Типова схема функціонування іс

Функціонування ІС можна описати як постійне прийняття рішень на основі аналізу поточних ситуацій для досягнення певних цілей. Природно виділити окремі етапи, які утворять типову схему функціонування ІС:

1. Безпосереднє сприйняття зовнішньої ситуації; результатом є формування первинного опису ситуації.

2. Зіставлення первинного опису зі знаннями системи й поповнення цього опису; результатом є формування вторинного опису ситуації в термінах знань системи. Цей процес можна розглядати як процес розуміння ситуації, або як процес перекладу первинного опису на внутрішню мову системи. При цьому можуть змінюватися внутрішній стан системи і її знання. Вторинний опис може бути не єдиним, і система може вибирати між різними вторинними описами. Крім того, система в процесі роботи може переходити від одного вторинного опису до іншого. Якщо ми можемо формально задати форми внутрішнього подання описів ситуацій й операції над ними, ми можемо сподіватися на певний автоматизований аналіз цих описів.

3. Планування цілеспрямованих дій і прийняття рішень, тобто аналіз можливих дій й їхніх наслідків і вибір тої дії, що найкраще сполучається з метою системи. Це рішення, загалом кажучи, формулюється деякою внутрішньою мовою (свідомо або підсвідомо).

4. Зворотна інтерпретація прийнятого рішення, тобто формування робочого алгоритму для здійснення реакції системи.

5. Реалізація реакції системи; наслідком є зміна зовнішньої ситуації й внутрішнього стану системи, і т.д..

Дуже важливим є наступне міркування. Не слід вважати, що зазначені етапи є повністю розділеними в тому розумінні, що наступний етап починається лише після закінчення попереднього. Навпаки, для функціонування ІС характерно взаємне проникнення цих етапів. Наприклад, ті або інші рішення можуть прийматись вже на етапі безпосереднього сприйняття ситуації. Насамперед, це рішення про те, на які зовнішні подразники варто звертати увагу, а на які не обов'язково. Зовнішніх подразників так багато, що їхнє сприйняття повинне бути вибірковим.

Два важливих доповнення.

1. До сфери розв'язуваних ІС задач належать задачі, що, як правило, мають особливості:

• у них невідомий алгоритм рішення (такі задачі будемо називати інтелектуальними задачами);

• у них, окрім традиційних даних у числовому форматі, використається інформація у вигляді зображень, малюнків, знаків, букв, слів, звуків;

• у них передбачається наявність вибору (не існує алгоритму - це значить, що потрібно зробити вибір між багатьма варіантами в умовах невизначеності). Свобода дій є істотною складовою інтелектуальних задач.

2. Інтелектуальні робототехнічні системи (ІРС) містять змінну, настроювану модель зовнішнього миру й реальної виконавчої системи з об'єктом керування. Мета й керуючі впливи формуються в ІРС на основі знань про зовнішнє середовище, об'єкт керування і на основі моделювання ситуацій у реальній системі.

Про які ознаки інтелекту доречно говорити стосовно до інтелектуальних систем? ІС повинна вміти в наборі фактів розпізнати суттєві, ІС здатні з наявних фактів і знань зробити висновки не тільки з використанням дедукції, але й за допомогою аналогії, індукції й т.д. Крім того, ІС повинні бути здатні до самооцінки - мати рефлексію, тобто засобами для оцінки результатів власної роботи. За допомогою підсистем пояснення ІС може відповістити на запитання, чому отриманий той або інший результат. Нарешті, ІС повинна вміти узагальнювати, уловлюючи подібність між наявними фактами.

Чи можна вважати шахову програму інтелектуальною системою? Якщо шахова програма при повторній грі робить ту саму помилку - то не можна. Навчаємість, адаптовність, накопичення досвіду й знань - найважливіші властивості інтелекту. Якщо шахова програма реалізована на комп'ютері з нескінченно-високою швидкодією й обіграє людину за рахунок прорахунку всіх можливих варіантів гри по жорстких алгоритмах - то таку програму ми також не назвемо інтелектуальною. Але якщо шахова програма здійснює вибір і прийняття рішень в умовах невизначеності на основі ефективних методів прийняття рішень й евристик, коректуючи свою гру від партії до партії в кращу сторону, то таку програму можна вважати досить інтелектуальною.

Щораз, як тільки виникають сумніви в інтелектуальності деякої системи, доцільно згадувати тест Алана Тьюринга на інтелектуальність. Після цього сумніви й подальші суперечки, як правило, припиняються.

Варто визначити також поняття знання - центрального поняття в ІС. От кілька визначень.

1. Знання є результат, отриманий пізнанням навколишнього світу і його об'єктів.

2. Знання - система суджень із принциповою і єдиною організацією, що заснована на об'єктивній закономірності.

3. Знання - це формалізована інформація, на яку посилаються або яку використають у процесі логічного виводу (рис. 1.1).

4. Під знаннями будемо розуміти сукупність фактів і правил. Поняття правила, що представляє фрагмент знань, має вигляд:

якщо <умова> то <дія>

Наприклад, якщо X істинно й Y істинно, то Z істинно з вірогідністю P.

Рис. 1.1. Процес логічного виводу в ІС

Визначення 1 і 2 є досить загальними філософськими визначеннями. В ІC прийнято використати визначення 3 для визначення знань. Визначення 4 є окремий випадок визначення 3.

