Мать роботов. Кого вырастили в киевской «силиконовой долине»(фото+видео)

Знакомьтесь, это Эрик: робот, созданный в Международном научно-учебном центре информационных технологий и систем НАН и МОН Украины. Его имя представляет собой аббревиатуру от названия фирмы, изготовившей базовые детали конструктора его «железа» (Evolution Robotics), и Международного центра (International Centre). Эрик «отличается умом и сообразительностью», то есть интеллектом и автономностью. В системе интеллектуального управления действиями Эрика использованы идеи ученых-физиологов Николая Бернштейна и Петра Анохина, к середине прошлого века развивших теорию высшей нервной деятельности биологических систем. У этих советских классиков были почерпнуты важные ассоциации с реакциями живого мозга на восприятие внешней среды, а также идеи двухуровневой организации управления целенаправленными действиями сложной системы в изменчивом окружении. Читайте эксклюзивный материал «Гранита науки».

Способность полностью автономно выполнять ряд сложных заданий человека является «прорывным» свойством Эрика, несмотря на довольно трогательный внешний вид. Чтобы не отвлекаться на зарядку бортовых аккумуляторов, Эрик ездит как троллейбус — со штангой, к которой прикреплен вставленный в розетку провод электропитания.

Но внешность – уж точно не главное в Эрике. Старший научный сотрудник МНУЦИТиС Ольга Сухоручкина, ученица школы всемирно известного теоретика управления Владимира Зубова, занимается не просто созданием послушных «конструкторов», которые работают исключительно на алгоритмах классического управления движущимися механизмами, а проблемой «интеллектуального управления многофункциональным автономным мобильным роботом». Классическая теория управления, на которой базируется кибернетика, с новыми возможностями микропроцессорной вычислительной техники, технологий программирования и искусственного интеллекта получила новое направление в сторону теории интеллектуального управления. Сегодня это еще «молодая» наука с не установившимися окончательно терминами, понятиями, определениями и законами. Ее развитием активно занимаются во многих ведущих научных центрах мира. Интеллектуальное управление развивается в двух принципиально различных направлениях — нейросетевое и управление на основе специального представления знаний. Разработчики Эрика под руководством Сухоручкиной развивают именно второе направление, и для них мобильный робот — самый удобный вид технических систем, на которых можно проверить успешность той или иной идеи интеллектуального управления.

«Виртуозно исполненные, с точки зрения механической части и динамических моделей управления ими, роботы фирмы Boston Dynamics, далеко не все задания могут успешно выполнить без участия человека в управлении. Да, на сегодняшний день они лидируют в демонстрации потрясающе сложных движений мобильных роботов. Но к сложной механике движений робота важно добавить целый комплекс разнообразных информационных технологий, объединенных в единую систему интеллектуального управления автономными целенаправленными действиями робота в реальном окружении, — рассказала Ольга Николаевна «Граниту науки». — В сети много эффектных видеороликов, которые люди несведущие принимают за демонстрацию полноценных, способных на всё автономных роботов. Начинаешь присматриваться, изучать видеоролики как специалист – я вижу, что это далеко не такЧасто ролики смонтированы: где-то робот работает явно под управлением человека, но авторы умалчивают об этом, либо в красивый видеоряд сшиты отдельные удачные действия, как будто робот всю задачу выполнил сам. Я-то 100% знаю, что нет».

 «Все приходят, начинают «железо» фотографировать – а главное мозги!»

Классическая теория управления остается базой для приведения в желаемое движение робота как системы подвижных звеньев, а цель интеллектуального управления — организовать автоматическое «понимание» робота: когда, куда и зачем ему следует двигаться, а когда разумнее постоять на месте «подумать» или подождать изменения ситуации. Конечно, это очень упрощенное объяснение. Научным языком принято различать управление с сигнальными обратными связями (классическое управление) и управление с информационными обратными связями (интеллектуальное управление). 

