45 витков провода ПЭЛ 0,8. Диоды Д226Б можно заменить на Д7Е, Д7Ж, Д226В.

Внешний вид прибора представлен на рис. 78. На лицевой панели корпуса расположена ячейка с фоторезисторами и индикаторное устройство – цифры 1 – 9, О, подсвечиваемые лампами HL1 – HL10.

Описанная модель опознает цифры одного разряда почтового индекса. Увеличив число подобных устройств до шести, мы сможем добиться опознавания всех цифр индекса.

Перцептрон на микросхемах. В 1985 году в журнале «Радио» была опубликована схема микроэлектронного перцептрона, который разработан под руководством Л. Д. Пономарёва и распознает пять цифр (рис. 79).

Глаз перцептрона состоит из четырёх блоков А1 – А4 с фотодиодами BD2 – BD4. На стыке элементов 1 и 2 сетки (см. рис. 74) размещён фотодиод ячейки А1, под ним на стыке элементов 1, 7 и 6 в левом нижнем углу находятся ячейки A3, в правом нижнем – ячейки А4. Над фотодиодами в корпус автомата вмонтированы осветители (на схеме не показаны).

Пока глазу ничего не показывают, все его фотодиоды освещены и транзистор в каждой ячейке открыт. На коллекторе транзистора – небольшое напряжение, соответствующее уровню логического 0. Сигналы с ячеек поступают на дешифратор, состоящий из логических элементов микросхем DD1 – DD4. Выходными элементами дешифратора служат логические элементы с открытым коллектором, поэтому если на выходе этих элементов присутствует уровень логической 1, лампы HL1 – HL4 на табло перцептрона выключены.

Как только к глазу перцептрона будет поднесена, скажем, цифра 1, нарисованная черным лаком на пластине из органического стекла, она закроет фотодиоды второй и четвёртой ячеек. Закроются соответствующие транзисторы, и на входах элементов DD1.2, DD1.4 будет напряжение, соответствующее уровню логической 1, а на их выходах – логического 0. Нетрудно проследить, что при этом у элемента DD2.1 на всех входах будет сигнал 1, а на выходе – 0. Включится лампа HL1, высветив на табло цифру 1. Когда глазу перцептрона покажут цифру 2, загорится лампа HL2, при цифре 3 будет светиться лампа HL3, и т.д.

В перцептроне можно применить другие фотодиоды, разброс их параметров компенсируют под – строечным резистором R2 и подборкой резистора R1. Лампы HL1 – НЬ5 – на напряжение 6,3 В и ток не более 60 мА.

От искусственного интеллекта и самообучения ЭВМ и роботов остаётся совсем немного до проблемы самовоспроизводства роботов. Рассмотрим самую удивительную из всех кибернетических машин – машину, способную к самовоспроизводству или, ещё лучше, способную производить более совершенные машины, чем она сама (рис. 80).

По идее Дж. фон Неймана машина – родитель представляется помещённой в содержащее компоненты ограниченное пространство, из которых состоят аналогичные машины. По инструкции, записанной на ленте, машина – родитель должна отбирать необходимые элементарные компоненты и строить из них потомка.

Чтобы понять существо этого предложения, необходимо чётко уяснить принцип блочной конструкции. Машины, отвечающие современным требованиям, имеют сравнительно простую конструкцию, ибо для их построения применяют заранее изготовленные блоки. Не меньшее значение имеет замечательный вывод известного физика, лауреата Нобелевской премии Джорджа П. Томсона, высказанный им в его проникновенной книге «Предвидимое будущее»: «Миру, в котором мы живём, присуща одна особенность столь общего и столь универсального характера, что она не привлекла к себе, по – видимому, должного внимания. Я назову её, за отсутствием лучшего определения, „принципом массового производства“. Это – тенденция природы к почти бесконечному повторению всех порождаемых ею существ. Нагляднее всего эта тенденция проявляется, видимо, в мире мельчайших объектов. Во вселенной существует меньше ста разновидностей атомов, а сами эти сто разновидностей состоят из очень малого числа (из двух или трёх) обычных, элементарных частиц – электронов, протонов и нейтронов. На этом уровне все индивидуумы, образующие множество объектов, идентичны. Примеры, подтверждающие это положение, могут быть найдены в мире как живой, так и неживой природы: дождевые капли, песчинки, частицы дыма, бактерий, клетки любого куска с виду однородной органической ткани. Всякое дерево покрыто летом большим, хотя, быть может, и не вполне одинаковым количеством листьев. Каждый лист состоит из множества сравнительно немногочисленных разновидностей клеток…

С моей точки зрения, эта множественность представляет собой самую замечательную особенность вселенной, какой она предстаёт перед нами. Внимательный наблюдатель обнаруживает это даже визуально, а прогресс в области разработки точных инструментов и в развитии научных познаний выявляет эту особенность уже с полной и поразительной очевидностью.

Это, безусловно, одно из основных явлений мира, которых не изменят никакие новые открытия. Атомизм в самом широком смысле этого понятия – массовое производство, осуществляемое природой, – представляет собой глубочайшую из научных истин» [Томсон Дж. П. Предвидимое будущее. М.: ИЛ, 1958. Стр. 35 – 37].

И в самом деле, элементарные логические ячейки, составляющие основу современных ЭВМ, знают только два сочетания: 1 и 0. А ведь ЭВМ способны управлять не только роботами, но и сложнейшим производством, а иной раз выигрывать в шахматы у гроссмейстеров, и все это на основе различных логических сочетаний все тех же элементарных ячеек.

Вот и ключ к решению задачи самовоспроизводства: машине – строителю нужно только умело собирать блоки элементарных логических ячеек и создавать потомство с большей памятью и другими перспективными характеристиками.