Під статичними знаннями будемо розуміти знання, введені в ІС на етапі проектування. Під динамічними знаннями (досвідом) будемо розуміти знання, отримані ІС у процесі функціонування або експлуатації в реальному масштабі часу.

Знання можна розділити на факти й правила. Під фактами маються на увазі знання типу "A це A", вони характерні для баз даних. Під правилами (продукціями) розуміються знання виду "ЯКЩО-ТО". Крім цих знань існують так називані метазнання (знання про знання). Створення продукційних систем для подання знань дозволило розділити знання й керування в комп'ютерній програмі, забезпечити модульність продукційних правил, тобто відсутність синтаксичної взаємодії між правилами. При створенні моделей подання знань варто враховувати такі фактори, як однорідність подання й простота розуміння. Виконати цю вимогу рівною мірою для простих і складних задач досить складно.

Розглянемо докладніше систему керування ІРС, структурна схема якої представлена на рис. 1.2. На цьому малюнку стрілками позначено напрямок руху інформації, двоспрямованими стрілками позначена взаємодія типу "запит-відповідь" і "дія-підтвердження", досить розповсюджена в інформаційних системах. Входом системи є Блок уведення інформації, призначений для уведення числових даних, тексту, мови, розпізнавання зображень. Інформація на вхід системи може надходити (залежно від розв'язуваного завдання) від користувача, зовнішнього середовища, об'єкта керування. Далі вхідна інформація надходить у Блок логічного виводу (БЛВ), або відразу в базу даних (БД) - сукупність таблиць, що зберігають, як правило, символьну й числову інформацію про об'єкти предметної області (зокрема, про об'єкти робототехніки).

Рис. 1.2. Структурна схема інтелектуальної робототехнической системи

БЛВ і формування керуючої інформації забезпечує знаходження рішень для нечітко формалізованих задач ІС, здійснює планування дій і формування керуючої інформації для користувача або об'єкта керування на основі Бази Знань (БЗ), БД, Бази Цілей (БЦ) і Блоку Алгоритмічних Методів Рішень (БАМР).

БЗ - сукупність знань, наприклад, система продукционных правил, про закономірності предметної області.

БЦ - це множина локальних цілей системи, що представляють собою сукупність знань, активізованих у конкретний момент і у конкретній ситуації для досягнення глобальної мети.

БАМР містить програмні модулі рішення задач предметної області по жорстких алгоритмах.

Блок засвоєння знань (БЗЗ) здійснює аналіз динамічних знань із метою їхнього засвоєння й збереження в БЗ.

Блок пояснення рішень (БПР) інтерпретує користувачеві послідовність логічного виводу, виконану для досягнення поточного результату.

На виході системи Блок виводу інформації забезпечує вивід даних, тексту, мови, зображень й інші результати логічного виводу користувачеві й/або Об'єкту Керування (ОК).

Контур зворотного зв'язку дозволяє реалізувати властивості адаптивності й навчання ІС. На етапі проектування експерти й інженери по знаннях наповнюють базу знань і базу цілей, а програмісти розробляють програми алгоритмічних методів рішень. База даних створюється й поповнюється, як правило, у процесі експлуатації ІС.

Динаміка роботи ІРС може бути описана в такий спосіб. При надходженні зовнішньою мовою системи інформації на вхід БВИ виробляється її інтерпретація у внутрішнє подання для роботи із символьною моделлю системи. БЛВ вибирає із БЗ множину правил, активізованих вхідною інформацією, і поміщає ці правила в БЦ як поточні цілі системи. Далі БЛВ згідно заданій стратегії, наприклад, стратегії максимальної вірогідності, вибирає правило із БЦ і намагається довизначити змінні моделі зовнішнього миру й виконавчої системи з об'єктом керування. На основі цього активізуються нові правила БЗ і починається логічний вивід у системі продукций (правил). Ця процедура закінчується, як тільки рішення буде знайдено, або коли буде вичерпана БЦ. Знайдене рішення із внутрішнього подання інтерпретується Блоком Виводу інформації в зовнішню мову підсистеми керування нижчого рівня й об'єкта керування.

Історичний огляд робіт в області ШІ.

Серед найважливіших класів задач, які ставилися перед ИИ з моменту його зародження як наукового напрямку (із середини 50-х років ХХ століття), варто виділити наступні важко формалізуємі задачі, важливі й для задач робототехніки: доказ теорем, керування роботами, розпізнавання зображень, машинний переклад і розуміння текстів природною мовою, ігрові програми, машинна творчість (синтез музики, віршів, текстів).

Доказ теорем.

Вивчення прийомів доказу теорем зіграло важливу роль у розвитку ШІ. Формалізація дедуктивного процесу з використанням логіки предикатів допомагає глибше зрозуміти деякі компоненти міркувань. Багато неформальних задач, наприклад, медична діагностика, допускають формалізацію як задачу на доказ теорем. Пошук доказу математичної теореми вимагає не лише зробити дедукцію, виходячи з гіпотез, але також створити інтуїтивні здогади й гіпотези про те, які проміжні твердження варто довести для виводу доказу основної теореми.

