От многомерных рецепторно-эффекторных нейроподобных растущих сетей к электронному мозгу роботов
В статье рассматривается концепция разработки электронного мозга робота на базе матричного представления многосвязных, многомерных нейроподобных растущих сетей. Кратко рассмотрены функциональная организация и структурная схема мозга робота. Показаны преимущества предлагаемой архитектуры в сравнении...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Математичні машини і системи |
|---|---|
| Datum: | 2013 |
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
2013
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84267 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | От многомерных рецепторно-эффекторных нейроподобных растущих сетей к электронному мозгу роботов / В.А. Ященко // Математичні машини і системи. — 2013. — № 4. — С. 14-19. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860243354349993984 |
|---|---|
| author | Ященко, В.А. |
| author_facet | Ященко, В.А. |
| citation_txt | От многомерных рецепторно-эффекторных нейроподобных растущих сетей к электронному мозгу роботов / В.А. Ященко // Математичні машини і системи. — 2013. — № 4. — С. 14-19. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Математичні машини і системи |
| description | В статье рассматривается концепция разработки электронного мозга робота на базе матричного представления многосвязных, многомерных нейроподобных растущих сетей. Кратко рассмотрены функциональная организация и структурная схема мозга робота. Показаны преимущества предлагаемой архитектуры в сравнении с существующими.
У статті розглядається концепція розробки електронного мозку робота на базі матричного представлення багатозв'язних, багатовимірних нейроподібних зростаючих мереж. Коротко розглянуто функціональну організацію та структурну схему мозку робота. Показано переваги запропонованої архітектури у порівнянні з існуючими.
The concept of development of electronic robot brain based on the matrix representation multiply, multidimensional neural-like growing networks were examined in the paper. The functional organization and block diagram of robot brain were briefly examined. The advantages of the proposed architecture in comparison with existing ones were shown.
|
| first_indexed | 2025-12-07T18:32:40Z |
| format | Article |
| fulltext |
14 © Ященко В.А., 2013
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2013, № 4
ОБЧИСЛЮВАЛЬНІ СИСТЕМИ
УДК 681.3
В.А. ЯЩЕНКО*
ОТ МНОГОМЕРНЫХ РЕЦЕПТОРНО-ЭФФЕКТОРНЫХ НЕЙРОПОДОБНЫХ
РАСТУЩИХ СЕТЕЙ К ЭЛЕКТРОННОМУ МОЗГУ РОБОТОВ
*Институт проблем математических машин и систем НАН Украины, Киев, Украина
Анотація. У статті розглядається концепція розробки електронного мозку робота на базі мат-
ричного представлення багатозв'язних, багатовимірних нейроподібних зростаючих мереж. Ко-
ротко розглянуто функціональну організацію та структурну схему мозку робота. Показано пере-
ваги запропонованої архітектури у порівнянні з існуючими.
Ключові слова: електронний мозок робота, функціональна організація, структурна схема.
Аннотация. В статье рассматривается концепция разработки электронного мозга робота на
базе матричного представления многосвязных, многомерных нейроподобных растущих сетей.
Кратко рассмотрены функциональная организация и структурная схема мозга робота. Показаны
преимущества предлагаемой архитектуры в сравнении с существующими.
Ключевые слова: электронный мозг робота, функциональная организация, структурная схема.
Abstract. The concept of development of electronic robot brain based on the matrix representation
multiply, multidimensional neural-like growing networks were examined in the paper. The functional
organization and block diagram of robot brain were briefly examined. The advantages of the proposed
architecture in comparison with existing ones were shown.
Keywords: electronic robot brain, functional organization, block diagram.
1. Введение
В июле этого года в Нью-Йорке прошел Второй международный конгресс «Глобальное
будущее 2045» (Global Future 2045). В отличие от Первого конгресса форума «Глобальное
будущее 2045», прошедшего в прошлом году в России практически не замеченным, в Нью-
Йорк на это мероприятие аккредитовалось порядка 200 журналистов из ведущих СМИ.
