Хотя тест Тьюринга является общепринятым, он не является окончательной процедурой определения ИИ. Существует ряд совершенно «тупых» языковых программ, которые практически способны пройти эту процедуру. Наиболее известной из них является программа ELIZA, разработанная Джозефом Вейценбаумом в Массачусетском технологическом институте. ELIZA имитирует работу психолога, и вы можете с ней побеседовать. Например, если вы послали ELIZA сообщение, что вы потеряли своего отца, она может ответить: «Почему вы потеряли своего отца» или «Расскажите мне больше о своем отце». Эти ответы могут вас заставить вас поверить в то, что ELIZA понимает вашу речь. Это не так, конечно. Ответы есть хитро сконструированные утверждения на основе ваших сообщений.

Таким образом, если мы хотим, то можем отбросить критерий Тьюринга и взять что-то еще. Возможно, лучшим указанием на существование интеллекта будет наличие сознания или самосознания. Машина, осознающая себя, будет точно знать, что она разумна. Другим возможным критерием, более прямым и простым, может служить способность обучения на основе опыта. Этот критерий использован в данной книге.

Конечно, мы можем отбросить все логические основания и утверждать, что интеллект свойственен системам, имеющим развитое чувство юмора. Насколько мне известно, человекообразные являются единственными существами, способными смеяться. Возможно, наличие чувства юмора и эмоций будет лучшим критерием и поставит точку в его поисках.

Использование нейронных сетей в роботах

Итак, каким образом нейронные сети сегодня используются в робототехнике? Да, мы еще далеки от создания достаточно «разумного» ИИ, не говоря уже о том, чтобы снабдить им одного из наших роботов. Тем не менее, во многих случаях использование технологии нейросетей позволяет создавать системы контроля функций роботов, превосходящих возможности стандартных ЦПУ и программного обеспечения. Использование нейросетей в наших роботах позволит им совершать маленькие «чудеса» без использования стандартных компьютеров, процессоров и программ. В главе 6 мы построим систему с нечеткой логикой, состоящую из двух нейронов, способную отслеживать направление источника света. Подвижный робот, снабженный такой системой, оказывается в состоянии следовать за источником света в любом направлении. Также в главе 6 мы обсудим технологию BEAM и идеи Марка Тилдена, создавшего транзисторные схемы (нейронные сети), которые обеспечивают движение и иные функции роботам, имеющим «ноги». Большой прогресс достигнут в применении другого нейронного процесса, названного предикативной архитектурой, использующего метод предикативной (условной) реакции на стимул.

Микросети

Небольшие программы нейронных сетей могут быть осуществлены через микроконтроллеры. Более полную информацию о микроконтроллерах» можно найти в главе 6.

Нейронная поведенчески-ориентированная архитектура

Принцип построения поведенчески-ориентированной архитектуры устройства, разработанный Вальтером Греем, показывает, что относительно простые стимульно-реактивные нейронные системы, вмонтированные в робота, демонстрируют высокоорганизованную, сложную систему поведения. Устройства предикативной архитектуры, как частного случая поведенчески-ориентированной архитектуры, разрабатывались доктором Родни Бруксом (MIT) и будут также более подробно рассмотрены в главах 6 и 8.

Глава 3

Системы питания

Для обеспечения функционирования роботам необходимо питание – большинство роботов используют для этого электричество. Для обеспечения мобильных роботов автономным питанием служат два источника: электрические батареи и фотоэлектрические элементы. В ближайшем будущем для питания роботов появится третий источник – топливные элементы.

Фотоэлектрические элементы