В «серьезных» роботах, как правило, есть два уровня системы управления. На нижнем действуют сигнальные обратные связи, на верхнем — информационные. И если при сигнальном управлении используются непосредственно наблюдаемые и лишь очищенные от помех физические сигналы технических модулей системы, то для информационных обратных связей необходимо формализовано представлять обобщающие образы событий и состояний окружающего мира и робота в нем.

На верхнем уровне формируется так называемая рефлексия системы — способность «мысленно» представить и оценить свое состояние во внешнем мире. Для этого нужно уметь самостоятельно воспринимать окружение, формировать и постоянно уточнять его модель, анализировать, какие из доступных роботу действий помогут ему выполнить сложное задание «хозяина». Здесь и стоит задача организации информационных обратных связей. С подобными задачами работают все разработчики «серьезных» роботов в мире. Чем более разнообразными средствами восприятия окружающей среды (сенсорами) оснащен конкретный робот, тем более сложные и интересные задачи формирования и распознавания образов и принятия решений он должен решать.

«В Украине пока нет научной школы интеллектуальной робототехники, где были бы глубоко поняты и оценены наши разработки. В различных научных коллективах Украины, включая наш Центр, много и успешно занимаются отдельными направлениями искусственного интеллекта и задачами управления. Есть частные фирмы, доводящие до коммерческого уровня хорошие программные продукты с различными интеллектуальными технологиями. Есть несколько молодых команд, стремящихся к созданию современных роботов и обучению молодежи в этом направлении, например, перспективная компания из Харькова — Дом Роботов (Robo.House). Надеюсь, что из разрозненных коллективов постепенно сформируется действительно научная школа робототехники», — говорит Сухоручкина.

На вопрос о разнообразных «школах робототехники», как грибы после дождя, возникающих в последние несколько лет даже в провинциальных городах, Ольга Николаевна отвечает: «Такие школы, безусловно, нужны. Но то, что я вижу, это все на довольно простом уровне собирание «машинок» из модулей конструктора Лего и подобных – собрали из готовых модулей, программку какого-то алгоритма написали, разъемы соединили – и «робот» поехал. А туда ли он приедет, куда хотели? Преподаватели кружков отмахиваются от таких вопросов – у них другой шаблон занятий. А ведь еще важнее вопроса, куда он едет, вопрос: «зачем»? Для серьезной робототехники в Украине должна сложиться система подготовки, когда после практического знакомства с «роботом» на детском уровне человек получит целый ряд научных знаний —  теории управления подвижными системами с непременным знанием теоретической механики, теории машин и механизмов, обработки сигналов, искусственного интеллекта для интерпретации разнообразных типов данных, микропроцессорного программирования, программирования для задач параллельных асинхронных вычислительных процессов, коммуникационных технологий. Для понимания интеллектуального управления такие специалисты должны быть знакомы, в том числе, с основами нейрофизиологии и психологии. Ну и, конечно, нужна современно оснащенная учебная лабораторная база для получения практических навыков и результатов».

Эрик берёт «потенциально опасный» объект, предварительно выяснив, где он находится в его картине мира:

Ольга Сухоручкина начала работать над Эриком в 2002 году, когда по инициативе МНУЦИТиС была принята государственная научно-техническая программа «Образный компьютер». Финансировалась она до 2010 года. В 2003 г., чтобы проверять практическую пригодность идей и разработок, надо было найти готовую техническую базу для мобильного робота. Ольга Николаевна достала американский конструктор, из которого «собирается простенький, с точки зрения кинематики, мобильный робот с захватным устройством — еще не умный робот, а «железо» с качественной платой управления двигателями». Не важно было, сколько у него колес, сколько степеней подвижности у «руки». Ученую как творца интересовала просто оболочка, в которую можно воплотить разрабатываемую «душу» — Ольге Николаевне больше нравится слово «мозги», верхний уровень управления. Отправной пункт для создания системы взаимодействия между сенсорами восприятия окружения и действиями робота.   