В 1954 році А. Ньюэлл задумав створити програму для гри в шахи. Дж. Шоу й Г. Саймон об'єдналися в роботі по проекту Ньюелла й в 1956 році вони створили мову програмування ІPL-І (попередник LіSPа) для роботи із символьною інформацією. Їхніми першими програмами стала програма LT (Logіc Theorіst) для доказу теорем і числення висловлень (1956 рік), а також програма NSS (Newell, Shaw, Sіmon) для гри в шахи (1957 рік). LT й NSS призвели до створення А. Ньюеллом, Дж. Шоу і Г. Саймоном програми GPS (General Problem Solver) в 1957-1972 роках. Програма GPS моделювала використовувані людиною загальні стратегії рішення задач і могла застосовуватись для рішення шахових і логічних задач, доказу теорем, граматичного розбору речень, математичного інтегрування, головоломок типу "Ханойська вежа" і т.д. Процес роботи GPS відтворює методи рішення задач, використуємих людиною: висуваються підцілі, що наближають до рішення, застосовується евристичний метод (один, другий і т.д. ), поки не буде отримано рішення. Спроби припиняються, якщо одержати рішення не вдається. Програма GPS могла вирішувати лише відносно прості задачі. Її універсальність досягалася за рахунок ефективності. Спеціалізовані "вирішувачі задач" - STUDENT (Bobrov, 1964) і ін. краще проявляли себе при пошуку рішення у своїх предметних областях. GPS виявилася першою програмою (написана мовою ІPL-V), у якій передбачалося планування стратегії рішення задач.

Для рішення важко формалізуємих задач і, зокрема, для роботи зі знаннями були створені мови програмування для задач ШІ: LІSP (1958 рік, J. MacCatthy), Пролог (1975-79 роки, D. Warren, F. Pereіra), ІнтерLіSP, FRL, KRL, SMALLTALK, OPS5, PLANNER, QA4, MACSYMA, REDUCE, РЕФАЛ, CLІPS. До числа найбільш популярних традиційних мов програмування для створення ІС варто також віднести С++ і Паскаль.

Розпізнавання зображень.

Народження робототехніки висунуло задачу машинного зору й розпізнавання зображень у число першочергових.

У традиційному розпізнаванні образів з'явився добре розроблений математичний апарат, і для не дуже складних об'єктів виявилося можливим будувати практично працюючі системи класифікації за ознаками, за аналогією й т.д.. Як ознаки можуть розглядатися будь-які характеристики розпізнаваних об'єктів. Ознаки повинні бути інваріантні до орієнтації, розміру й варіаціям форми об'єктів. Алфавіт ознак придумується розроблювачем системи. Якість розпізнавання багато в чому залежить від того, наскільки вдало придуманий алфавіт ознак. Розпізнавання складається в апріорному одержанні вектора ознак для виділеного на зображенні окремого розпізнаваного об'єкта, і лише потім у визначенні того, якому з еталонів цей вектор відповідає.

П. Уінстон на початку 80-х років звернув увагу на необхідність реалізації цілеспрямованого процесу машинного сприйняття. Ціль повинна управляти роботою всіх процедур, у тому числі й процедур нижнього рівня, тобто процедур попередньої обробки й виділення ознак. Повинна бути можливість на будь-якій стадії процесу залежно від одержуваного результату повертатися до його початку для уточнення результатів роботи процедур попередніх рівнів. У П. Уінстона, так само як й в інших дослідників, до рішення практичних задач справа не дійшла, хоча в 80-і роки обчислювальні потужності великих машин дозволяли почати рішення подібних задач. Таким чином, ранні традиційні системи розпізнавання, що ґрунтуються на послідовній організації процесу розпізнавання й класифікації об'єктів, ефективно вирішувати задачі сприйняття складної зорової інформації не могли.

Експертні системи.

Методи ШІ знайшли застосування при створенні автоматичних консультуючих систем. До 1968 року дослідники в області ШІ працювали на основі загального підходу - спрощення комбінаторики, що базується на зменшенні перебору альтернатив виходячи зі здорового глузду, застосування числових функцій оцінювання й різних евристик.

На початку 70-х років відбувся якісний стрибок і прийшло розуміння, що необхідні глибокі знання у відповідній області й виділення знань із даних, одержуваних від експерта. З'являються експертні системи (ЕС), або системи, засновані на знаннях.

ЕС DENDRAL (середина 60-х років, Стенфордский університет) розшифровувала дані мас-спектрографічного аналізу.

ЕС MYCІN (середина 70-х років, Стенфордский університет) ставила діагноз при інфекційних захворюваннях крові.

ЕС PROSPECTOR (1974-1983 роки, Стенфордский університет) виявляла корисні копалини.

ЕС SOPHІE навчала діагностуванню несправностей в електричних ланцюгах. ЕС XCON допомагала конфігурувати устаткування для систем VAX фірми DEC, ЕС PALLADІО допомагала проектувати й тестуватим НВІС-схеми.

ЕС JUDІTH допомагає фахівцям із цивільних справ і разом з юристом і з його слів засвоює фактичні і юридичні передумови справи, а потім пропонує розглянути різні варіанти підходів до розв'язку справи.

ЕС LRS надає допомогу в підборі й аналізі інформації про судові рішення й правові акти в області кредитно-грошового законодавства, пов'язаного з використанням векселів і чеків.

ЕС "Ущерб" на основі російського трудового законодавства забезпечує юридичний аналіз ситуації залучення робітників та службовців до матеріальної відповідальності при нанесенні підприємству матеріального збитку дією або бездіяльністю.

Список створених ЕС можна перераховувати дуже довго. Були розроблені й впроваджені тисячі реально працюючих експертних систем.