Здесь выступали известные футурологи, учёные, инженеры, специалисты в области нейро-
наук, духовные лидеры и общественные деятели в частности: основатель лаборатории ис-
кусственного интеллекта в Массачусетском технологическом институте Марвин Минский;
директор по техническим разработкам корпорации Google изобретатель Рэй Курцвейл; пи-
сатель и предприниматель, крупнейший индивидуальный благотворитель Оксфордского
университета Джеймс Мартин; разработчик технологии протезирования мозга в Центре
нейроинженерии университета Южной Калифорнии Теодор Бергер; создатель теории суб-
страт-независимого разума Рэндал Куне; разработчик теории о возможной квантовой теле-
портации сознания в альтернативное тело Стюарт Хамерофф; основатель первой в России
лаборатории по нейроинтерфейсам Александр Каплан и другие.
В течение двух дней шло бурное обсуждение перспектив искусственного интеллек-
та, вопросов эволюции индивидуального сознания, бессмертия и духовного развития чело-
века. Руководитель компании United Therapeutics Мартин Ротблат сообщил, что компания
с 2016 г. планирует начать массовую пересадку распечатанных на 3D принтерах искусст-
венных органов человека.
Организатор и президент форума российский миллиардер, генеральный директор
интернет-компании Newmedia Stars, основатель движения «Россия-2045» Дмитрий Ицков
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2013, № 4 15
излагает своё кредо следующим образом: «Человек должен быть свободным от ограниче-
ний биологической природы, смерти, гравитации».
Конгресс обозначил своей целью создание научного мегапроекта «Аватар», вклю-
чающего в себя разработку антропоморфных роботов, интерфейсов «мозг – компьютер»,
исследования в области нейропротезирования и моделирования мозга, изучение сознания
и способов переноса «Я» человека на небиологический субстрат [1].
2. Интеллектуальные компьютеры, облачная робототехника и роботы
Компания IBM разрабатывает компьютер, обладающий интеллектом. Такие компьютеры
должны быть способны к анализу неопределенных ситуаций, абстрактному мышлению,
самообучаемости и решению проблем при помощи комплексного восприятия внутренних
знаний и изменений окружающего мира. В помощь инженерам IBM предоставлены ученые
из Стэндфордского, Корнеллского и Калифорнийского университетов. Компания собира-
ется построить электронный аналог головного мозга, проработать новую вычислительную
архитектуру с аналогами нейронов и синапсов. И на базе новых элементов создать само-
обучающийся искусственный разум.
Другие исследовательские коллективы работают над идеей создания роботов, кото-
рые через распределенную сеть компьютеров получат доступ к огромному количеству
данных и фактически неограниченной вычислительной мощности. Этот подход называют
«облачной робототехникой». Робот подключается к компьютерному «облаку», отправляет
в «облако» распознаваемое изображение объекта и получает обратно название объекта, его
3D изображение и инструкцию, как этим объектом пользоваться [2].
Японский исследователь робототехники, профессор Университета Осаки, руково-
дитель «Центра дружественные человеку роботы на основе когнитивной неврологии»
(«Center of Human-friendly Robotics Based on Cognitive Neuroscience») Хироси Исигуро соз-
дал человекоподобного робота Geminoid HI-1. Этот робот – точная копия самого ученого,
может двигаться, разговаривать голосом Исигуры, передавать эмоции и следить глазами за
собеседником. «Такого робота можно сравнить с очень продвинутым мобильным телефо-
ном», – говорит Исигуро, который использует гоминоида в качестве аватара (робота теле-
присутствия) для общения с коллегами в других городах Японии.
Швейцарская компания MacroSwiss при содействии специалистов армии США раз-
рабатывает проект создания робота-шпиона. Данное изделие способно проводить целевую
разведку в условиях высокого риска и трудного доступа к целям. Датчик передает на ко-
мандный пункт видеообразы и звуковую информацию при любых погодных условиях.