В 2005 и 2006 годах еще совсем «молодой и неопытный» Эрик участвовал в международных выставках по робототехнике, где стал настоящей «звездой», затмившей десятки других роботов своими способностями автономно работать в незнакомом окружении. Около стенда МНУЦИТиС он неизменно собирал и очень солидных специалистов, и любопытную молодежь. Тогда украинская система автономного управления мобильным роботом с человеко-машинным интерфейсом для его дистанционного использования была самая «продвинутая» на постсоветском пространстве. Она была отмечена дипломами и медалями выставок за лучшие разработки интеллектуальных информационных технологий в робототехнике. Эрика увидели и зауважали самые известные ученые еще советской школы робототехники — Д.Е. Охоцимский (Институт прикладной математики им. Келдыша РАН, участвовал в создании первого в мире робота-лунохода), Е.И. Юревич (ЦНИИ Робототехники и технической кибернетики, чей робот работал на крыше аварийного реактора Чернобыльской АЭС – кстати, этот ученый придумал даже сам термин «робототехника!). До 2010 года система интеллектуального управления Эрика существенно опережала практически все разработки на постсоветском пространстве и не только.

О.Н. Сухоручкина с директором МНУЦИТиС Владимиром Гриценко, 12 января 2021

Робот ведь может быть реализован как амеба: интеллекта нет, есть реактивное поведение. Когда снаружи наблюдаешь за такой системой, ее поведение кажется разумным. Да, робот вроде бы и адекватен, но интеллектуальность по части способности оценить себя во внешнем мире и действовать с «пониманием» там не присутствует. Например, Эрик «мыслит» так: «Не буду сейчас реагировать на препятствие, которое чувствую справа, если мне нужно ехать в другую сторону и совсем другие действия выполнять!» А реактивная система без модели мира и без анализа целей своих действий в этом мире будет реагировать, как только ее сенсоры получат сигнал о препятствии.

Сухоручкина объяснила: «Мы занимаемся верхним уровнем управления, где обобщается система представлений робота об окружающих объектах, их расположении и перемещении, о том, что робот может делать в определенных условиях. Параллельно работают два компьютера, которые ведут десятки вычислительных потоков. Один на борту Эрика, другой у его пользователя – как у людей, два «полушария». Один за конкретику работы физических модулей отвечает, а другой – за математическое моделирование процессов движения и сенсорного восприятия мира как специальную информационную абстракцию происходящего. Роботом собираются данные о внешнем мире в виде изображений камеры и нескольких типов сенсорных сигналов, которые во внутренней памяти преобразуются в обобщающие информационные образы, которые в свою очередь постоянно используются для оценки, в каких условиях оказался робот, где он сам находится в помещении, как объекты вокруг перемещаются, и ищется ответ – какая актуальная задача в текущем состоянии для дальнейшего достижения главной цели? Главную цель в виде задания дает пользователь, а как его выполнить до конца, до цели, система решает сама».

В надежде подготовить сотрудников для своей команды О.Н. Сухоручкина несколько лет читала курс «Интеллектуальные роботы и робототехнические системы» в Институте прикладного системного анализа НТТУ «КПИ». Там эту дисциплину поставили на 11-й семестр, магистрам, когда студенты заняты дипломными проектами и их уже поздно чему-то совсем новому научить, когда предыдущие годы у них не было дисциплин, необходимых для серьезного погружения в задачи робототехники. Да и к шестому курсу практически все студенты уже имеют место работы.

«В наш Центр на практику приходит много студентов из Политеха и Национального авиационного университета. Пытаемся привлечь их к нашим задачам, но чаще видим ребят, слабо подготовленных к участию в научных робототехнических проектах. Если попадается кто-то умненький и заинтересованный, берем на полставки и тратим много времени, чтобы научить практике использования знаний, но получив некоторые азы, они не остаются в науке, стремясь к более высокооплачиваемой работе. 