Розробка інструментальних засобів для створення ЕС ведеться постійно. З'являються експертні системи оболонки, удосконалюються технології створення ЕС. Мова Пролог (1975-79 роки) стає одним з основних інструментів створення ЕС. Мова CLІPS (C Language Іntegrated Productіon System) почала розроблятися в космічному центрі Джонсона NASA в 1984 році. Мова CLІPS вільна від недоліків попередніх інструментальних засобів для створення ЕС, заснованих мовою LІSP. З'являється інструментарій EXSYS, що став на початку 90-х років одним з лідерів по створенню ЕС. На початку ХХІ століття з'являється теорія інтелектуальних агентів й експертних систем на їхній основі. Web-орієнтований інструментарій JESS (Java Expert System Shell), що використає мову подання знань CLІPS, набув достатню популярність у цей час. Серед російських інструментальних засобів слід зазначити веб-орієнтовану версію комплексу АТ-ТЕХНОЛОГІЯ, розроблену на кафедрі Кібернетики МІФД. У цьому комплексі вся прикладна логіка як комплексу в цілому, так і розроблених у ньому веб-інтегрованих ЕС, зосереджена на стороні сервера.

Практика впровадження ЕС показала, що немає чудодійних рецептів - потрібна кропітка робота з уведення в комп'ютер досвіду й знань фахівців всіх галузей науки.

Машинний переклад і розуміння текстів природною мовою.

Початком робіт з машинного перекладу варто вважати 1954 рік, коли в США за допомогою комп'ютера було переведено шістдесят фраз. Цей відомий "Джорджтаунский експеримент" справив незабутнє враження на фахівців. Тоді здавалося, що досить створити більші сховища словників для перекладу з однієї мови на іншу, розробити правила перекладу - і проблема буде вирішена. Коли з'ясувалося, що проблема не так проста, була створена мова-посередник, що полегшує співставлення фраз на різних мовах. У другій половині сімдесятих років ця мова-посередник перетворилась на семантичну модель подання змісту перекладних текстів. Таким чином, досягнення в області машинного перекладу виявилися дуже корисними для ШІ, тому що вони показали, що аналіз природно-мовних конструкцій неможливий без створення семантичної моделі, у якій інтерпретується зміст слів. Створення семантичної моделі привело до розуміння необхідності створення мови для внутрішнього подання знань. І, нарешті, важливим досягненням з'явилося розуміння того, що аналіз текстів природною мовою (ПМ) складається із чотирьох основних етапів: морфологічний аналіз, синтаксичний аналіз, семантичний аналіз, прагматичний аналіз.

Задача розбору ПМ-речення навіть із обмеженим словником у сотню слів є типовою задачею ШІ. Для досить формальних предметних областей і конкретних наборів предметів, що володіють однозначними, недвозначними характеристиками й назвами, така система була створена Т. Виноградом в 1971 році. Його знаменита програма SHRDLU [12] працює в абстрактному світі, що складається з різнобарвних кубиків і пірамід. У цьому світі функціонує "однорукий" робот Робби, здатний спілкуватися з людиною на природній (англійській) мові й робити маніпуляції з об'єктами цього миру. Цей робот також здатний розуміти досить складні вирази й самостійно планувати свою діяльність і пояснювати мотиви тих або інших дій.

От невеликий приклад - фрагмент реального діалогу із цією системою:

- Знайди блок, що вище, ніж той, що у твоїй руці, і поклади його в коробку.

- ОК.

- Постав, будь ласка, один із червоних блоків на інший, а зверху або зелений блок, або піраміду.

- ОК.

- Чи слугує найкоротша річ, що спирається на опору найвищої піраміди, опорою для чогось ще?

- Так, для зеленої піраміди.

- Коли ти брався за зелену піраміду?

- У той час, коли я будував башточку із червоного куба, великого червоного блоку й великого зеленого куба.

- Чому?

- Щоб від неї позбутися.

- Чому?

- Щоб звільнити червоний куб.

Багаторазове повторення питання "Чому?" у підсумку приведе до відповіді: "Тому що ви мене про це попросили". Самим цікавим тут є те, що програма не відповідає на заздалегідь задані типові фрази. SHRDLU, можна сказати, "розуміє", про що неї запитують, і відповідає досить розумно. Сам алгоритм Винограда настільки елегантний, що займає всього кілька сотень рядків коду мовою LІSP, улюбленої мови розроблювачів ШІ, що займаються аналізом ПМ. Цей приклад з роботом Робби досить показовий.

Треба відзначити, що навіть для англійської мови, що є основою для всіх сучасних мов програмування в силу своєї лаконічності й досить формальної семантики, до цього дня не вдалося створити більш-менш ефективну програмну систему, здатну адекватно розуміти ЗМІСТ фраз із досить більших областей знань, наприклад, нашого повсякденного миру.

У розборі й розумінні природної російської мови масу проблем створює складна відмінкова система, відмінювання, часи, відсутність формального порядку проходження членів речення. Проте російськими вченими створені ефективні системи розбору фраз обмеженої природної мови (ОПМ).

Ігрові програми.

До числа перших ігрових програм можна віднести програму Артура Самуэля по грі в чекерс (американські шашки), написану в 1947 році, причому в ній використався ряд основних ідей ШІ, таких, як перебір варіантів і самонавчання.