В некоторых странах роботы используются не только как шпионы, но и как боевые
единицы.
В XXI веке большую часть боевых задач будут решать роботы – от беспилотных ле-
тательных аппаратов до автоматических бронированных машин. И если XX век можно
смело назвать веком ядерного оружия, то в XXI востребованным будет электромагнитное,
или, как его еще называют, микроволновое оружие, выжигающее компьютерный мозг про-
тивника.
Однако первые попытки использования роботов в Ираке показали, что у них име-
ются очень большие проблемы с управлением. По публикациям в прессе первая партия ро-
ботов, участвовавшая в боевой операции в Ираке, потеряла управление и открыла огонь
без команды оператора. Кевин Фахей, ответственный в США за внедрение боевых робо-
тов, подтвердил, что роботы потеряли управление и не поддавались командам удаленного
оператора. По его мнению, на их доработку и повышение интеллекта нужно потратить еще
от 10 до 20 лет.
16 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2013, № 4
Американское агентство передовых оборонных исследовательских проектов
(DARPA) финансирует создание гуманоида Атлант (Atlas). Он имеет голову с лазерными и
стереоскопическими сенсорами, встроенный компьютер и 28 подвижных суставов.
Гуманоид Атлант – это физическая оболочка, которая остро нуждается в разработке
электронных мозгов. В июне семь команд разработчиков получили по одному роботу и
приступили к его совершенствованию [3].
Инвестирование DARPA этого проекта объясняется необходимостью создания
электронных мозгов для роботов, которые в своем техническом исполнении достигли зна-
чительных результатов. Они умеют бегать, танцевать, разносить подносы с напитками,
рекламировать товары, скакать на одной ноге, обходить препятствия, демонстрируют ус-
тойчивость к ударам и пр. Но большинство этих задач решаются либо жестким програм-
мированием действий робота, либо под управлением скрытых операторов, контролирую-
щих каждое движение робота и задающих его ответные действия.
Таким образом, необходимость в разработке «электронных мозгов» для роботов
достигла своего апогея.
3. Нейротехнологии – основа создания электронного мозга роботов
Философ, профессор Оксфордского университета, известный своими работами об антроп-
ном принципе, основатель Всемирной ассоциации трансгуманистов Ник Бостром в рассу-
ждениях о разработках моделей мозга человека смотрит еще дальше и видит путь к бес-
смертию. Он утверждает: «Цифровой путь [бессмертие] – это наша возможность разрабо-
тать технологию полного копирования мозга, когда мы могли бы создать очень подробную
модель конкретного человеческого мозга и воспроизвести ее на компьютере. Тогда мы
имели бы потенциал бесконечного существования, создавали бы запасные копии человека
и тому подобное...» [4].
Доктор технических наук, заслуженный деятель наук России Александр Иванович
Галушкин считает, что построение мозга роботов возможно на базе нейросетевых техноло-
гий. Он говорит: «Я убежден в том, что нейросетевые технологии – это основа построения
будущих систем управления роботами, то есть мозга будущих роботов».
Судьба так распорядилась, что исследования и разработки автора в течение послед-
них 20 лет проводились именно в этом направлении. После того, как была создана теория
искусственного интеллекта на базе ранее разработанного нового типа нейронных сетей
(многосвязные, многомерные нейроподобные растущие сети) и создан ряд моделей интел-
лектуальных систем, автор пришел к выводу, что искусственный интеллект и собственно
электронный мозг робота в первую очередь может быть создан на основе нейроподобных
технологий.
В настоящее время нам удалось на базе теории многомерных нейроподобных рас-
тущих сетей [5–7] разработать методологию создания электронного мозга для роботов и
продвинутых интеллектуальных систем различного назначения, а также интеллектуально-
го управления произвольными объектами, имеющими сенсоры и исполнительные меха-
низмы.
