На пути к созданию искусственного мозга

 

Важнейшим объектом исследова­ния нейрокибернетики является самая сложная биоло­гическая система — человеческий мозг. Исследуя про­цессы, происходящие в головном мозге, можно из­учить совокупность операций, которые приводят чело­века к решению творческих задач. Несмотря на сложность этой проблемы, творческие процессы позна­ваемы, как и любые другие процессы, происходящие в природе.

Мозг обладает способностью сопоставлять, анали­зировать и обобщать получаемую им информацию, а запоминает лишь наиболее важную ее часть. После закрепления информации память человека освобож­дается для новых потоков информации. Одно из основных проявлений памяти заключается в способности узнавания и воспроизведения. Человек может закрыть глаза и воспроизвести в своей памяти картину, кото­рую он видел в прошлом. Можно через несколько де­сятков лет показать этому человеку часть фотографии этой картины, и он сразу же узнает и воспроизведет в своей памяти всю ее целиком.

Наши сведения о структуре и функциях мозга в на­стоящее время еще весьма неполны, зачастую они ос­нованы лишь на догадках. О мозге мы знаем значи­тельно меньше, чем о других органах живого суще­ства. Каждый из нас необычайно мало использует возможности своей памяти.

Человек всегда помнит больше, чем ему кажется. По свидетельству современников, Юлий Цезарь и Александр Македонский знали в лицо и по имени всех своих солдат, а ведь их было очень много — 30 тыс. А. Алехин помнил все сыгранные шахматные пар­тии и, не глядя на доски, мог одновременно играть бо­лее чем с 20 партнерами.

Сейчас никто не в состоянии дать исчерпывающий ответ на все вопросы, связанные с деятельностью моз­га: 6 механизме памяти, об удивительной системе про­извольного доступа к огромным запасам информации, хранящейся в мозгу, о гибкости и надежности памяти человека. Но великий русский физиолог И. М. Сеченов, очень хорошо понимавший титаническую трудность проблемы, утверждал, что предпосылки для понима­ния функций мозга состоят в «...строгом разборе его машинности».

Успехи кибернетики и бионики — лучшее доказа­тельство справедливости этого тезиса. Новым наукам, развиваемым совместными усилиями физиологов, ма­тематиков и специалистов по электронике, союз ко­торых оказался чрезвычайно плодотворным, по плечу любая задача. Рано или поздно ученые смогут узнать самые сокровенные тайны мозга.

Решение сложных задач с помощью электронных систем невозможно без устройств памяти. Все авто­маты, о которых мы рассказали выше, хорошо умеют разбираться в потоках сигналов, поступающих на входы. Но, к сожалению, эти автоматы не извлекают уроков из своей деятельности. Один и тот же сигнал или совокупность сигналов вызывают у автомата всег­да одну и ту же реакцию. А ведь известно, что наиболее интересными видами деятельности являются та­кие, которые используют память. Знающий, т.е. помнящий, действует лучше, чем незнающий. И если мы хотим, например, моделировать сложные поведен­ческие черты живых организмов, нам следует заняться конструированием устройств памяти автоматов.

Ученого — кибернетика мозг интересует прежде всего как пример разумной машины, созданной самой при­родой. Кибернетики пытались подойти к этой задаче с позиций физиологов. Мозг человека оказался на­столько сложной системой, что разобраться в деталях его работы было невозможно. И только аналогия в работе мозга и вычислительной машины наметила подход к решению этой сложнейшей проблемы.

Создавая первые ЭВМ, инженеры мало знали о строении мозга. Они стремились создать машину, которая бы быстро и точно могла производить вычис­ления. Сходство ЭВМ с человеческим мозгом было обнаружено позже, когда физиологи при изучении мозга стали сравнивать известные им факты с тем, что они узнали от специалистов по вычислительной технике.

Прежде всего физиологи обратили внимание на бинарность в поведении нервной системы. Оказывает­ся, каждое нервное волокно в любой момент либо «включено», либо «выключено». Оно либо активно и при этом проводит сигнал возбуждения, либо пас­сивно и сигнала не проводит. Насколько смогли опре­делить физиологи, у нервных волокон не существует никакого промежуточного состояния.