Навчити комп'ютер грати в шахи - одна з найцікавіших задач у сфері ігрових програм, що використають методи ШІ. Вона була поставлена вже на зорі обчислювальної техніки, наприкінці 50-х років. У шахах існують певні рівні майстерності, ступені якості гри, які можуть дати чіткі критерії інтелектуального росту машини. Тому комп'ютерними шахами активно займалися вчені розуми в усім світі. Але шахи - гра, змагання, і щоб продемонструвати свої логічні здатності, комп'ютеру необхідний безпосередній супротивник. В 1974 році вперше пройшов чемпіонат світу серед шахових програм у рамках чергового конгресу ІFІP (Іnternatіonal Federatіon of Іnformatіon Processіng) у Стокгольмі. Переможцем цього змагання стала радянська шахова програма "Каисса" (Каисса - богиня, покровителька шахів). Ця програма була створена в Москві, в Інституті проблем керування Академії наук у команді розроблювачів програми-чемпіона, лідерами якої були Володимир Арлазаров, Михайло Донськой і Георгій Адельсон-Вельский. "Каисса" показала усьому світу здатності російських фахівців в області евристичного програмування.

Машинна творчість.

В 1957 році американські дослідники М. Мэтьюз і Н. Гутман відвідали концерт одного маловідомого піаніста. Концерт їм обом не сподобався, і, придя додому, М. Метьюз відразу став писати програму, що грає музику. Ідея Метьюза, розвиваючись, породила цілий клас музичних мов програмування, які спочатку називалися MUSІ з номером версії. Мова C-Sound походить саме із цих програм. А відділення Стендфордского інституту досліджень, де працював тоді М. Мэтьюз, виросло в музичний дослідницький центр за назвою CCRMA.

В 1959 році радянський математик Рудольф Зарипов почав "складати" одноголосні музичні п'єси на машині "Урал". Вони називалися "Уральські наспіви" і носили характер експерименту. При їхньому складанні використалися випадкові процеси для різних елементів музичної фактури (форма, ритм, звуковисотність і т.д. ). З тих пір з'явилося дуже багато програм для алгоритмічної композиції. Для різних музичних задач було створено спеціальне програмне забезпечення: системи багатоканального зведення; системи обробки звуку; системи синтезу звуку; системи інтерактивної композиції; програми алгоритмічної композиції й ін.

В 1975-1976 роках були проведені експерименти щодо порівняння машинної й "людської" музики. Для експерименту були обрані мелодії пісень відомих радянських композиторів, опубліковані в збірниках обраних пісень, і мелодії, складені на обчислювальній машині "Урал-2" по програмі Р. Зарипова. Результати експериментів такі: машинні твори журі визнало в більшості випадків найцікавішими й, "без сумніву, написаними людиною". Таким чином, діяльність машини задовольняла критерію Тьюринга - експерти не взнали її.

Д. А. Поспєлов у своєму інтерв'ю "Літературній газеті" [№1, 1976] злегка іронізує над методом Р. Зарипова, згадуючи, що приблизно такий же спосіб "творчості" запропонував ще Остап Бендер в "Золотому теляті", продавши журналістові Ухудшанскому своє "Незамінний посібник для твору ювілейних статей, табельних фейлетонів, а також парадних віршів, од і тропарів", що рятує від "необхідності чекати, покуда вас обіллє пітний вал вдохновенья". З розділу першого (словник) беруться потрібні іменники, прикметники, дієслова, змішуються по зразках розділу другого (творча частина) і виходить "шедевр". Такий метод можна запрограмувати й можна написати повісті, розповіді, вірші. Але навряд чи це можна назвати творчістю. Практично очевидно, що в такий спосіб не буде створено геніальний в загальнолюдському змісті твір.

Не будемо чекати від інтелектуальних систем геніальності. ІС уже зараз здатні робити багато корисної й розумної роботи, що вимагає якоїсь частки інтелекту.

Серед напрямків робіт в області ШІ варто також виділити НЕЙРОКІБЕРНЕТИКУ, або інакше кажучи, підхід до розробки машин, що демонструють "розумну" поведінку, на основі архітектур, що нагадують устрій мозку й називаних нейронны мережы (НМ). В 1942 році, коли Н. Вінер визначив концепції кібернетики, В. Мак-Каллок і В. Питс опублікували першу фундаментальну працю по НМ, де говорилося про те, що будь-яке добре задане відношення вхід-вихід може бути представлене у вигляді формальної НМ. Одна із ключових особливостей нейронних мереж полягає в тому, що вони здатні навчатися на основі досвіду, отриманого в навчальному середовищі. В 1957 році Ф. Розенблат винайшов пристрій для розпізнавання на основі НМ - персептрон, що успішно розрізняв букви алфавіту, хоча й відрізнявся високою чутливістю до їхнього написання.

Цікаво знати, що в звичаних мурах і бджіл приблизно 80 нейронів на особину (у цариці - 200-300 нейронів), у тарганів - 300 нейронів і ці істоти показують відмінні адаптаційні властивості в процесі еволюції. У людини число нейронів більш ніж 10¹⁰.

Пік інтересу до НМ доводиться на 60-і й 70-і роки, але в останні десять років спостерігається різко зрослий обсяг досліджень і розробок НМ. Це стало можливим у зв'язку з появою нового апаратного забезпечення, що підвищило продуктивність обчислень у НМ (нейропроцесори, транспьютери й т.п. ). НМ добре підходять для розпізнавання образів і рішення задач класифікації, оптимізації й прогнозування. Тому основними областями застосування НМ є:

1. промислове виробництво й робототехніка;

2. воєнна промисловість й аеронавтика;

3. банки й страхові компанії;

4. служби безпеки;

5. біомедична промисловість;

6. телебачення й зв'язок; і інші області.