Сейчас в мире очень актуальное направление – удаленное использование лабораторного оборудования или веб-программ, симулирующих работу реальных робототехнических систем. Мы сделали технологию удаленного доступа к использованию «живого» Эрика через Интернет и несколько веб-лабораторных работ с трехмерным моделированием нашего Эрика и многозвенных манипуляторов. Если не видел студент такую систему, трудно решать задачи о перемещении системы в пространстве. Когда я читала лекции в КПИ, дала своим студентам доступ к управлению Эриком и к веб-симуляторам. Насколько оживляются студенты! Сразу появляется азарт выполнить задания лабораторных работ. Для нас очень печально – эти разработки пока не востребованы в вузах. Слышала, в Одессе нацелены на серьезную подготовку робототехников. Быть может там заинтересуются разработками моей группы», — говорит Сухоручкина.

Вообще, разочарование – фоновая тональность нашего разговора. Так, выяснилось, что действительно активное продвижение идей Сухоручкиной об интеллектуальном управлении к практическим результатам было лишь при участии в госпрограмме «Образный компьютер». Там не предполагалась разработка целой робототехнической системы, просто директор МНУЦИТиС видел перспективность этих исследований и помог и для этого направления получить финансовую поддержку. За что, несомненно, Ольга Николаевна ему чрезвычайно благодарна, поскольку «все, что у нас сделано в качестве действующих экспериментальных программно-аппаратных образцов и то, на чем мы до сих пор можем показывать результативность наших технологических решений, было сделано за средства именно этой целевой государственной научно-технической программы». В то время была финансовая возможность пригласить в группу необходимых для отдельных задач профессионалов из других академических институтов и поддерживать горение азарта научного занятия нескольких очень «сильных» молодых людей, которые «тут дневали и ночевали», чтобы добиться практических результатов при разработке различных модулей Эрика. В те годы в проекте смогли удержать замечательных выпускников радиофизического и механико-математического факультета Киевского университета им. Шевченко, которые, увы, благополучно «испарились» по окончании программы в зарубежные фирмы.

Директор МНУЦИТиС как может поддерживает О.Сухоручкину, веря, что ее понимание автономности и интеллектуального управления еще скажут свое слово.

Сильнее всего Сухоручкину гложет некая упущенная возможность вывести страну вперед. Если в 2005 году достижения ее команды были «впереди планеты всей», то уже к 2010 году надежда на доведение до промышленного образца украинского умного робота угасла:

— Почему мы отстали? Если бы еще в 2007-2010 году со стороны промышленности был отклик, этого бы не случилось… Для создания своих роботов кроме научной нужна производственная база – с проектировщиками, инженерами-конструкторами, современным оборудованием … У потенциальных пользователей автономными мобильными роботами один вопрос: кто это сделает?

Но у нашего Центра нет конструкторского бюро и завода, где разработают проект и сделают собственную движущуюся систему. Какой бы ни был робот – это целый ряд механических модулей, инженерно грамотно состыкованных между собой, плюс точные электроприводы для подвижных частей. Мы можем только «мозги» для робота разрабатывать, а на что их ставить? Люди смотрят на нашего Эрика и говорят: «Ой, примитивный какой…», не понимая, что не внешний вид важен, а что и как работает на верхнем уровне системы управления, которая обобщенные представления и знания умеет формализовано представлять и использовать, а не просто «зашитую» программу исполнять … Да, сейчас мы «катаемся» на простеньком роботе laptop-on-the-wheels, но можем нашу математику и программное обеспечение поставить на роботы самых разных видов. Не важно, сколько у него рук, сколько колес. Все исходные коды программных реализаций наши, для другого робота мы заменим необходимые математические модели, а функционально мозги-то те же будут работать.