Технология может быть успешно применена для создания:
– интеллектуальных вычислительных систем с новой ассоциативной, не фон Ней-
мановской архитектурой;
– роботов различного применения;
– роботов-андроидов с интеллектом, равным интеллекту человека.
Новый тип нейронных сетей позволил успешно моделировать функции восприятия,
анализа и распознавания визуальной информации по аналогии с процессами, протекаю-
щими в зрительной системе человека. Моделировать функции условных и безусловных
рефлексов, которые, по И.П. Павлову, являются базой условно рефлекторной деятельности
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2013, № 4 17
Рис. 1. Функциональная схема мозга
робота
мозга человека, обеспечивающих адекватные и наиболее совершенные отношения орга-
низма к внешнему миру, то есть обучению, самообучению методом проб и ошибок, само-
обучению и запоминанию с помощью чтения текстов, самообучению – подражанием, са-
мообучению с использованием механизма условных рефлексов и выработки поведения.
4. Функциональная организация мозга роботов
Функционально мозг робота представляется в виде взаимодействия трех основных блоков
(рис. 1):
1) блок приема и переработки сенсорной ин-
формации – сенсорная система (анализаторы);
2) блок модуляции, активации нейроподобной
системы – модулирующая система мозга;
3) блок программирования, запуска и контроля
поведенческих актов – моторная система (дви-
гательный анализатор).
4.1. Сенсорная система мозга роботов
Основные функции сенсорной системы:
1) обнаружение, различение, детектирование
признаков, опознание образов;
2) передача, преобразование и кодирование
сигналов.
Обнаружение и первичное различение сигналов обеспечивается рецепторами, а де-
тектирование и опознание сигналов – нейроподобными элементами. Передачу, преобразо-
вание и кодирование сигналов осуществляют нейроподобные элементы всех слоев сенсор-
ной системы. Обнаружение сигналов начинается в рецепторе – специализированном сен-
соре (датчике), приспособленном к восприятию раздражителя определенной модальности
и преобразованию его в сигнал возбуждения. В зависимости от природы раздражителя ре-
цепторы подразделяются на фоторецепторы, механорецепторы, к которым относятся слу-
ховые, вестибулярные рецепторы и тактильные рецепторы кожи, рецепторы опорно-
двигательного аппарата.
4.2. Модулирующая система мозга робота
Аппаратом, выполняющим роль регулятора уровня активности, а также осуществляющим
избирательную модуляцию и актуализацию приоритета той или иной функции, является
модулирующая система мозга.
Первым источником активации является активность внутренних элементов робота,
его потребности (например, потребность в подзарядке аккумуляторов). Любые отклонения
от жизненно важных параметров или вследствие избирательного возбуждения различных
отделов мозга приводят к выборочному «включению» определенных процессов, совокуп-
ная работа которых обеспечивает достижение оптимального состояния для данного вида
деятельности робота.
Второй источник активации связан с воздействием раздражителей внешней среды.
Ограничение контакта с внешней средой (понижение сенсорной активности) приводит к
значительному снижению тонуса (возбудимости) нейроподобных элементов мозга.
18 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2013, № 4
1
2
3
4
5 7
Внешний
мир
6
Рис. 2. Многомерная, многосвязная, активная, ассоциативная,
нейроподобная растущая матричная структура – электронный мозг
вычислительных систем и роботов
4.3. Моторная система (двигательный анализатор) мозга робота
В функциональной организации мозга робота двигательный анализатор, так же, как и в
функциональной организации мозга человека, занимает особое место. Для двигательных
областей характерен, прежде всего, синтез возбуждений различной модальности с биоло-
гически значимыми сигналами и мотивационными влияниями. Им свойственна дальней-
шая, окончательная трансформация афферентных влияний в качественно новую форму
деятельности, направленную на быстрейший выход эфферентных возбуждений на перифе-
рию, то есть на аппараты реализации конечной стадии поведения.
