Пресса об РФФИ
Чтобы ноги не отдавил. Роботу положено знать правила поведения
Газета «Поиск» (г. Москва), 25.10.2019
Дата публикации: 14.01.2020
Профессор РАН, директор Центра интеллектуальных робототехнических систем Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН Роман Мещеряков (на снимке – справа) готовится к футбольному матчу. Очень ответственному – в Москву съедутся команды со всего мира. Правда, пока не ясно, сколько их будет, зато точно известно, что состоится матч аж через 30 лет.
Конечно, Роман Валерьевич бутсы не наденет и на поле не выйдет – его задача куда более важная: будучи председателем Российского национального комитета RoboCup, он отвечает за подготовку невиданных соревнований. Нелегко сегодня представить, как они будут проходить. Возможно, так: симпатичные роботы гоняют мяч по полю, делая это вполне осмысленно, переговариваясь друг с другом, реагируя на наставления тренера (это будут и люди, и роботы, а судья отправится отдыхать – «умное» поле само заметит нарушения). И у каждого игрока будет свой план на игру. Не беда, что пока умные устройства в основном в проекции, – возможности их создания и возникающие при этом проблемы обсуждаются специалистами уже широко.
— Сосуществование робота и человека в единой среде – задача новая, сложная, многоплановая, — объясняет Р. Мещеряков. — Она из области науки, которая требует проведения глубоких фундаментальных исследований, продолжающихся в прикладных, и охватывает множество отраслей техники: мехатронику, материаловедение, электронику, сенсорику, системы управления. Объединив их вместе, получим новую сферу знания – робототехнику. Недаром, учитывая значение этого направления, Российский фонд фундаментальных исследований (РФФИ) выделил нашему центру несколько грантов. Главная цель – добиться, чтобы общающийся с роботом человек не пострадал. Известно несколько случаев (хорошо не у нас), приведших к гибели специалиста. Когда он находился в опасной зоне рядом с действующим роботом, допустим, сварщиком или сборщиком, но его программа неожиданно сбивалась, движения делались неконтролируемыми – происходило несчастье.
Робота необходимо учить (и мы за это отвечаем) прогнозировать действия людей. Случись самая безобидная оплошность, человек, скажем, поскользнётся, робот должен быть к этому готов. Хотя наши поступки, как показывает опыт, предсказать невозможно. И все же мы обязаны научиться работать вместе, освоив «правила поведения», поскольку нам никуда друг от друга не деться. Уверен, пройдёт лет пять – и мы эту науку осилим, как, кстати, кредитные карточки и смартфоны. Тем более что дело не столь уж и сложное, ведь робот в отличие от человека действует по логически построенной программе. Благодаря ей, например, он должен быть в состоянии сообщать в центр управления: «Я нахожусь там-то» или «Не могу работать и отключаюсь». Нужно добиться, чтобы роботы понимали друг друга и обменивались информацией, необходимой для принятия решения. Их надо уметь защищать, например, от незапланированного вмешательства, чтобы невесть откуда взявшийся дрон не перехватил управление нашим устройством и не заставил его «плясать под свою дудку». Или изменил систему ориентации, и вместо того чтобы, скажем, повернуть направо, он пойдёт налево (у нас это называется «ситуация 180 градусов»). Главное, что, действуя вместе, мы выигрываем значительно больше, чем по одиночке.
— Но актуальна ли задача? Примитивные устройства работают на конвейерах автозаводов, складах, нужно ли нам с ними общаться? А вы разрабатываете сложнейшие схемы. Для кого?
— Согласен, рынок роботов в России не столь велик, как за рубежом, но кое-что есть и у нас. Например, тележки-погрузчики разъезжают по автоматизированным складам, самостоятельно решая, между прочим, что куда поставить, откуда что взять. Разрабатывается робот для отбраковки плодоовощной продукции. Он, например, отличает хорошие яблоки от подпорченных и прекрасно справляется с этим. Есть возможность сделать столь нужных нам роботов-спасателей для эвакуации раненых во время ЧП и катастроф в шахтах. Беда в другом: затраты на обслуживание устройства превышают саму их стоимость.
