Древний мыслитель придумал оригинальное приспособление для подъема воды. Принцип действия устройства, получившего название “винт Архимеда”, оказался настолько удачным, что он и по сей день с успехом используется в различных механизмах, не имеющих порой никакого отношения к перекачиванию жидкостей. Таких примеров в истории науки и техники немало, что позволяет сделать вывод: чем талантливее идея - тем шире сфера ее применения.
В этом отношении у метода, о котором пойдет речь, самые обнадеживающие перспективы. Трудно представить область, в которой нельзя было бы им воспользоваться: протезирование и космонавтика, защита окружающей среды от вредных выбросов и робототехника, удобство транспортных средств и прогнозирование биржевого курса ценных бумаг. Можно продолжать. Но сознательно прервем перечисление, ибо названое - не случайный ряд, а те направления, к которым метод автономного адаптивного управления (ААУ) уже “примерил” свои возможности. В этих возможностях все и дело. Если их толково реализовать, то человек получит в свое распоряжение новые виды высокоорганизованных систем и устройств, главное в которых - способность автоматически приспосабливаться, подобно живым организмам.
Более двух десятков лет идею метода автономного адаптивного управления как концептуальной модели нервной системы живого организма развивает доктор физико-математических наук Александр Жданов (на верхнем снимке), возглавляющий отдел в Институте системного программирования РАН.
- Основное свойство нервной системы, которое следует позаимствовать при построении управляющих систем, - рассказывает Александр Аркадьевич, - ее способность постоянно адаптироваться к окружающим условиям. Для этого она должна одновременно преследовать две противоречивые цели: обеспечивать выживание “своему” организму и искать новые знания. Отсюда следует, что нервной системе приходится в определенном порядке решать специфические задачи: формировать и распознавать образы по входной информации от рецепторов, строить в своей памяти “модель мира” (базу знаний), отражающую накопленный опыт, “раскрашивать” информацию в “цвета” разных эмоций, делающих ее небезразличной для управляющей системы, наконец, принимать решения, основываясь на всей накопленной и упорядоченной информации. Без этого адаптивного управления не получится. Главное “действующее лицо” нервной системы, “кирпичик”, из которого сложены все ее подсистемы, - нервная клетка (нейрон) - уже сам по себе должен быть “элементарной” самообучаемой системой распознавания. Именно исходя из этих представлений мы и построили свою модель нейрона, используемую в системах ААУ.
Смысл работы нейрона, на мой взгляд, в том, чтобы найти закономерные, повторяющиеся комбинации среди всех поступающих в нервную клетку сигналов. Закономерную комбинацию нейрон запоминает и может ее распознавать. Это его свойство - ключ к построению адаптивной системы. Потому что знание закономерностей - основа для управления: “Кто осведомлен, тот вооружен”.
- Эмпирический опыт позволяет нервной системе при управлении обходиться без аналитического расчета математической модели объекта управления, - продолжает А.Жданов. - Этим объясняются богатые возможности живого организма. Если что-то меняется, организм приспосабливается к новым условиям, корректируя свои дальнейшие действия. Обратите внимание на поведение живого существа, попадающего в необычную обстановку. Скажем, на то, как осваивает пространство ползающий по полу малыш. Вот он не глядя быстро устремляется вперед и бьется обо что-то твердое. Больно! Еще один-два таких “прецедента”, и малыш начинает передвигаться осторожнее и смотреть вперед, чтобы не наткнуться на то, что делает ему больно. Прикасаясь к окружающим его предметам, он учится отличать твердое от мягкого, холодное от теплого и потом с пользой для себя применяет этот опыт. Словом, постигает мир, приспосабливается к нему. Все эти наблюдения, выведенные из них принципы и стали основой для создания системы автономного адаптивного управления.
Одна из первых попыток практического применения разработанного под руководством А.Жданова метода - сделать более эффективным управление угловым движением спутника. Научно-исследовательские работы по этому проекту велись с НПО им. С.А.Лавочкина. Александр Аркадьевич выводит на монитор компьютера “картинки”, показывающие, как система ААУ справляется с этой космической задачей. Одно из заключенных в рамку графических изображений “оживает”: вокруг черты, которая проходит через центр, начинают плясать волнистые, пикообразные, ломаные линии, бегущие слева направо.
- Центральная полоса - то, каким в идеале должен быть график углового движения спутника, - комментирует ученый. - Линии вокруг нее отражают реальную картину. Видите, насколько она далека от идеала? Эти отклонения вызываются действующими на спутник возмущающими силами. Задача состоит в том, чтобы стабилизировать спутник очень точно, точнее, чем это может делать действующая система стабилизации. Это нужно для того, чтобы дать возможность установленному на спутнике рентгеновскому телескопу вести качественные научные наблюдения за звездами. А теперь смотрите, как справляется с этой задачей наша система, использующая метод ААУ. Запускаем режим с нулевыми исходными “знаниями”, и система старается опытным путем уяснить свойства спутника в его текущем состоянии, понять, как он откликается на управляющие воздействия. Вот видите: постепенно качество управления повышается, система ААУ “поняла” свойства спутника - идет адаптивное управление объектом.
