Думающий робот – возможно ли это?

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.