 

ДВОИЧНАЯ СИСТЕМА СЧИС­ЛЕНИЯ — ИДЕАЛЬНАЯ СИСТЕ­МА ДЛЯ ЭВМ

 

Мы уже говорили о том. что в не­рвных сетях действуют законы двоичного счисления: О или 1, ДА или НЕТ. Какими особенностями отли­чается двоичная система? Почему именно ее избрали для ЭВМ?

Мы принимаем как должное счет до десяти, хотя в действительности десятичная система счисления, ко­торой мы постоянно пользуемся, является одной из многих и вовсе не лучшей.

Вот как выглядят числа в десятичной и двоичной системах (справа):

1 — 1

2 — 10 (одна единица второго разряда)

3 — 11

4 — 100 (одна единица третьего разряда)

5 — 101

6 — 110

7 — 111

8 — 1000 (одна единица четвертого разряда)

9 — 1001

10 — 1010

11 — 1011

12 — 1100

13 — 1101

14 — 1110

15 — 1111

16 — 10000 и т.д.

 

Г. Лейбниц, впервые исследовавший двоичную си­стему счисления, еще в 1703 году писал: «При сведе­нии чисел к простейшим началам, каковы 0 и 1, всюду выявляется удивительный порядок...» Особенно восхи­щали Лейбница простотой правила двоичного сложе­ния и умножения. Двоичная система тоже имеет недо­статки, но их перекрывает огромное преимущество: каждое двоичное число, как бы велико оно ни было, составлено только из единиц и нулей. Только два раз­личных значения, не более. Это обстоятельство делает двоичные числа идеальным инструментом для всех электронных вычислительных машин.

Например, контакты реле могут быть либо замк­нутыми, либо разомкнутыми, т.е. существуют только две возможности. Электронные лампы и тразисторы имеют больше возможностей. Они способны выдать и десять различных выходных сигналов. В двоичной же системе от них требуется только два, что обеспечи­вает большую надежность и экономичность. Поэтому машина считает в двоичной системе, хотя числа длин­нее на входе и на выходе устройства, кроме того, их следует преобразовывать из двоичной системы в деся­тичную. Но вычислительные ячейки машины становят­ся проще.

 

ОСНОВНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ ЭВМ

 

Логические операции счета в двоичной системе могут выполнять электромаг­нитные реле. Первые вычислительные машины состоя­ли из большого числа электромагнитных реле, ко­торые своими контактами или размыкали электриче­скую цепь, что соответствовало 0 (нулю), или замыка­ли, что соответствовало 1 (единице).

Но реле громоздки и ненадежны, поэтому вычисли­тельная техника перешла к использованию элек­тронных ячеек с двумя устойчивыми состояниями — триггеров. Простейший триггер собирают из двух взаимно управляемых ламп или транзисторов. Если открыта одна лампа (или транзистор) триггера, то вторая закрыта. Каждый очередной управляющий импульс, поступающий на вход триггера, переключает его в другое состояние. При переключении на выходе триггера возникает ответный импульс, который может служить для переключения другого триггера. Из триг­геров и переходных диодов можно составлять пере­счетные устройства.

Рассмотрим цепь из четырех последовательно включенных триггеров (см. схему на рис. 69). На рис. 69 показаны состояния транзисторов этой цепи (красный кружок — открыт, темный — закрыт). Устройство отсчитывает каж­дые десять входных им­пульсов и на каждый десятый выдает выход­ной импульс. Этот им­пульс может быть использован как счетный импульс для последующей счетной декады.

 

Puc. 69. Схема пересчетной ячейки

 

Рис. 70. Триггер

 

Прежде чем приступить к моделированию счетных каналов ЭВМ, подробно рассмотрим работу триггера и попытаемся собрать элементарную счетную ячейку. Как видно из рис. 70, триггер состоит из двух усили­тельных ступеней с непосредственной взаимной связью. Благодаря наличию отрицательной обратной связи он имеет два устойчивых состояния.

Для переключения триггера из одного состояния в другое необходимо внешнее воздействие, приводя­щее к открыванию закрытого транзистора. Это свой­ство триггера менять скачком напряжение на выходе от нуля до некоторого значения и наоборот позволяет наиболее просто создавать электронное устройство, выполняющее арифметические операции.