Действительно, волнение утихомиривается, линии сходятся в один жгут и бегут, прижимаясь к центральной черте. Разница с тем, что было раньше, видна, что называется, невооруженным глазом.
- Система управления, работающая по методу ААУ, - продолжает ученый, - не использует заранее составленных дифференциальных уравнений, описывающих движение объекта управления. Она действует подобно пилоту, который, сев за штурвал нового для него самолета, постепенно все лучше и лучше начинает понимать реакции самолета и вследствие этого управляет самолетом все более качественно. Чтобы подчеркнуть эту аналогию, мы и назвали систему управления “Pilot”. По оценкам экспертов из НПО, она может в пять-шесть раз повысить качество стабилизации движения по сравнению с тем, что обеспечивают методы, которые используются для этой цели сегодня. А это очень важно не только для космической научной наблюдательной аппаратуры, но и для спутников связи.
Кстати, эмпирически найденный Pilot-ом закон управления (база знаний) сам по себе является полезным “продуктом”, ведь обычно его аналитический расчет заказывают математикам, и это стоит дорого.
Принципы, положенные в основу системы Pilot, подходят для управления и другими объектами. Так, есть разработка, которая позволит адаптивно управлять активной подвеской автомобиля, сделает его более комфортным, устойчивым и управляемым. С помощью системы ААУ можно сократить выбросы вредных выхлопов в атмосферу, адаптивно управляя системой зажигания автомобильного двигателя. Совместно с учеными Санкт-Петербургского научно-практического центра медико-социальной экспертизы, протезирования и реабилитации инвалидов им. Г.А.Альбрехта создаем в рамках программы “Фундаментальные науки - медицине” адаптивный протез руки человека. Как видите, метод ААУ демонстрирует широкие возможности своего практического применения. Полагаем, что именно поэтому отделом был получен в 2005 году грант РФФИ по конкурсу ориентированных фундаментальных исследований. (Напомним, для них отбираются работы, которые могут стать основой для создания прорывных технологий и новых поколений машин. - Ред.) В этом проекте речь идет о разработке многоуровневой нейроноподобной системы управления для мобильного робота.
Переходим к другому компьютеру, и один из молодых сотрудников отдела демонстрирует на программной модели возможности такого робота. Мы видим на экране пространство с множеством серых квадратиков, изображающих препятствия для виртуального робота. А вот и он сам: светлый кружок, с одной стороны которого веером расходятся секторы обзора его “визуальных” датчиков. Включается программа, робот приходит в движение и начинает бестолково тыкаться то в стены, то в препятствия. Но уже понятно: надо подождать, и через какое-то время поведение адаптивного, то есть приспосабливающегося, механизма изменится. Так и есть. Действия “Гнома №8” (так назвали создатели программы свое детище) становятся более осмысленными. Робот уже уверенно и по какой-то одному ему ведомой логике прокладывает путь среди препятствий к затерявшимся среди них разноцветным “заправочным станциям”, на которых может пополнять свои убывающие ресурсы.
- Если обратили внимание, - поясняет А.Жданов, - мы разрабатываем многоуровневую систему управления. “Нервная система” робота играет роль одновременно водителя, штурмана и командира экипажа, как это бывает в жизни. Вначале наша “нервная система” абсолютно глупа во всех трех своих ипостасях - она не умеет ставить цель, не знает, каким путем к ней ехать, и не умеет рулить, постоянно допуская ДТП. Постепенно, однако, в результате приобретаемого опыта “нервная система” умнеет. Она все точнее ставит цель, все точнее ориентируется с направлениями на источники ресурсов, а в роли водителя демонстрирует все более высокое качество руления в стесненных препятствиями условиях. Всему этому “нервная система” ААУ учится в реальном времени, без предварительной подготовки. На первоначальном этапе управляющая система не знает, к чему приводит то или иное движение, что означает поступающая от датчиков информация и как ее можно использовать. Все это постигается роботом в процессе самообучения. Большую роль играет “эмоциональная система”, определяющая, “что такое хорошо и что такое плохо”. Вспомните малыша, который учится ползать среди препятствий в комнате. На графиках видно, что качество управления, которое дает система ААУ роботу, постепенно, но уверенно повышается, догоняя и обгоняя то качество управления, которое может дать детерминированный заранее заданный закон управления. Но надеюсь, что и из этого краткого описания ясно, какие заманчивые перспективы метод ААУ открывает перед различными прикладными областями человеческой деятельности.
Перспективы эти связаны, в частности, с решением одной из наиболее интересных научных проблем, которой посвящена готовящаяся к выходу в свет книга А.Жданова “Автономный искусственный интеллект”. Речь идет о создании принципиально нового поколения умных машин. Их появление, по мысли ученого, зависит от того, насколько широко машины и приборы будут оснащаться встроенными микропроцессорами, на которых можно разместить искусственную “нервную систему” ААУ, и от изменения традиции конструирования машин. В этих традициях пока нет места адаптивности, взамен нее сегодня - приспособленность к средним условиям эксплуатации.