В третьем функциональном блоке все процессы идут в нисходящем направлении. В
высших слоях интегративно-пускового блока формируются двигательные программы и
затем переходят к аппаратам низших моторных образований.
5. Структурная схема электронного мозга роботов
Структурная схема электронного мозга роботов представляет собой однородную, много-
связную, многомерную, ассоциативную, активную, нейроподобную растущую матричную
среду (рис. 2). Состоит из устройств восприятия информации (1); набора однородных,
многосвязных, многомер-
ных, ассоциативных, ак-
тивных, нейроподобных
сенсорных матриц вре-
менной и долговременной
памяти (2); модулирую-
щей матрицы (3); набора
однородных, многосвяз-
ных, многомерных, ассо-
циативных, активных,
нейроподобных моторных
матриц памяти действий
(4); устройства управле-
ния (5); энергетического
блока (6); исполнитель-
ных механизмов (7).
В соответствии с
положениями теории ис-
кусственного интеллекта,
в мозге робота (блоки 1,2)
информация о внешнем
мире, его объектах, их состояниях и ситуациях, описывающих взаимоотношения между
ними, анализируется, обрабатывается и сохраняется вследствие ее отражения в многомер-
ной, активной, ассоциативной памяти (2). Поступление новой информации вызывает акти-
вирование новых ассоциативных нейроподобных элементов и связей и их перераспределе-
ние между элементами, возникшими ранее. При этом выделяются общие части этих опи-
саний и действий, которые автоматически анализируются, классифицируются и обобща-
ются. Информация о необходимых действиях, вызванных этими состояниями, анализиру-
ется (3), активируются нейроподобные элементы действия (4), выполняется необходимое
действие (7) и реализуются основные функции естественного интеллекта (восприятие,
анализ, синтез, отбор и запоминание визуальной и символьной информации, общение,
мышление, логические умозаключения и пр.).
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2013, № 4 19
6. Выводы
Предлагаемая концепция позволяет объединить физический и виртуальный миры интел-
лектуальных систем и роботов и имеет универсальный характер. Такой подход дает новое
основание для развития и массового производства продвинутых живучих роботов, интел-
лектуальных систем управления и вычислительных систем с активной ассоциативной ней-
роподобной архитектурой, принципиально отличной от фон Неймановской. Такая архи-
тектура характеризуется низкой стоимостью и простотой реализации, малыми габаритами
и малым потреблением энергии, массовым параллелизмом и сверхбыстродействием.
Однородность структуры подразумевает низкую стоимость и простоту реализации,
малые габариты, малое потребление энергии, активность и ассоциативность нейроподоб-
ной структуры, одновременное выполнение операций по всему объему активной структу-
ры (памяти) – массовый параллелизм и сверхбыстродействие системы. Причем, в отличие
от существующих технологий, с увеличением объема памяти относительное быстродейст-
вие предлагаемой системы увеличивается за счет того, что обработка информации выпол-
няется одновременно во всех нейроподобных элементах, и, несмотря на то, что при посто-
янном накоплении информации объем памяти увеличивается, время обработки информа-
ции остается постоянным, равным времени обработки одного нейроподобного элемента.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Режим доступа: http://gf2045.ru/read/246.
2. Режим доступа: http://roboting.ru/1378-nachalo-oblachnoy-robototehniki.html.
3. Режим доступа: http://tehnologii.eizvestia.com/full/pentagon-pokazal-luchshego-chelovekopodobno
go-robota-video.
4. Режим доступа: http://2045.ru/expert/281.html.
5. Ященко В.А. Рецепторно-эффекторные нейроподобные растущие сети – эффективное средство
моделирования интеллекта. I / В.А. Ященко // Кибернетика и системный анализ. – 1995. – № 4. –
С. 54 – 62.