Скачки напряжения триггеров используют в ЭВМ для отображения чисел. Наличие напряжения обозна­чают цифрой 1, отсутствие — 0. Свое название этот своего рода бесконтактный переключатель получил от английского слова trigger, что означает «спусковой крючок». Наиболее распространен в практике транзи­сторный триггер с независимым смещением, с раз­дельными выходами и одним общим (счетным) входом.

Прежде чем познакомиться с пересчетными дека­дами, состоящими из последовательных цепей тригге­ров, рассмотрим работу триггеров различных типов.

Триггер с раздельными входами (рис. 71) — это две усилительные ступени с жесткой обратной связью че­рез резисторы R2 и R5. Она обеспечивает триггеру два устойчивых состояния: когда один из его транзисто­ров открыт, а другой закрыт, и наоборот. Из одного устойчивого состояния в другое триггер переключает­ся поочередной подачей управляющих импульсов по­ложительной полярности на его входы. Для наглядно­го контроля за состоянием транзисторов в цепь коллекторов транзисторов включены лампы накалива­ния (HL1 и HL2) на напряжение 2,5 В и ток 0,075 А.

Рис. 71. Триггер с раздельными входами

 

Стоит кратковременно нажать на кнопку SB2, как триггер перейдет в другое устойчивое состояние, так как при этом на базу транзистора VT2 от элемента G1 (элемент 332) поступит положительный импульс. Триг­гер сохраняет свое устойчивое состояние сколь угодно долго. Благодаря отрицательным обратным связям че­рез резисторы R2 и R5 процесс перехода триггера в новое устойчивое состояние происходит лавиноо­бразно в течение нескольких микросекунд. Напряже­ние на электродах транзисторов, соответствующее другому устойчивому состоянию триггера, показано в скобках. Рассмотрим работу триггера.

Триггер со счетным входом. Схема этого триггера (рис. 72) выделена красной линией. Он похож на уже знакомый триггер с раздельными входами, но содер­жит несколько дополнительных элементов: конденса­торы СЗ и С4, резисторы R2 и R8, диоды VD1 и VD2 и, кроме того, имеет один общий вход. Конденсаторы СЗ, С4 и диоды VD1, VD2 образуют цепи, через ко­торые на базу транзисторов VT1 и VT2 подводят входные управляющие импульсы.

Из одного устойчивого состояния в другое триггер переключается положительными импульсами напряже­ния, подаваемыми на вход. При отрицательных входных импульсах изменения состояния триггера не происходит.

Подавать на вход триггера одиночные импульсы кнопкой нельзя, так как в момент соприкосновения контактов кнопки во входной цепи возникает не один, а серия импульсов продолжительностью в несколько микросекунд (это явление называют «дребезгом кон­тактов»). Здесь роль формирователя одиночных им­пульсов играет вспомогательный триггер с раздельны­ми входами на транзисторах VT3 и VT4, управляемый кнопкой SB1.

В коллекторную цепь транзисторов VT1 и VT2 це­лесообразно включить индикаторные лампы HL1 и HL2, по свечению которых удобно судить о состоя­нии транзисторов.

Как работает триггер со счетным входом? При включении питания (батарея GB1) один из его транзи­сторов, как и в триггере с раздельными входами, от­крывается, другой — закрывается. Будем считать ис­ходным состоянием триггера такое, при котором транзистор VT1 закрыт, а транзистор VT2 открыт (должна гореть лампа HL2). Если состояние триггера иное, то нажмите на короткое время на кнопку SB1.

Рис 72 Триггер со счетным входом

 

При этом лампа HL2 должна загореться, a HL2 — по­гаснуть. Устойчивое состояние, когда транзистор VT1 за­крыт, VT2 открыт, поддерживается цепями отрица­тельной обратной связи точно так же, как в триггере с раздельными входами. Напряжение на базе закрыто­го транзистора VT1 положительно, а на его коллекто­ре — отрицательно, поэтому диод VD1 закрыт и база этого транзистора отключена от входа триггера (путь сигналу через конденсатор СЗ блокирован).

