Методы искусственного интеллекта в робототехнике (2 варианта)

Методы искусственного интеллекта в робототехникеВопрос 1Управляющие интеллектуальные системы - это сложные вычислительные комплексы,обладающие искусственным интеллектом, предназначенные для управления объектами ипроцессами, используемыми в корабельных и авиационных управляющихинформационых системах, в интегрированных системах, нашедших применение вбанковской и финансовой деятельности.Для иерархических систем управления действует принцип, сформулированный проф.Саридисом (Saridrs G.N.) , согласно которому по мере продвижения от высших к низшимуровням управления понижается интеллектуальность системы, но повышается ее точность(данный принцип в англоязычной литературе имеет аббревиатуру LPDI -IncreasingPrecision with Decreasing Intelligence).

При этом под “интеллектуальностью” понимаетсяспособность системы приобретать специальные знания, позволяющие уточнитьпоставленную задачу и определить пути ее решения, а под "неточностью” –неопределенность в операциях по решению данной задачи.В качестве обобщающего результата Дж. Саридисом предложена система иерархическогооптимального управления, состоящая из трех основных уровней интеллектуальности, илиточности: 1) уровня организации (с базой знаний) с функциями рассуждения,планирования и принятия решений по организации процесса решения задачи (этифункции в основном базируются на методах искусственного интеллекта), 2) уровнясогласования, осуществляющего взаимодействие между верхним и нижним уровнямиинтеллектуализации, с функциями, направленными на согласование работы нижнегоуровня (данные функции, как правило, основаны на методах искусственного интеллекта иисследования операций), 3) уровень исполнения, являющегося нижним уровнем, свысокими требованиями к точности и функциями, которые базируются на методах теорииавтоматического управления.Принципы организации и функционирования интеллектуальных системИзучение ИС позволяет сделать попытку сформулировать общие принципы, которые, неявляясь достаточными, отражают необходимые моменты в их организации ифункционировании.Принцип системности.ИС могут быть только сложными системами, функции всех их элементов должны бытьсогласованы с назначением системы и их местом в них, а также между собой.

Именновзаимная согласованность и взаимозависимость элементов системы обеспечиваетцелостность и функциональную полноту наиболее совершенных ИС. Это может такжеприводить к структурной или функциональной избыточности.Принцип иерархичности.Сложная иерархическая многоуровневая структура является основой для одновременногопротекания множества процессов. Уровень неординарности итогового процесса зависит отхарактера совокупности составляющих процессов. Сложная совокупность процессовпринципиально характеризуется и сложной структурой. Таким образом, в некотором родеуровень сложности системы и ее структуры определяет и потенциальный уровень ееинтеллекта.Принцип многоканальности.Получение согласованных с обстоятельствами и средой решений различных задачосновывается на информации, получаемой извне по многим каналам и работающим наразличных физических принципах, что позволяет иметь разнородную характеристикуспециальных свойств объектов среды.

Комплексирование информационных данныхпозволяет иметь более объективную и более полную картину о происходящих процессах.Разнородная информация, получаемая по разным каналам, обрабатывается примерно заодинаковое минимально возможное время. Наглядность этого принципа характеризуетследующий факт. Человек способен решать различного рода опознавательные задачи задоли секунды, а зрительная система человека несомненно работает как параллельноеустройство, Параллельная обработка как зрительной информации, так и поступающей вмозг человека от других органов чувств, дозволяет реализовать инвариантное опознаваниеобъектов.Принцип адаптивности.Принцип адаптивности предполагает наличие у ИС потенциальных возможностейулучшения работы: в условиях априорной и текущей неопределенности на основеобучения на опыте.

Особая роль при этом принадлежит элементам системыреализующим память. Адаптация может происходить путем самонастройки,самообучения или самоорганизации. Адаптивные способности могут определяться объемом информации (памятью) системы и потребными затратами времени на ее обработку.Принцип взаимности функциональных и структурных свойств.Естественно, что назначение системы, ее функции непосредственно влияют на структурусистемы. Однако и структура системы должна способствовать наиболее полнойреализации функций.Принцип эквифивальности.Этот принцип предполагает наличие у системы множества взаимосогласованныхпоследовательностей реакций на определенные внешние воздействия, приводящих кодному и тому же практически полезному результату.Принцип динамического самопрограммирования.Самая замечательная особенность нервного управления, наиболее ярко выраженная вцелеустремленном творческом разуме человека, заключается в способности на основанииразнообразного анализа ситуаций мгновенно создавать сложнейшие и вместе с темоптимальные программы деятельности, которые непрерывно перестраиваются икорректируются с учетом прошлых событий, текущей действительности ипрогнозирования будущего.

Уже образование элементарного условного рефлексапредставляет собой выработку новой программы поведения. Усложнение условныхрефлексов означает все более высокую самоорганизацию поведенческих программ. Вкибернетическом смысле основная функция высшей нервной деятельности состоит вдинамическом поведении самопрограммирования.Архитектура интеллектуальных систем поведенческого типаСпецифика решаемых ТК (технический комплекс) задач определяет перечень функций ееСУ, а следовательно, и особенности архитектуры.