Слушаешь Ольгу Николаевну и опасаешься, как бы не перегорела к своей «затее» и она. Специалист такого класса – редкость! Робототехника, вообще, очень наукоемкая дисциплина. Требуются самые разнообразные знания и большой опыт, что не возникает без длительного упорного труда в этой области задач … 

— В основе моего подхода лежат работы физиологов Н. Бернштейна и П. Анохина — говорит Сухоручкина. – Это были ученые, исследовавшие еще в 1930-х годах, как наш мозг управляет движением, когда мы что-то делаем по «зашитым в память алгоритмам», а когда наш мозг начинает искать новое решение. Петр Анохин (сегодня, кстати, я с большим вниманием слежу за исследованиями его внука Константинапоказал, что сознательная деятельность нашего мозга оживляется именно за счет обнаруженного рассогласования ожидаемых и реально воспринятых ощущений, что мозг все время строит так называемый информационный эквивалент результата действия: постоянно «предвкушает», а что я почувствую, например, если не глядя, руку на вроде бы рядом стоящий стол положу. А если не почувствовала ожидаемое – мозг сработает «А что случилось?!» и начинается перестроение карту мира с выяснением, а где действительно я нахожусь по отношению к столу и т.п. Эти идеи удалось использовать в системе управления Эриком, где мы моделируем все, что доступно роботу оценить по фактическим данным – какой путь проехали колеса, что сможет «увидеть» бортовая камера из текущего положения робота, что «почувствуют» дальномеры и датчики безопасного движения. Вычисления по этим математическим моделям постоянно ведет компьютер с модулем верхнего уровня управления, а бортовой компьютер обрабатывает сигналы реальных устройств и присылает фактические данные. Компьютеры связаны беспроводной сетью, обмениваются данными и синхронизируют свои процессы. При обнаружении недопустимого рассогласования этой информации, Эрик приостанавливает выполняемую задачу и активизирует другую, которая поможет уточнить его положение, либо уточнить, что изменилось в поле его зрения или в зонах восприятия других сенсоров. Таким образом, у Эрика есть «раздражители» (по-научному ­– информационные обратные связи), благодаря которым периоды вроде бы «бездумного» выполнения заложенных нами алгоритмов базовых действий сменяются «размышлениями», что же нужно сделать, чтобы ничто не отвлекало от выполнения задания «хозяина». Именно устранение так называемого «сенсорного дискомфорта» по отдельным каналам восприятия помогает роботу правильно оценивать себя в окружающем мире и обеспечивает основу главного умения Эрика – правильно выбирать такие действия, которые постепенно приведут его к нужной цели. Но для автоматического определения актуальных целей и активизации соответствующих действий нужны и другие более сложные информационные конструкции. Как раз доведением до устойчивой работы такой технологии мы сейчас занимаемся.

Все важнейшие направления ИИ (искусственного интеллекта) проинтегрированы в Эрике. Он способен распознавать и синтезировать изображения и речь, интерпретировать другие сенсорные данные, формировать свое представление мира, а главное – формировать образ результата действия (представление, а каким станет его состояние в результате действия). Сама идея организовать образное мышление для того, чтобы понять, какие следующие действия робота приведут его к желаемой цели – уже нетривиальна! 

На простейшие действия пишется алгоритм управления действием. Но невозможно написать алгоритм для всего многообразия условий, в которых может оказаться робот, – в этом проблема реализации автономности робота в неизвестной или изменяющейся обстановке. Идея Ольги Сухоручкиной состояла в том, чтобы система сама могла оценить: а может ли в тех условиях, в которых робот находится, прямо сейчас выполнить известный ему алгоритм нужного действия? Не может – значит сам должен выбрать другой известный алгоритм, который поможет исправить ситуацию. В контексте главной цели определяется локально достижимая подцель. 