Закінчуючи історичний огляд робіт в області ШІ, варто повернутися в 1981 рік. У цей час японські фахівці, що об'єднали свої зусилля під егідою науково-дослідного центра по обробці інформації JІPDEC, опублікували програму НДДКР із метою створення до 1991 року прототипу комп'ютера нового покоління. Ця програма, що одержала на Заході назву "японський виклик", була представлена як спроба побудувати інтелектуальний комп'ютер, до якого можна було б звертатися природною мовою й вести бесіду.

Серйозність, з якої основні конкуренти Японії відгукнулися на кинутий їм виклик, пояснюється тим, що колись перехід від одного покоління до іншого характеризувався зміною елементної бази, ростом продуктивності й розширенням сервісних можливостей для користувачів, що володіють тією чи іншою мірою професійними навичками програмування. Перехід до комп'ютерів п'ятого покоління означав різкий ріст "інтелектуальних" здатностей комп'ютера й можливість діалогу між комп'ютером і непрофесійним користувачем природною мовою, у тому числі в мовній формі або шляхом обміну графічною інформацією - за допомогою креслень, схем, графіків, малюнків. До складу комп'ютера п'ятого покоління також повинна ввійти система рішення задач і логічного мислення, що забезпечує здатність машини до самонавчання, асоціативної обробки інформації й одержанню логічних виводів. Рівень "дружелюбності" комп'ютера стосовно користувача підвищиться настільки, що фахівець із будь-якої предметної області, що не має навичок роботи з комп'ютером, зможе користуватися комп'ютером за допомогою природних для людини засобів спілкування - мови, рукописного тексту, зображень й образів.

У літературі того часу досить докладно описуються всі ці питання. Тут відзначимо лише основні компоненти програмного забезпечення (ПЗ), плановані для систем п'ятого покоління:

базова програмна система, що включає систему керування базою знань (СУБЗ), систему придбання й подання знань, систему рішення задач й одержання виводів, систему навчання й пояснення рішень;

базова прикладна система, що включає інтелектуальну систему автоматизованого проектування (САПР) надвеликих інтегральних схем (НВІС) і архитектур комп'ютерів, інтелектуальну систему програмування, систему машинного перекладу й розуміння ПМ, систему розпізнавання образів й обробки зображень (не менш 100 000 одиниць інформації у вигляді зображень), систему розпізнавання мови (не менш 10 000 слів), бази знань (БЗ) про предметні області, а також утилітні системи для уведення програм і даних, що забезпечують діагностику й обслуговування.

Тепер з позиції нашого часу можна сказати, що фірма Mіcrosoft постаралася частково відповісти на "японський виклик" у своїх версіях операційної системи Wіndows для персональних комп'ютерів серії ІBM PC AT/486 і вище. Рівень "дружелюбності" комп'ютерів п'ятого покоління стосовно користувача дійсно значно підвищився в порівнянні з іншими поколіннями комп'ютерів. У ці ж роки стрімкий розвиток Іnternet став потужним кроком по шляху створення розподілених баз знань.

Коротко про розвиток робототехніки.

Розвиток робототехніки належить до глибокої стародавності людської діяльності. Ще в часи Гомера люди мріяли створити механічних помічників людини, що виконують його трудову діяльність. Гомер пише у своєму відомому творі "Іліада"

...Назустріч йому золоті служниці вмить підбігли,

Подібні до дів живих, у яких

Розум у груди укладений, і голос, і сила,

Яких всіляким працям навчили

Безсмертні боги...

Першими помічниками людини були механізми, що дозволяють збільшити його силу й швидкість переміщення. Навіть перші рахункові машини будувалися на механічному принципі. Однак уперше слово "робот" було уведено Карелом Чапеком в 1920 р. у фантастичній п'єсі "РУР" ("Расумскі універсальні роботи"). Областю застосування роботів стали області діяльності людини, небезпечні для його життєдіяльності. Як правило, це були дистанційно керовані маніпулятори для роботи в атомних реакторах, у підводних апаратах і космічних кораблях. В 1947 році в Арагонській національній лабораторії були вперше розроблені механічні руки для роботи з радіоактивними матеріалами. Уже в 1948 році дані роботи були оснащені системою відображення зусилля, щоб оператор мав можливість відчувати зусилля, що розвиває виконавчий орган. Перші місяцеходи й марсоходи були оснащені маніпуляторами для збору ґрунту. Керування даними маніпуляторами здійснювалося із землі по командах оператора. В 1963 році вже була досліджена проблема розпізнавання багатогранних об'єктів, а в 1968 році вже були створені програмні пристрої, що дозволяють із застосуванням телевізійної камери знаходити предмети, які повинен був взяти робот своїм захоплюючим пристроєм.

Таким чином, теоретичні основи сучасної робототехніки були закладені ще в 60-і роки, але їхня реалізація стримувалася відсутністю відповідних технологій, матеріалів, ресурсів обчислювальних систем. У цей же час фантаст Айзек Азимов придумує слово "роботикс" (робототехніка) і вперше формулює три закони робототехніки:

1. Робот не може заподіяти шкоду людині або своєю бездіяльністю допустити, щоб людині була заподіяна шкода.

2. Робот повинен підкорятись командам людини, якщо ці команди не суперечать першому закону.

3. Робот повинен піклуватися про свою безпеку, поки це не суперечить першому й другому законам.