Даже при решении сравнительнопростых в интеллектуальном отношении задач перемещения в пространстве ТК долженобладать довольно развитой архитектурой ИСУ. ИСУ должна воспринимать окружающуюобстановку, видеть цель и препятствия. Еще до начала движения она должна определитьоптимальную траекторию движения и реализовывать ее постоянно учитываяпроисходящие во внешней среде изменения. При больших скоростях перемещения цели(или препятствия) требования к ИСУ еще более усиливаются.

В ИСУ, решающих задачи,подобные указанной выше, используется бионический подход, основанный на выявлениии использовании аналогий в реализации поведенческих актов живыми организмами.Поведенческие акты свойственны не только мозгу человека, но и мозгу более простыхорганизмов. Известно, что поведенческие акты человека реализуются не столько насознательном, сколько на подсознательном уровне.

Реализация поведенческих актовможет осуществляться прежде всего на рефлекторном уровне. Далее может учитыватьсяизменение внешних условий.Согласно современным представлениям, механизмы, обеспечивающие целенаправленноеактивное поведение некоторого объекта, должны иметь определенную операционнуюструктуру, состоящую из последовательности ряда процессов, а именно восприятияинформации (афферентного синтеза), принятия решения, формирования программыдействия и ее выполнения.

В свою очередь афферентный синтез (АС) включает обработкуинформации о состоянии внешней среды, о положении в этой среде объекта и егосостоянии, а также о тех целях, которые объект преследует в данной ситуации. Принятиерешения заключается в выборе действия, направленного на достижение цели всложившихся условиях.

Формирование программы будущего действия осуществляетсяодновременно с формированием так называемого акцептора результата действия, т. е.параметров того состояния, в котором объект окажется после выполнения программы.Выполнение программы, в свою очередь, происходит при одновременном определениипараметров нового состояния и сравнении этих параметров с акцептором результатадействия (обратная афферентация).

В общем случае афферентный синтез осуществляетсяне только на основе обстановочной афферентации, но и на основе информации,содержащейся в памяти объекта о предыдущем опыте. Под обстановочной афферентациейпонимается совокупность воздействий, отображающих условия, в которых находитсяобъект. Условные или безусловные воздействия, имеющие для объекта смысл команд кдействию, образуют пусковую афферентацию.Цель есть тот системообразующий фактор, который формирует функциональную систему,выделяет необходимые степени свободы объекта и компенсирует их избыточность. Болеетого, цель определяет адекватность и избирательность восприятия и отражения внешнегомира.

Функциональная система поведенческого типа человека реализуется на нейронныхсетях мозга. Аналогом нейронных сетей мозга могут являться аналитически илифизически реализованные нейронододобные структуры (НПС). Работу НПС можнопредставить следующим образом. Информация о внешней среде в виде обстановочной ипусковой афферентации поступает на НПС, воспроизводящую афферентный синтез. НаНПС происходит обработка поступившей информации. В результате этой обработкипринимается решение о характере будущего действия и формируется программа еевыполнения.

Само действие реализуется аффекторными (исполнительными)подсистемами, а обратные связи используются для его коррекции. Такая НПС позволяетвоспроизводить поведенческие акты, т. е. обладает упрощенным интеллектом.На основе рефлекторного представления и с учетом принципов организации ифункционирования естественного интеллекта можно предположить более общее описаниеструктуры ИСУ поведенческого типа. ИС прежде всего должна содержать сенсорнуюподсистему (СП). Каждому классу задач должны соответствовать свои датчики(рецепторы), что соответствует принципу избирательности восприятия в функциональнойсистеме ИС. Уровень детальности восприятия влияет также на возможности решениязадач.

СП реализует акты, аналогичные элементарным безусловным рефлексам и координационным безусловным рефлексам. Далее следует включить в ИИ структуруафферентного синтеза (САС). Связь между СП и САС обеспечивает установление взаимнооднозначного соответствия между участками внешней среды и отражающими ихэлементами САС. САС реализует акты, аналогичные интегративным безусловнымрефлексам.

Исходя из характера решаемых задач, следует потребовать, чтобы структурасвязей между элементами сети САС отражала основные физические свойства рабочегопространства - его однородность и изотропность, а в состояниях элементов САСотражались бы текущие свойства участков внешней среды, например, их свойства бытьцелью, препятствием или свободным участком для движения. Элемент САС долженвозбуждаться и генерировать сигналы возбуждения, если соответствующий ему участоквнешней среды является целевым, выключаться и блокировать сигналы возбуждения, еслитакой участок занят, пропускать сигналы возбуждения, если участок свободен.Следующей подсистемой, которую необходимо включить в ИС, является структурапринятия решения (СИР).