6. Ященко В.А. Рецепторно-эффекторные нейроподобные растущие сети – эффективное средство
моделирования интеллекта. II / В.А. Ященко // Кибернетика и системный аналіз. – 1995. – № 5. –
С. 94 – 102.
7. Yashchenko V.A. Receptor-effector neural-like growing network – an efficient tool for building
intelligence systems / V.A. Yashchenko // Proc. of the second internatiional conference on information
fusion, (July 6–8, 1999, Sunnyvale Hilton Inn, Sunnyvale, California, USA). –1999. – Vol. II. – Р. 1113 –
1118.
Стаття надійшла до редакції 04.11.2013
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-84267 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1028-9763 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T18:32:40Z |
| publishDate | 2013 |
| publisher | Інститут проблем математичних машин і систем НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Ященко, В.А. 2015-07-05T07:10:52Z 2015-07-05T07:10:52Z 2013 От многомерных рецепторно-эффекторных нейроподобных растущих сетей к электронному мозгу роботов / В.А. Ященко // Математичні машини і системи. — 2013. — № 4. — С. 14-19. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. 1028-9763 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84267 681.3 В статье рассматривается концепция разработки электронного мозга робота на базе матричного представления многосвязных, многомерных нейроподобных растущих сетей. Кратко рассмотрены функциональная организация и структурная схема мозга робота. Показаны преимущества предлагаемой архитектуры в сравнении с существующими. У статті розглядається концепція розробки електронного мозку робота на базі матричного представлення багатозв'язних, багатовимірних нейроподібних зростаючих мереж. Коротко розглянуто функціональну організацію та структурну схему мозку робота. Показано переваги запропонованої архітектури у порівнянні з існуючими. The concept of development of electronic robot brain based on the matrix representation multiply, multidimensional neural-like growing networks were examined in the paper. The functional organization and block diagram of robot brain were briefly examined. The advantages of the proposed architecture in comparison with existing ones were shown. ru Інститут проблем математичних машин і систем НАН України Математичні машини і системи Обчислювальні системи От многомерных рецепторно-эффекторных нейроподобных растущих сетей к электронному мозгу роботов Від багатовимірних рецепторно-ефекторних нейроподібних зростаючих мереж до електронного мозку роботів From multi-dimensional receptor and effector neural-like growing networks to electronic brain of robots Article published earlier |
| spellingShingle | От многомерных рецепторно-эффекторных нейроподобных растущих сетей к электронному мозгу роботов Ященко, В.А. Обчислювальні системи |
| title | От многомерных рецепторно-эффекторных нейроподобных растущих сетей к электронному мозгу роботов |
| title_alt | Від багатовимірних рецепторно-ефекторних нейроподібних зростаючих мереж до електронного мозку роботів From multi-dimensional receptor and effector neural-like growing networks to electronic brain of robots |
| title_full | От многомерных рецепторно-эффекторных нейроподобных растущих сетей к электронному мозгу роботов |
| title_fullStr | От многомерных рецепторно-эффекторных нейроподобных растущих сетей к электронному мозгу роботов |
| title_full_unstemmed | От многомерных рецепторно-эффекторных нейроподобных растущих сетей к электронному мозгу роботов |
| title_short | От многомерных рецепторно-эффекторных нейроподобных растущих сетей к электронному мозгу роботов |
| title_sort | от многомерных рецепторно-эффекторных нейроподобных растущих сетей к электронному мозгу роботов |
| topic | Обчислювальні системи |
| topic_facet | Обчислювальні системи |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84267 |
| work_keys_str_mv | AT âŝenkova otmnogomernyhreceptornoéffektornyhneiropodobnyhrastuŝihseteikélektronnomumozgurobotov AT âŝenkova vídbagatovimírnihreceptornoefektornihneiropodíbnihzrostaûčihmereždoelektronnogomozkurobotív AT âŝenkova frommultidimensionalreceptorandeffectorneurallikegrowingnetworkstoelectronicbrainofrobots |