— Да и нужны ли роботы? Призовём в овощехранилища мигрантов – они все и сделают.
— Верно. Однако пройдёт максимум лет 10 – стоимость рабочей силы в стране вырастет в разы. Это неизбежно. И надо сейчас создавать новые, прогрессивные технологи и едва ли не в первую очередь роботов. Хотя дело это необыкновенно сложное: практически невозможно, например, написать типовые сценарии с готовыми решениями всех возможных проблем, возникающих при общении человека с роботом и роботов между собой. А как их тогда обучать? Скажем, робот-футболист получил травму, другой поскользнулся… Ведь все, что может произойти с человеком, может случиться и с роботом. Но если мы знаем, что должен делать человек, то с роботом куда сложнее.
— И где выход?
— Выход один: робот должен подстраиваться под происходящие изменения. У человека есть пространственное ощущение, он знает, какие движения делает, когда идёт по улице или едет на велосипеде. Так и с роботами: создавая алгоритмы, мы описываем «открытую среду в условиях неопределённости». Но для этого у нас должны быть надёжные, эффективные микроскопических размеров сенсоры, расположенные буквально в каждом суставе устройства. Например, на роботе-футболисте их будет не меньше 400–500. (И этот поистине «золотой» робот будет стоить раза в два дороже знаменитого нападающего Месси.)
Но составные части робота – лишь часть проблемы. Необходимо научиться коммуницировать с ним, а также формировать алгоритмы поведения. Разрабатывая для каждого нового устройства свой алгоритм (математический аппарат – особый «язык», на котором человек общается с роботом), мы закладываем конкретные требования. Он, скажем, будет перевозить 6 кг груза со скоростью 5 км в час. И подбираем сенсоры, необходимые для контроля устройства, чтобы слушать команды человека и выполнять поставленную им задачу. Но для этого все его детали и узлы необходимо унифицировать, копируя идеально отлаженную «конструкцию» человека.
— Если не самый сложный базовый алгоритм записать на бумажном носителе, очень толстый том получится?
— Нет, всего около тысячи страниц. Простенький алгоритм пишем примерно неделю. Достаточно сложный, имеющий так называемые зрительные функции, – полгода. Помогают типовые схемы, их можно использовать, подстраивая под решения конкретных задач. Для кандидатской диссертации нужны три-четыре алгоритма.
— А для докторской?
— Это качественно другой уровень: необходимо добиться взаимодействия алгоритмов, чтобы между человеком и роботом действовала прямая и обратная связь. Тогда они будут понимать друг друга, работать сообща и о безопасности не забывать, чтобы никто никому «на ногу не наступил».
— Как вы считаете, почему РФФИ выделил вам гранты?
— Потому что мы занимаемся фундаментальными задачами, ещё не решёнными в мире. Скажу больше: многие разработчики даже не представляют, как к этому подступиться. А мы, надеюсь, лет через пять сделаем прототипы алгоритмов.
— В каком состоянии они находятся сейчас?
— Мы работаем над базовыми основами математического аппарата, которые включают постановку задачи и ограничения, описываем требования, которые к нему надо предъявлять. Это азы, основа дальнейшего прогресса сложных математических систем. Нужно написать десятка полтора небольших базовых программ и передать их прикладникам. Работа года на три для нашего коллектива в несколько десятков специалистов, включая инженеров-разработчиков высочайшего класса.
Особенность наших алгоритмов в том, что они используют методы искусственного интеллекта. Общаясь с человеком с помощью программ, робот самообучается. Умеет сам принимать решения, задаёт себе вопрос и отвечает на него, например, работоспособен ли он в настоящий момент, готов ли выполнять свои функции? Так мы развиваем заложенные в нем способности думать, анализировать ситуацию. Это – одна из главных фундаментальных и сложных задач, которую мы обязаны решить. На практике это значит, что, скажем, будущий футболист должен «видеть поле» – знать куда полетит мяч, оказаться там в нужный момент, ударить, не промахнувшись, и попасть в «девятку».
Юрий Дризе
Источник: газета «Поиск»
