Другие подопытные животные делали это с разной степенью адаптивности, но способность эта оказалась присущей всем видам животных, участвующих в экспериментах.

Проблема управления интеллектуальным роботом заключается, таким образом, в моделировании способности животного и человека к адаптации.

Иерархическая организация управления роботами - это прежде всего распределение функций восприятия, обработки информации и управления между отдельными уровнями иерархии и подсистемами роботов. Полностью централизованные алгоритмы обработки информации и управления при больших объемах обработки, свойственных роботам третьего поколения, оказываются малоэффективными или даже непригодными. Таким образом, возникновение иерархической адаптивной структуры диктуется в первую очередь стремлением повысить качество управления роботом, то есть уменьшить уровень неопределенности и увеличить быстродействие.

Для функционирования отдельных уровней и подсистем необходим значительно меньший объем информации.

Так возникает распараллеливание алгоритмов, что и позволяет решить задачу в условиях существенно меньшей неопределенности.

Итак, для активной жизни роботов третьего поколения жизненно необходимы "хорошие мозги", ибо именно от степени интеллектуальности робота зависит принадлежность его к тому или иному поколению. Существует даже весьма обоснованная классификация роботов в зависимости от функций его электронного мозга.

Управляемые роботы. Роботы "нулевого поколения" - управляемые человеком манипуляторы - не обладают, естественно, никакими свойствами интеллектуальности - все заключено в операторе.

Обучаемые роботы. Роботы первого поколения имеют память. План и порядок действий задает человек - оператор, а робот всего лишь запоминает (способность обучаться) и воспроизводит.

Очувствленные роботы. План действий задает человек, а робот, запомнив план, вычисляет конкретный порядок действий в зависимости от тех или иных данных внешней среды (обратная связь).

Интеллектуальные роботы. Человек задает лишь цель, а робот сам составляет план операции, определяет порядок действий с учетом реальных условий и превращает действия в движения исполнительных механизмов. Для этого роботу необходимо иметь не только широкую систему чувств, не только интеллект, но и модель окружающей действительности и даже модель самого себя (сознание и самосознание робота).

КАК РОБОТЫ НАБИРАЛИСЬ УМА

"Представление о том, что компьютеры делают только то, что им диктуют люди, обманчиво. Если вы не можете сказать компьютеру, как сделать что-то самым лучшим образом, то вы оОязываете его испробовать множество подходов. И если кто-то потом будет говорить, что машина действовала так, как ей было сказано, в этом будут содержаться двусмысленности. Ведь вы не устанавливали и не могли знать, какой из подходов изберет машина", указывает М. Минский, специалист в области искусственного интеллекта.

Обычные вычислительные машины, которые обрабатывают счета за электричество или производят банковские операции, - это всего лишь счетные устройства: быстродействующие, но абсолютно неразумные. Вся их программа содержит лишь список команд, которые они безошибочно выполняют.

В некоторых научно-исследовательских центрах уже имеются другие вычислительные машины, внешне очень похожие на прежние, но в них заложены более сложные программы. Ученые начиняют машину информацией и учат ее "мыслить". Такие машины, наделенные "разумом", постепенно смогут имитировать многие наши способности, а в некоторых случаях даже превзойти их. В скором времени, возможно, это будут роботы, которые начнут рассуждать, понимать, приобретут способность учиться, а после этого попытаются изменить наши представления о жизни и даже о сам-их себе.

Исследователи во всем мире занимаются этой проблемой вот уже в течение 25 лет. Во время второй мировой войны английский математик А. Тьюринг изобрел машину - прародительницу современных вычислительных машин. Это была система, способная расшифровывать вражеские сообщения. Всю свою жизнь изобретатель затем мечтал о создании такой машины, которая была бы способна учиться и стать разумной.

То, что сейчас называют первым "искусственным мозгом", родилось в проектах другого известного математика- Дж. фон Неймана в октябре 1945 года в Принстоне. Он так же, как и его будущие последователи, был увлечен психологией и неврологией. После бесплодных попыток создать математическую модель человеческого поведения он потерял веру в возможность создания "искусственного разума", элементы первых громоздких вычислительных устройств имели настолько большие размеры, что Дж. фон Нейман не в состоянии был решить вопрос - каким образом заменить ими ничтожно малые нервные клетки.

Поскольку в те времена человеческий мозг рассматривали как нечто сотканное из взаимосвязанных нейронов, его можно было представить в виде какого-то вычислительного устройства, в котором циркулирует не энергия, а информация. Если принять такую аналогию, рассуждали ученые, то почему бы не придумать систему, в которой разум будет зарождаться в результате прохождения через нее информации?

Выдвигались самые различные теории относительно искусственного мышления. Физик Д. Мак-Кей предложил, например, интересный метод аналогий и вероятностей, пользуясь которым машина могла бы мыслить, используя логические элементы, двоичные или недвоичные.

Этот метод вполне заслуженно был оценен как слишком упрощенный для точного моделирования человеческого мышления.

На первой крупной конференции ученых, работающих в этой области, которая состоялась еще в 1956 году, многие ее участники высказались за принятие термина "искусственный разум", чтобы хоть как-то определить предмет своих исследований. При этом не обошлось без бурных дебатов. Хотя все присутствующие верили в возможность передачи кое-чего, что пока находится лишь в компетенции человека, своим еще примитивным вычислительным машинам, они были далеки от того, чтобы прийти к единому мнению относительно средств достижения этой возможности. Одни полагали, что необходимо начать с постановки машинам простых задач, другие считали, что прежде всего следует разработать теорию и построить модель человеческого мозга...