Ці три закони Айзека Азимова до сьогоднішнього дня залишаються стандартами при проектуванні й розробці роботів.

Робототехніка ХХ століття характеризується видатними практичними досягненнями.

Рис. 1.3. Луноход1

1. Радянські луноходи скорили Місяць. 17 листопада 1970 року Луноход-1 (апарат 8ЕЛ, вага 756 кг, довжина з відкритою кришкою сонячної батареї 4,42 м, ширина 2,15 м, висота 1,92 м) з'їхав з посадкового щабля на місячний ґрунт у Море Дощів (рис. 1.3). Він став п'ятим рухливим утворенням на Місяці після Армстронга, Олдрина, Конрада й Бина. Луноход-1 активно функціонував 301 добу 06 годин 37 хв, пройшов відстань 10 540 м, обстежив площу в 80 000 м², за допомогою телесистем передав понад 20 000 знімків поверхні й більше 200 панорам, більш ніж в 500 точках поверхні визначив фізико-механічні властивості поверхневого шару місячного ґрунту, а в 25 точках провів його хімічний аналіз. Луноход-2 у складі станції Е-8 № 204 (Eyna-21) був запущений 8 січня 1973 року. Останнє повідомлення ТАРС про рух апарата було датовано 9 травня. Говорилося, що місяцехід почав рух від розламу Прямої на схід до мису Далекий. Зважаючи на все, у цей день було пройдено лише 800 м. Там місяцехід і залишився. Погубив його кратер. Луноход-2 зміг перевищити відпущені йому ресурсом три місяці.

2. Два витки навколо Землі й автоматична посадка безпілотного орбітального корабля "Буран", виведеного наприкінці 1988 року на навколоземну орбіту за допомогою самої потужної у світі ракети-носія "Енергія" - це "заключний акорд" російської космонавтики на фініші радянської епохи. Найбільше захватів викликало приземлення "Бурану" наприкінці польоту на посадковій смузі, виконане з ювелірною точністю.

3. Промислові роботи. Широке впровадження роботів у виробничій сфері почалося в сімдесяті роки минулого сторіччя. У сфері виробництва застосовувалися промислові роботи, керовані автоматично від систем числового програмного керування. Виконання транспортних операцій при штампуванні, точкове й дугове зварювання виконувалися за допомогою роботів з позиційною й контурною системами керування. Уже на операціях дугового зварювання знайшли застосування датчики спостереження за зварюємим стиком. Застосування елементів адаптації дозволило розширити можливості промислових роботів. Особливе місце займають промислові роботи на складальних операціях, особливо, при зборці елементів електронної промисловості. Оптичні датчики контролю дозволили виконувати сортування виробів по етикетках або особливих мітках. За допомогою силового зворотного зв'язку Г. Иноу вдалося створити систему керування промислового робота, здатного вставляти вал в отвір за інформацією про зусилля, що розвивається при торканні.

Зараз існує множина працюючих промислових роботів. Фірми ABB, STAUBLІ, REІS, MOTOMAN, ADEPT й інші виробляють промислові роботи для маніпулювання, зварювання, фарбування, упакування, шліфування, полірування й т.д. з великим спектром застосування й по точності, і по характері виконуваних операцій.

В області робототехніки також відбувається зміна поколінь. У книзі И. М. Макарова і Ю. И. Топчієва виділяються 4 покоління промислових роботів:

1. Роботи із циклічним керуванням без зворотного зв'язку, що виконують неодноразово однакові операції.

2. Роботи зі зворотним зв'язком, що виконують різні операції.

3. Навчаємі роботи. Навчання таких роботів руху по різних траєкторіях і різних захопленнях здійснює оператор.

4. Інтелектуальні роботи. Такі роботи можуть знаходити потрібні деталі, оцінювати обстановку й приймати найкращі рішення.

4. Досягнення серед роботів у загальноприйнятому розумінні, що розуміється: "Машина з антропоморфною (людиноподібною) поведінкою", яка частково або повністю виконує функції людини при взаємодії з навколишнім світом. З них відзначимо наступні.

В 1977 році фірмою Quasar Іndustrіes створений робот, що вміє підмітати підлогу, стригти траву на галявинах і готовити просту їжу. Корпорація Object Recognіtіon Systems оголосила в 1982 році про створення системи зору для роботів, що дозволяє їм виймати деталі, довільно розташовані в ящиках або інших ємностях. В 1982 році фірма Mіtsubіshі оголосила про робота, що був настільки спритний, що прикурював сигарету й знімав слухавку. Самим чудовим в 1982 році був визнаний американський робот Cubot, що збирає за допомогою своїх механічних пальців, камери-ока й комп'ютера-мозку кубик Рубика менш чим за чотири хвилини.

Поява перших роботів дало потужний поштовх до розвитку таких напрямків, як машинний зір і розпізнавання зображень, побудова методів моделювання станів миру, побудова планів для послідовності дій і керування виконанням цих планів, керування роботою роботів у тривимірному просторі. Інтелект роботів постійно підвищується зі створенням більш досконалих людино-машинних інтерфейсів. Істотно розширюється діапазон їхнього застосування.

