Вот ведь как бывает. Дипломник Кировского политеха Александр Жданов готовился стать специалистом по электронно-вычислительным машинам, используемым в астрофизике, и собирался поступать в аспирантуру. Дело происходило в ленинградском Физико-техническом институте им. А.Ф.Иоффе, перспективные идеи там прямо-таки носились в воздухе, и одну из них занесло в курилку, где Жданов разговорился с молодым астрофизиком. Собеседников занимал вопрос, как устроен мозг (хотя ни о чем подобном на лекциях им не говорили). Что представляет собой эта гигантская самообучаемая система, решающая множество разнообразных задач? Жданова чрезвычайно заинтересовала эта зияющая белыми пятнами перспективная область знания. С тех пор прошло более 30 лет, и сегодня профессор, доктор физико-математических наук, главный научный сотрудник Института точной механики и вычислительной техники им. С.А.Лебедева РАН Александр Жданов очень далеко продвинулся в понимании действия необыкновенного механизма мозга, о чем написал в книге “Автономный искусственный интеллект” и в более чем сотне статей.
— Фактически я занимаюсь разработкой концептуальной модели нервной системы, — объясняет Александр Аркадьевич. — К вопросу, как работает мозг, ученые подходят с разных позиций: у биологов один подход, у математиков другой. К сожалению, их области знания почти не пересекаются, поэтому исчерпывающего ответа не могут дать ни те, ни другие. Я же рассматриваю задачу с точки зрения кибернетики — как дискретную систему управления, которая должна приспосабливаться к неизвестным ей заранее условиям жизни подобно новорожденным. Выяснилось, что мозг соединяет два противоречивых алгоритма: “гносеологический”, направленный на поиск новых знаний эмпирическим методом проб и ошибок, и “оптимизационный”, отвечающий за принятие наилучших для выживания решений. Два эти алгоритма плюс аппарат эмоций (а им обладают все живые организмы) и позволяют животным и людям “вписаться” в изменяющуюся действительность.
Разобравшись в принципах работы мозга, можно понять очень многое. А применив эти знания в технике, создавать интеллектуальные машины с адаптивными системами управления. Если совсем просто, это такие устройства, которые умеют приноравливаться к меняющимся условиям. Считаю, что адаптивные машины — следующий, неминуемый этап развития техники. В этом направлении и ведет нас природа.
Вместе со своими аспирантами и студентами я не стремлюсь изобрести нечто новое, а пытаюсь представить, как работает природа. Все живые организмы она наделила способностью к адаптации, а вот современная техника, увы, этого пока лишена. И чтобы научиться строить адаптивные системы управления, нужно разобраться в работе природного механизма. Понять, как все живое приспосабливается к различным условиям, как наделить этой способностью технику. Вот мы и ищем ответы.
Теперь я представляю себе круг вопросов, за которые отвечает мозг. Не важно, идет ли речь о человеке или муравье. Состав задач один и тот же, но они могут быть сложнее или проще. Мозг должен накопить знания о свойствах окружающего мира, научиться распознавать в нем важные для него образы, оценивать их эмоционально и использовать для принятия решений. Такую схему я составил, и мы многократно ее смоделировали. Понять принцип работы мозга — означает сделать прорыв в фундаментальных и прикладных исследованиях.
— В мире кому-нибудь это удалось?
— В этой области работает масса ученых, но к созданию теории они подходят с разных позиций. Пусть это звучит громко, но мне кажется, что я продвинулся в главном — представил общую схему работы мозга. По моему убеждению, это самое важное. Коллеги воспринимают мою работу позитивно, никто не сказал, что я в чем-то неправ. Однако мое доказательство идет “поперек” традиций — и старшему поколению ученых уже трудно воспринимать его. А молодежь меня радует: были случаи, когда молодые исследователи строили автономные адаптивные системы управления, руководствуясь только моими публикациями.
— Можно ли применить вашу теорию на практике?
— Будь моя воля, я продолжал бы фундаментальные исследования, пытаясь как можно глубже вникнуть в логику работы мозга. Но необходимо создавать и прикладные системы. Заметьте, сегодня с конвейеров сходят сразу максимально приспособленные к жизни машины, однако за время эксплуатации они уже не в состоянии меняться. В природе же, напротив, организмы все время адаптируются к изменяющимся условиям жизни. Вот и нам приходится учиться делать машины, умеющие адаптироваться. Добиваться, чтобы машина могла переучиваться на ходу. Нам удалось разработать множество прототипов таких устройств.
Вот пример. На компьютерном мониторе модель автомобиля, который едет по неровной дороге — видно, как машину трясет, как она подпрыгивает. Теперь включаем нашу адаптивную систему управления активной подвеской — и автомобиль приноравливается к тряске. Хотя дорога не стала лучше, машина идет плавно, ее не так сильно подбрасывает на ухабах. Она приспособилась.
— Как вы этого добиваетесь?
— Система автономного адаптивного управления следит за движением машины, запоминает, как вели себя приводы в каждой конкретной ситуации, анализирует собранную информацию, обрабатывает и закладывает в базу данных. Затем использует свои знания, добиваясь в каждый конкретный момент наилучшего результата. В данном случае — увеличивает плавность хода и устойчивость автомобиля. Система “Автономное адаптивное управление” — это программа для бортового компьютера. Она решает целый комплекс сложных задач. А чтобы воплотить ее в “железе”, нужен всего-то бортовой компьютер, датчики да специальные амортизаторы.