 

Рис 73 Структура обучающегося робо­та — мanunулятора

В то же время наличие отрицательного напряжения на базе открытого транзистора VT2 (около — 0,4 В) и на его коллекторе (— 0,2 В) приводит к открыванию диода VD2, тем самым вход триггера к базе транзи­стора VT2 подключается через конденсатор С4. Пере­ключают триггер в другое состояние подачей на его вход положительного импульса. Для этого надо лишь кратковременно нажать на кнопку SB1. При каждом нажатии на кнопку SB1 на вход триггера со счетным входом поступает одиночный импульс положительной полярности.

Таким образом, триггер переключается положи­тельными импульсами. Положительный и отрица­тельный перепады напряжения, снимаемые с Выхода 1 и Выхода 2, могут быть использованы для управления другими электронными устройствами. Положи­тельный импульс на Выходе 1 появляется при посту­плении на вход триггера каждого нечетного импульса, а на Выходе 2 — четного импульса; триггер, следова­тельно, делит частоту поступающих на его вход им­пульсов на два. То есть коэффициент счета триггера К = 2. Мы уже говорили о том, что основным элемен­том ЭВМ, участвующим во всех вычислительных операциях, является триггер. На основе триггеров можно создать множество занимательных конструк­ций, например действующие модели светофоров, увле­кательные кибернетические игры. В промышленности триггерные счетчики широко применяют в электрон­ной измерительной аппаратуре с цифровой индика­цией результатов измерений. Такие счетчики можно использовать и в роботе, например, для подсчета про­ходящих мимо него деталей или людей.

Объединение механической системы робота — мани­пулятора с ЭВМ (рис. 73) позволяет создавать обу­чаемых роботов.

 

ОБУЧЕНИЕ РОБОТА

 

Робот действует по программе. Вначале изучают траекторию движения руки робота, затем «обучают» его самого и составляют программу самостоятельной работы. Кратко рассмотрим этапы обучения.

Перемещения, которые должна совершить рука ро­бота, фиксируют при выполнении рабочей операции. Всю траекторию перемещения руки делят на от­дельные движения. После этого приступают к «обуче­нию» робота. С пульта оператор управляет роботом, и его рука совершает путь, соответствующий одному движению.

Движения, совершаемые рукой, фиксируют кодовые датчики (см. рис. 73) и сигналы в цифровом виде посту­пают на блок записи программы. Этот блок записывает программу на магнитный барабан памяти движения ру­ки по пяти осям (три поступательных движения и два вращательных) в цифровом виде на пяти дорожках. После того как записано одно движение, приступают к записи другого. Заметьте, что робот запоминает с первого раза и удерживает в памяти до 180 команд и на столько времени, сколько это необходимо человеку.

Когда рука робота под руководством оператора проделала всю операцию и обучилась, т. е. в блоке па­мяти зафиксированы ее движения, робот может много­кратно, уже без оператора, повторять движения рукой.

В последние годы электронной промышленностью созданы чудесные микроЭВМ и микропроцессоры. Благодаря низкой стоимости микропроцессора его стало возможным включить в большинство обычных машин и аппаратов. Любую машину микропроцессор может наделить способностью принимать решения, хранить в памяти программу работы и инструкции на различные ситуации, автоматически регулировать свою работу в зависимости от складывающихся усло­вий.

В чем принципиальные преимущества использова­ния в массовых объектах управления микропроцессо­ров и микроЭВМ?

Главное — малые габариты и потребляемая мощ­ность, низкая стоимость микропроцессорных вычисли­тельных систем, особенно так называемых однокри­стальных, у которых на одной кремниевой пластине объединены микропроцессор и запоминающие устрой­ства. Уже одно это позволяет применять вычислитель­ную технику в тех областях, где ранее вычислительные и управляющие машины были недоступны из — за «барьера стоимости» и сложности организации про­мышленного выпуска необходимого их количества. Благодаря малым размерам микропроцессорную си­стему можно легко разместить на станке, в кабине трактора, в корпусе робота — манипулятора, в магнито­фоне, в телефонном аппарате.