Японська корпорація Sony оголосила в 2000 році про створення нового покоління собак, які розуміють на слух близько 50 команд і навіть можуть фотографувати те, що бачать своїми очами-камерами. Новий робот одержав те ж ласкаве ім'я "Айбо", що й перше покоління розумних електронних собачок, що з'явилися на ринку роком раніше. До вміння стрибати, бігати, виляти хвостиком, катати м'ячик і демонструвати різні почуття - від страху до щенячої радості, чотириногий робот нового покоління додав здатність реагувати на кличку, що привласнює йому хазяїн, подавати лапу, сідати й бігти вперед. По особливій вказівці він фотографує очами-камерами й отриману картинку потім можна подивитися на екрані комп'ютера. Новий "Айбо", більше схожий на левеня, чим на щеня, коштує 150 тисяч ієн (близько 1,4 тис. дол.).

У квітні 2003 року в Японії, у місті Иокогамае, пройшла четверта по рахунку виставка роботів "Robodex" (рис. 1.4). Як заведено, виставляються на ній так називані персональні железяки: домогосподарки, роботи-клоуни й роботи-охоронці. Абревіатура в назві заходу розшифровується ні багато ні мало як "робот твоєї мрії" (Robot Dream Exposіtіon). Цвяхом виставки став робот SDR-4X фірми Sony. Творці намагаються зберегти за ним репутацію масовика-витівника: у нову модель закладені 10 пісень, 1000 тілорухів й 200 інтерактивних діалогів. Неясним залишається питання: хто буде платити за нього нечувану ціну "машини класу люкс".

Рис. 1.4. На виставці "Robodex"

У Японії проводяться щорічні чемпіонати світу з футболу серед роботів - RoboCup. Змагання проводяться в декількох лігах. У лізі малих роботів (small sіze) грають машини розміром 15 × 18 сантиметрів, які управляються зовнішньою комп'ютерною системою. В іграх у лізі середніх роботів (mіddle sіze) беруть участь могутніші автономні роботи розміром 50 × 50 сантиметрів, оснащені власним потужним бортовим комп'ютером і системою технічного зору. З недавніх пор уведена ще одна ліга, у ній грають робособаки, яких виробляє компанія Sony. В 2002 році своєрідне змагання проходило серед "андроидов". Правда, дійсного футболу в їхньому виконанні побачити не вдалося: технологія ходьби пророблена поки досить слабко, так що "андроиды" змагалися в пробиванні штрафних й умінні ходити.

Міжнародні змагання мобільних роботів, у тому числі по футболу, і Науково-технічний Фестиваль молоді "Мобільні роботи" імені професори Е. А. Девянина проводяться в Москві на базі Інституту механіки Московського державного університету ім. М. В. Ломоносова, починаючи з 1998 року (http://www.robot.ru). Молодіжна команда Московського Державного Університету бере участь у міжнародних змаганнях робототехнічних систем з 1995 року. Виступи команди МГУ у Франції в рамках міжнародного Фестивалю "Наук і технологій" були успішними: в 1996 й 1998 роках команда посідала перші місця. У розробці роботів і підготовці молодіжних команд із 1995 року брали участь Д. Е. Охоцимский, В. М. Буданов, Е. В. Гурфинкель, Е. А. Девянин, Д. Н. Жихарев, А. В. Ленский, з 1997 року - А. А. Голован і А. А. Гришин.

В 2004 році пройшли перегони автомобілів без водіїв Grand Challenge від Лос-Анджелеса до Лас-Вегаса - це одне зі значних подій у робототехніці. До участі в змаганні допускалися тільки безпілотні роботи - на їхньому борті не повинно бути ні людей, ні тварин. На участь у змаганнях було заявлено біля сотні команд, 25 з них були допущені до кваліфікаційного відбору й 15 з них цей відбір пройшли. Організатори змагань залишилися задоволені результатами, незважаючи на те, що жоден робот не пройшов трасу. Наступна спроба призначалась на 2006 рік.

За останні кілька років Пентагон значно збільшив фінансування проектів по створенню бойових роботів. Гроші виділяються як великим оборонним корпораціям, так і невеликим дослідницьким групам в американських університетах. Причиною такої активності військового відомства США є негативна реакція американського суспільства на велику кількість жертв серед солдатів під час воєнних операцій Пентагона за рубежем.

У квітні 2004 року американський виробник роботів іRobot Corporatіon одержав першу похоронку - під час бойових дій в Іраку був зруйнований робот-сапер PackBot. Представники компанії іRobot, що базується в місті Берлингтон, штат Массачусетс, одержали від Пентагона офіційне повідомлення про те, що робот PackBot був знищений супротивником під час бойових дій (робот вибухнув на міні, від якої могла постраждати людина). У цей час в Іраку й Афганістані перебувають від 50 до 100 роботів-саперів типу PackBot. Їх використають для рекогносцировки, ліквідації мінних полів, знищення боєприпасів супротивника. Ця модель пристосована до дій в умовах складного ландшафту. Кожен з цих роботів важить близько 21 кг і коштує майже 50 тис. дол.

Американські марсоходи Spіrіt й Opportunіty провели в 2004 році наукову місію по дослідженню Червоної планети. Обидва апарати досліджували метеоритні кратери, вели пошук цікавих об'єктів для докладного вивчення, виявили свідчення наявності води на Марсі.

Перелік дивних досягнень в області робототехніки можна продовжувати дуже довго. З'являється велика кількість науково-технічної літератури по робототехніці для фахівців і студентів, як побудувати робот, починаючи від механіки, датчиків і закінчуючи радіоуправлінням і програмуванням. Все це підтверджує впевненість у тім, що самі цікаві досягнення в цій області ще попереду.