Итоги № 12 (2012)

Сам робот элементарный — машинка из детского конструктора. У нее есть колеса с моторчиками, она может ехать влево или вправо, давать задний ход, есть датчики касания — кнопки справа, слева и спереди. Если все эти свойства описывать с позиций живой системы, можно сказать, что у такого робота есть сенсорные каналы и он обладает моторными функциями. Он может подключаться к компьютеру при помощи кабеля связи через USB-порт или по радиоканалу Bluetooth. Это подключение как раз и связывает его с нейронной сетью — блоком управления. При этом, как замечает Алексей Пимашкин, «совершенно не важно, где находится нейронная сеть: она может быть в соседнем здании или вообще в другой стране, а сигнал при этом передается по Интернету». Компьютер, к которому подключен робот, не играет абсолютно никакой роли в управлении. Он выполняет лишь функцию передачи и кодирования сигнала от нейронной сети к машинке.

Когда все условия эксперимента выполнены, то есть нейронная сеть сформировалась и готова адекватно воспринимать, обрабатывать и выдавать сигналы, когда назначены входные и выходные электроды на мультиэлектродной матрице, а робот подключен к сети, исследователи приступают к основной части — проверке системы. Тогда и устраивают эксперимент с преодолением препятствий. Датчик-кнопка при столкновении с преградой выдает электрический сигнал, который отражается на экране компьютера. Сигнал идет на входные электроды мультиэлектродной матрицы, и в нейронной сети возникает электрическая активность. Активность одного сигнала длится 500 миллисекунд, ее можно наблюдать на компьютере в виде спайков — электрических импульсов. За это время сигнал обрабатывается, и нейронная сеть выдает уже другой сигнал, который отправляется на выходные электроды. В результате робот получает команду повернуть направо или налево в зависимости от того, какой из его датчиков сработал.

Но как нейронная сеть решает, какой конкретно ответ на внешний сигнал ей выдать? Дело в том, что появление входного сигнала сеть рассматривает как возникновение некоей проблемы, которую нужно решать. Сама по себе она совершенно ничего не знает ни о машинке, ни о препятствии, ни о внешнем мире вообще. Все, что у нее есть, — стимуляция, от которой нужно избавиться. И пока сеть не отдаст нужную команду, стимуляция не исчезнет. Сеть отдает команду лишь потому, что ей нужно что-то сделать, чтобы внешний сигнал пропал. Таково свойство нейронов.

В первый раз в своей жизни столкнувшись с препятствием, нейронная сеть не умеет делать ничего. Она не знает, какой сигнал ей выдать в ответ, и начинает генерировать множество различных реакций. В случайный момент времени одна из реакций оказывается верной, робот сворачивает, и постоянное внешнее возмущение пропадает, потому что кнопка-датчик больше не нажата. Становится хорошо всем: ученым от того, что машинка выполнила разумное действие и увернулась от препятствия, а у нейронной сети исчезло раздражение. Однако это действие является лишь началом жизнедеятельности нейронной сети во внешнем мире. В следующий раз время от начала возмущения до того момента, как сеть даст правильный ответ, сократится, и с каждым разом оно будет сокращаться все сильнее. Нейронная сеть станет отдавать команду на поворот робота практически сразу после его столкновения с препятствием. Этот процесс усвоения нужного решения и хотят исследовать ученые во время экспериментов над нейроаниматом.

Подобное обучение живого мозга исследователи сравнивают с тем, как, например, в поисках еды животное обходит различные места в пространстве, а когда находит, должно запомнить это место, чтобы вернуться туда в следующий раз. Изначально у мозга не было решения проблемы, где найти еду. Он не знал, что делать и куда идти. Затем в результате поиска это решение нашлось и запомнилось. При этом схема работы мозга аналогична тому, что происходит в процессе эксперимента с нейроаниматом.

Исследователи хотят добиться, чтобы искусственно выращенная нейронная сеть смогла так же обучаться и самоорганизовываться, как и живой мозг, а потому работают над моделью, в которой робот будет иметь множество сенсорных входов и много различных возможностей для решений. На него планируется поставить ультразвуковой датчик, чтобы он «видел» препятствия подобно летучей мыши. Что случится тогда? Он сможет поворачивать в разные стороны, ездить с различной скоростью, выполнять другие механические действия, например, нагибаться или делать последовательные движения — не просто сворачивать, а поворачивать налево, потом направо, потом еще раз налево, обходить препятствие. «От обычного робота его станет отличать то, что все решения будет принимать не программируемый компьютер с заранее заложенными решениями, а адаптивный навигатор — живой мозг, находящий и запоминающий новые решения», — объясняет Виктор Казанцев.

Однако возникает вопрос — зачем все это нужно?