— А что дальше? Она уже действует?
— Я показывал макет системы на автомобильных заводах Индии — отклики восторженные. “Да, — говорили мне — берем! И в первую очередь оснастим машины “Скорой помощи”. Но затем на меня обрушились чисто производственные и организационные вопросы. Кто будет делать опытный образец и испытательные стенды, кто бортовые компьютеры и амортизаторы? Но что я, разработчик, ученый, мог им ответить?!
Конечно, искусственный мозг будет создан, но мы стремимся сделать его первыми. Вопрос: кто будет финансировать этот проект? Ведь в первую очередь от нас требуют быстро окупаемых прикладных систем. За границей этими исследованиями занимается масса лабораторий, которым выделяют большие средства. И рано или поздно они окупятся. Однако, как мне представляется, эти разработки пока не имеют цельной концепции: искусственный интеллект понимается как собрание разных “умных программ” и подключение большого объема информации. Боюсь, это неверный путь.
— Странно получается: “за бугром” всеми силами стараются решить эту задачу и денег на прорывное это направление не жалеют. Ваша группа коллегам никак не уступает, а может быть, и обогнала их, однако помощи никакой. Почему?
— Минимальная поддержка все же есть. Мы получали гранты РФФИ и Минобрнауки. Но сейчас эти конкурсы чересчур заорганизованы, забюрокрачены, участие в них отнимает все больше времени и сил. А объяснение общего невнимания к науке самое простое, звучавшее, наверное, уже тысячу раз: в стране сегодня есть другие постоянные источники дохода. Это не упрек — такова жизнь. Но мы все-таки продвигаемся вперед. В группе работают энергичные аспиранты, студенты, научные сотрудники. Наши разработки, статьи, выступления с докладами делают свое дело. Вода камень точит. После выхода моей книги к нам приходит много специалистов, даже главные инженеры, директора. Говорят: “Нам нужна такая система управления”. И хотя у нас пока нет “коробочного” продукта и с каждым объектом управления нужно еще поработать, важно, что заказы есть и они нас поддерживают.
Сейчас, например, мы разрабатываем адаптивный мобильный робот. Этот проект финансирует Научно-внедренческая компания “Интеллект”. Шестиколесный робот — многоцелевой исследовательский прототип, вооруженный кучей датчиков и компьютером. На нем легко смонтировать манипулятор, захват, установить камеру наблюдений или огнетушитель — все, что нужно для выполнения самых разных операций. Главное в нем — его адаптивная система управления, благодаря которой он сможет приспосабливаться к разным условиям работы. Надеемся, что, “повзрослев”, он станет умным помощником человека: посыльным (отнес-принес), сможет развозить все необходимое в офисах, гостиницах, больницах, работать на складах и т.п. Но главное — робот-помощник способен постоянно повышать мастерство. Например, сейчас он учится ездить по заданным траекториям, объезжая неожиданно возникающие препятствия. Задачи по обучению становятся все более сложными: не только водительскими, но и штурманскими, и командирскими. Благодаря искусственной “нервной системе” он сможет автоматически на ходу переучитываться без перепрограммирования, скажем, при изменении габаритов или при поломках — в этом его самое большое достоинство.
— И сколько времени требуется роботу на переучивание?
— Аспиранты жалуются мне, что пока на обучение маневру у него уходит 20 минут. Думаю, это поправимо: алгоритм самообучения робота можно улучшить — и он будет действовать куда быстрее.
— Вроде бы перед вами замаячило светлое будущее?
— Я бы выразился осторожнее: наше развитие идет закономерно, применительно к тем условиям, в которых мы сейчас существуем. Конечно, нашей научно-исследовательской группе хотелось бы, как это в принципе и должно быть, получать деньги на фундаментальные исследования. На деле мы сами вынуждены заниматься поиском “пропитания”, предлагая все новые прикладные проекты. А на это уходят время и силы. Аспиранты и студенты, по определению, обязаны все отведенное на аспирантуру непродолжительное время много читать, ездить на конференции и работать над теорией — создавать на компьютерах искусственную нервную систему, чтобы первыми, подчеркну, сделать настоящий искусственный интеллект. Но вместо этого, чтобы, повторюсь, заработать на научные исследования, нам приходится завлекать “денежные мешки” всякими прикладными чудесами.
Сегодня у нас работают восемь человек — студенты и аспиранты известных университетов — МФТИ, МГУ и других. Разумеется, хотелось бы, чтобы при нашей научной группе образовывалась производственная структура по созданию прикладных систем, которая зарабатывала бы деньги на свои исследования. Собранные воедино — наука, практика и внедрение — должны дополнять друг друга. И мы к этому идем. Отрадно, что круг наших сторонников постоянно расширяется. Уверен, понимание необходимости создания технологий адаптивных машин постепенно овладеет умами большинства инженеров и заказчиков. Появится спрос на эти машины, а значит, и средства на дальнейшее продвижение вперед. У меня есть еще задумки, я знаю, куда идти дальше. Это главное.
На нижнем фото: Аспирант Сергей Ногтев с одной из перспективных моделей роботов
Юрий Дризе
Фото Андрея Моисеева
Нет комментариев