 

10. НА ПУТИ К СОЗДА­НИЮ ИСКУССТВЕН­НОГО ИНТЕЛЛЕКТА

МЫСЛЯЩИЙ РОБОТ

 

Для того чтобы поведение робота было целенаправленным, его «мозг» должен принять на себя функции системы центрального управления: командовать руками, ногами и другими системами, а также контактировать с окружающей средой, следить за ее изменениями. Робот объединяет в себе си­стему восприятия информации из среды, систему ис­кусственного интеллекта и систему выполнения своих механических действий. Поэтому таких мыслящих ро­ботов и назвали интеллектуальными.

Интеллектуальный робот — это цельная искусствен­ная система, способная соответственно вести себя при решении определенной задачи. Робот воспринимает информацию о внешнем мире, анализирует обстанов­ку, принимает решение и сам его реализует. Чтобы осуществить эту сложную деятельность, робот, как и человек, должен планировать свое поведение. Это значит, что все поведение предварительно он должен разделить на отдельные поступки. Совершая поступки, робот непрерывно их контролирует и сравнивает с за­данием. Если же поступок робота не соответствует за­данию, он анализирует причины случившегося, прини­мает решение локального характера. На всем марш­руте движения робот должен подчинять свое поведе­ние достижению конечной цели.

 

ВНУТРЕННИЙ МИР РОБОТА

 

Чтобы выполнить план своих действий, роботу нужно прежде всего иметь представ­ление о внешнем мире. Если бы окружающая среда была статичной, было бы легко принимать решения и выполнять план своих действий. Однако она бес­прерывно изменяется. В ней нельзя все запрограмми­ровать, как и нельзя все предвидеть. Поэтому робот должен всегда получать информацию о состоянии внешнего мира. А для этого нужно построить внутрен­нюю модель реального мира. Эта модель предста­вляет собой совокупность сведений о реальном мире, в котором функционирует робот.

Одни интеллектуальные роботы обладают больши­ми способностями, другие — меньшими, но все они во­спринимают внешний мир, строя свой, внутренний, и самостоятельно управляют своими действиями. Всех их объединяет одно преимущество перед остальными роботами — это способность самостоятельно «осмысли­вать» окружающую обстановку и соответственно с за­данием действовать.

 

ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ —

ВАЖ­НЕЙШИЙ ЭТАП ПРОЦЕССА РАЗУМНЫХ ДЕЙСТВИИ

 

Итак, начало положено! Элек­тронные вычислительные машины могут воспроизво­дить некоторые функции нервной системы человека. Один из создателей теории автоматического управле­ния — Уильям Эшби по этому поводу сказал: «Мы знаем, что мозг и вычислительные машины предста­вляют собой просто различные варианты в принципе одинаковых машин». Просто, да не совсем! Еще очень многое из того, на что способен мозг человека, не под силу воспроизвести самым совершенным ЭВМ. При­мером может служить распознавание различных пред­метов, шрифтов, речи, т. е. то, что сейчас именуют рас­познаванием образов.

В разумных действиях этот процесс является толь­ко ступенью общего процесса принятия разумного ре­шения, который является важнейшим завершающим этапом деятельности мозга.

Для того чтобы создать машину, способную при­нимать решения, недостаточно довести ее до фазы распознавания образов и анализа ситуации, а придется еще наделить ее способностью окончательного выбора и принятия решения.

В последнее время на смену первым малоэффек­тивным программам опознания пришли новые, более эффективные; наступил этап макетирования новых опознающих устройств — перцептронов (от слова «перцепция» — восприятие). В результате разработки техни­ческих моделей биологических анализаторов было со­здано несколько экспериментальных образцов перцеп­тронов, предназначенных для автоматического восприятия и опознания зрительных образов. В принципе возможно создание перцептронов, моделирующих органы слуха, обоняния, осязания и других чувств.

Зрительный перцептрон более всего напоминает сетчатку глаза. В перцептроне имеется несколько слоев «клеток», перерабатывающих сигналы; как и в сетчат­ке, эти слои соединены между собой сложными множественными связями; первичные сигналы перера­батываются таким образом, что на выходе перцептрона требуется значительно меньше элементов, чем на его входе. И на входе сетчатки глаза человека имеется 137 миллионов светочувствительных клеток, а на вы­ходе — всего лишь миллион нервных клеток.