Сухоручкина дает Эрику, по ее словам, довольно сложные абстрактные задания. Например, «Принеси томатный сок к креслу»: для этого нужно знать, что такое объект «томатный сок», найти, где он находится, проверить, а можешь ли ты его взять, потому что у любой механики есть ограничения, а где находится объект «кресло» и по какому маршруту подойти к этим объектам так, чтобы не только не столкнуться с препятствиями, но еще и получить возможность «увидеть» эти объекты. Вот эти все промежуточные задачи Ольга Николаевна не задает, она вообще не находится в контуре управления, Эрик сам узнает геометрию пространства, анализируя то, что «ощутил и увидел», и зная свои массо-габаритные характеристики, оценивает: «Это действие продвинет меня к главной цели?» Совершается такое действие, результатом которого становится появление модели сока в модели рабочей среды. 

Ольга Николаевна не вмешивается. Она спокойна, она уверена, что ее команда многому научила Эрика. Например, ориентироваться по «созвездиям» придумал Владимир Шульга, а довел эту задачу до действующих алгоритмов тогда еще студент мехмата Миша Довжик. Ведь одна из важнейших задач движущегося робота – это самолокализация: понять, где ты, чтобы сформировать правильное пространственное представление. По ходу движения робот как бы предвосхищает события — это важнейшая вещь, связать ожидаемое по математике состояние (что и как должна видеть камера) с реально воспринимаемым, пришедшим с борта — по «смазанным из-за движения камеры изображениям «созвездий», как характеризует происходящее Сухоручкина, нужно, тем не менее, высокоточно определить свое положение. Разные микропроцессоры обслуживают определенный вид сигнала, нужно изучить каждый из них, убрать шум, извлечь полезную составляющую: с термосенсора, с дальномера, с датчика безопасности движения. Одновременно решаются физические и математические задачи. И очень важные ­– для их синхронизации.

— В работах Норберта Винера, Марвина Минского теоретические посылы, как получить автономные технические системы, заложены, — рассказывает Сухоручкина. — Но понадобилось лет 50-70, чтобы это на практике начало осуществляться для работающих в реальном мире роботов, потому что тогда у многих ученых было идеализированное представление о возможности скорого воплощения этих задач. Предложенная в 1980-х годах идея Д.А.Поспелова о «ситуационном управлении»: опиши набор ситуаций в пространстве состояний робота, а он должен лишь правильно их классифицировать. А как на практике формализовано ситуации описать и однозначно классифицировать, да еще в режиме реального времени в незнакомой рабочей среде? Для каждого класса задач и систем до сих пор ищутся способы. На самом деле, пока универсального подхода, как организовать полностью автономное интеллектуальное управление – нет. Вот сейчас мы видим беспилотные автомобили, и там есть предопределенный набор ситуаций: есть дорога, надо распознать ее край и разметку, узнавать известный набор дорожных знаков и правильно реагировать на них, уметь реагировать на других участников движения – пешеходов и автомобили. Да, это очень непростые задачи, но класс объектов и действий предметной области обозримы – для них и найдены успешные решения. Так и нужно, на определенные предметные области сначала наработать технологии, а дальше их расширять. Сейчас в наших задачах многие переходят на нейронные сети, но они тоже после обучения формируют правила реакции в определенной ситуации на определенную целевую установку. Возможности объекта управления и ситуации другие – систему надо опять обучать, формировать новые связи. Поэтому это тоже не панацея. 

Как между отдельными «порциями» умений технической системы найди цепочку для решения сложной задачи, плохо формализуемой, с неустранимыми неопределенностями, слабо структурированную? Человеческая деятельность при такого рода задачах основана во многом на интуиции, а она не формализуется легко. Это огромное интереснейшее направление, и очень важно, что в МНУЦ нарабатывается такая школа систематическая вокруг образного мышления и машинного интеллекта.


Больше на Granite of science

Подпишитесь, чтобы получать последние записи по электронной почте.

Добавить комментарий

Больше на Granite of science

Оформите подписку, чтобы продолжить чтение и получить доступ к полному архиву.

Читать дальше