Идеи создания перцептронов — элементов искус­ственного интеллекта — в наши дни привлекают внимание не только ученых. В определенной степени эта идея доступна молодым энтузиастам технического творчества и роботостроения.

Роботы должны стать разумными! Для них нужно создать системы распознавания образов и принятия решений. Мы познакомимся с некоторыми конструк­циями перцептронов, которые могут изготовить и за­тем усовершенствовать энтузиасты технического твор­чества и роботостроения. Создать классическую струк­туру перцептрона в любительских конструкциях нелег­ко. Особенно сложно выполнить его систему обучения.

 

ПЕРЦЕПТРОН

 

Почтовый перцептрон. «Почтовое учреждение в Эдинбурге, господину Виллару Лау, юве­лиру, в собственные руки, недалеко от Парламента, вниз по ярмарочной лестнице, против Акциза» — вот как выглядел адрес во второй половине XVIII столе­тия. Чтобы доставить письмо по назначению, почтальону приходилось выполнять функции адресно­го стола. Впрочем, писем тогда писали не так уж много.

В наше время на каждом почтовом конверте указан точный адрес: область, город, улица, номер дома, квартиры, фамилия адресата. Нетрудно представить, какого большого числа квалифицированных сортиров­щиков требует столь огромный объем корреспонден­ции (пусть и точно адресованной).

Процесс сортировки писем значительно упрощает­ся с введением цифровой шестизначной индексации. Согласитесь, что прочитать шестизначное число, напи­санное стандартными цифрами, намного легче, чем сам адрес. В соответствии с цифровой системой индек­сации вся территория Советского Союза условно раз­бита на отдельные участки. Каждый такой условный участок обозначен первыми тремя цифрами шестиз­начного индекса. Четвертая цифра индекса обозначает одну из десяти зон, входящих в участок; пятая — один из десяти секторов зоны; шестая — одно из десяти адресных предприятий связи, относящихся к данному сектору. Для написания цифр применяют специальную сетку, состоящую из девяти элементов (рис. 74).

 

Рис. 74. Сетка из девяти элементов

 

Сетку заполняют цифрами, после чего адрес, закодированный шестизначным числом, может прочесть автомат — сорти­ровщик писем.

Как это происходит? По сути, автомату вовсе не обязательно, чтобы начертания цифр имели привыч­ный для нас вид. Главное, чтобы две любые цифры различались хотя бы одним элементом.

Оказывается, что минимальное число элементов, с помощью которых можно составить 10 различных комбинаций — кодов цифр, — равно 4. Если мы выберем элементы 2, 3, 7 и 4 по рис. 74, то коды цифр будут иметь вид, показанный на рис. 75. Значит, опознавать цифры можно с помощью всего четырех фотоэлемен­тов. Электронное опознающее устройство и является перцептроном.

Принципиальная схема автомата, читающего цифры, показана на рис. 76. Фоторезисторы BR1 — BR4 установлены в считывающей ячейке (рис. 77). В эле­менте 2 изображения цифры (см. нумерацию рис. 75) расположен фоторезистор BR1, в элементе 3 — BR2, 4 — BR3, 7 — BR4. Последовательно с каждым фоторези­стором включена обмотка соответствующего электро­магнитного реле К1 — К4. При освещении фоторези­стора его сопротивление уменьшается, ток, протекаю­щий через него, увеличивается, в результате чего реле срабатывает. Контакты реле К1 — К4 включены по схе­ме дешифратора.

Наложим, к примеру, на ячейку цифру 3 индекса, вырезанную из жести или плотного картона. Тогда фоторезисторы BR1 и BR4 будут закрыты, a BR2 и BR3 — освещены внешним светом. Реле К2 и КЗ сра­батывают, и включается лампа HL6, подсвечивающая цифру 3. Аналогично автомат опознает и другие де­вять цифр.

 

Рис. 75. Вид цифр

Рис. 76. Принципиальная схема читающе­го автомата

 

Рис. 77. Считы­вающая ячейка

Рис. 78. Внешний вид перцептрона

В устройстве применены следующие реле: К1 и К2 — РЭС9 (паспорт РС4, 524.201), КЗ — РЭС22 (паспорт РФ4.500.131), К4 — РС13 (паспорт РС4.523.07). Фо­торезисторы — ФСК-1. Трансформатор Т1 набирают из пластин Ш20, па­кет толщиной 40 мм. Обмотка I содержит 14000 вит­ков провода ПЭЛ 0,31; II — 450 витков провода ПЭЛ 0,15; III — 45 витков провода ПЭЛ 0,8. Диоды Д226Б можно заменить на Д7Е, Д7Ж, Д226В.

Внешний вид прибора представлен на рис. 78. На лицевой панели корпуса расположена ячейка с фоторе­зисторами и индикаторное устройство — цифры 1 — 9, О, подсвечиваемые лампами HL1 — HL10.

Описанная модель опознает цифры одного разряда почтового индекса. Увеличив число подобных устройств до шести, мы сможем добиться опознавания всех цифр индекса.

Перцептрон на микросхемах. В 1985 году в журнале «Радио» была опубликована схема микроэлектрон­ного перцептрона, который разработан под руковод­ством Л. Д. Пономарева и распознает пять цифр (рис. 79).

Глаз перцептрона состоит из четырех блоков А1 — А4 с фотодиодами BD2 — BD4. На стыке элемен­тов 1 и 2 сетки (см. рис. 74) размещен фотодиод ячей­ки А1, под ним на стыке элементов 1, 7 и 6 в левом нижнем углу находятся ячейки A3, в правом ниж­нем — ячейки А4. Над фотодиодами в корпус автомата вмонтированы осветители (на схеме не показаны).

Пока глазу ничего не показывают, все его фото­диоды освещены и транзистор в каждой ячейке от­крыт. На коллекторе транзистора — небольшое напря­жение, соответствующее уровню логического 0. Сиг­налы с ячеек поступают на дешифратор, состоящий из логических элементов микросхем DD1 — DD4. Вы­ходными элементами дешифратора служат логические элементы с открытым коллектором, поэтому если на выходе этих элементов присутствует уровень логичес­кой 1, лампы HL1 — HL4 на табло перцептрона выклю­чены.

Рис. 79. Перцептрон на микросхемах

 

Как только к глазу перцептрона будет поднесена, скажем, цифра 1, нарисованная черным лаком на пластине из органического стекла, она закроет фотодиоды второй и четвертой ячеек. Закроются соответствующие транзисторы, и на входах элементов DD1.2, DD1.4 бу­дет напряжение, соответствующее уровню логической 1, а на их выходах — логического 0. Нетрудно проследить, что при этом у элемента DD2.1 на всех входах будет сигнал 1, а на выходе — 0. Включится лампа HL1, высветив на табло цифру 1. Когда глазу перцептрона покажут цифру 2, загорится лампа HL2, при цифре 3 будет светиться лампа HL3, и т.д.

В перцептроне можно применить другие фото­диоды, разброс их параметров компенсируют под — строечным резистором R2 и подборкой резистора R1. Лампы HL1 — НЬ5 — на напряжение 6,3 В и ток не более 60 мА.

САМОВОСПРОИЗВОДСТВО РОБОТОВ

 

От искусственного интеллекта и самообучения ЭВМ и роботов остается совсем не­много до проблемы самовоспроизводства роботов. Рассмотрим самую удивительную из всех киберне­тических машин — машину, способную к самовоспроиз­водству или, еще лучше, способную производить более совершенные машины, чем она сама (рис. 80).

Рис. 80. Схема робота, собирающего по чертежу

 

По идее Дж. фон Неймана машина — родитель представ­ляется помещенной в содержащее компоненты ограни­ченное пространство, из которых состоят аналогичные машины. По инструкции, записанной на ленте, маши­на — родитель должна отбирать необходимые элемен­тарные компоненты и строить из них потомка.

Чтобы понять существо этого предложения, необ­ходимо четко уяснить принцип блочной конструкции. Машины, отвечающие современным требованиям, имеют сравнительно простую конструкцию, ибо для их построения применяют заранее изготовленные бло­ки. Не меньшее значение имеет замечательный вывод известного физика, лауреата Нобелевской премии Джорджа П. Томсона, высказанный им в его проник­новенной книге «Предвидимое будущее»: «Миру, в ко­тором мы живем, присуща одна особенность столь об­щего и столь универсального характера, что она не привлекла к себе, по — видимому, должного внимания. Я назову ее, за отсутствием лучшего определения, «принципом массового производства». Это — тенденция природы к почти бесконечному повторению всех поро­ждаемых ею существ. Нагляднее всего эта тенденция проявляется, видимо, в мире мельчайших объектов. Во вселенной существует меньше ста разновидностей ато­мов, а сами эти сто разновидностей состоят из очень малого числа (из двух или трех) обычных, элемен­тарных частиц — электронов, протонов и нейтронов. На этом уровне все индивидуумы, образующие множество объектов, идентичны. Примеры, подтверждающие это положение, могут быть найдены в мире как живой, так и неживой природы: дождевые капли, песчинки, ча­стицы дыма, бактерий, клетки любого куска с виду однородной органической ткани. Всякое дерево покры­то летом большим, хотя, быть может, и не вполне одинаковым количеством листьев. Каждый лист со­стоит из множества сравнительно немногочисленных разновидностей клеток...

С моей точки зрения, эта множественность пред­ставляет собой самую замечательную особенность все­ленной, какой она предстает перед нами. Внима­тельный наблюдатель обнаруживает это даже визуаль­но, а прогресс в области разработки точных инстру­ментов и в развитии научных познаний выявляет эту особенность уже с полной и поразительной очевид­ностью.

Это, безусловно, одно из основных явлений мира, которых не изменят никакие новые открытия. Ато­мизм в самом широком смысле этого понятия — мас­совое производство, осуществляемое природой, — представляет собой глубочайшую из научных ис­тин» [Томсон Дж. П. Предвидимое будущее. М.: ИЛ, 1958. Стр. 35 — 37].

И в самом деле, элементарные логические ячейки, составляющие основу современных ЭВМ, знают толь­ко два сочетания: 1 и 0. А ведь ЭВМ способны управ­лять не только роботами, но и сложнейшим производ­ством, а иной раз выигрывать в шахматы у гроссмей­стеров, и все это на основе различных логических сочетаний все тех же элементарных ячеек.

Вот и ключ к решению задачи самовоспроизвод­ства: машине — строителю нужно только умело соби­рать блоки элементарных логических ячеек и созда­вать потомство с большей памятью и другими перспективными характеристиками.

 

КОНСТРУИРОВАНИЕ РОБОТОВ

РОБОТЫ — ИГРУШКИ

 

На рис. 81 вы видите модель ки­бернетического краба, созданную юными техниками в пионерском лагере им. Вити Коробкова (Крымская обл.). Краб двигается на свет электрического фонаря или на солнечный свет, перемещаясь с помощью двух электродвигателей с редукторами, которые вращают колесо (такие узлы есть в комплекте многих детских электромеханических конструкторов). Поверх ходовой части на металлической плите собраны два узла зре­ния из радиокубов. Нос краба — отсек с батареями 3336 (для питания двигателей) и «Крона» (для питания устройства зрения) — отделяет один глаз краба от дру­гого. Поэтому боковой свет попадает только в один глаз, и его реле включает электродвигатель, развора­чивающий краба в сторону источника света. Как толь­ко свет попадает и во второй глаз, включается второй электродвигатель и краб движется прямо на источник света. Чтобы в глаза краба попадало больше света, его металлическая платформа установлена под углом 45° к горизонту. Третье колесо, поддерживающее плат­форму, свободно поворачивается при ее поворотах.

Рис 81 Кибернетический краб

 

Эту конструкцию можно усовершенствовать. На­пример, установить на крабе лампу, на свет которой реагировала бы система зрения другого краба. Эту игру можно назвать «электронной охотой». Крабы, снабженные лампами, будут охотиться друг за другом, пока один не настигнет другого.

Такие же устройства зрения можно установить в фанерную модель собаки, и она, подобно крабу, бу­дет двигаться на свет, лая и помахивая хвостом. Из­вестно много других примеров простейших кибернети­ческих автоматов, моделирующих поведение живых существ.

Наши модели, взаимодействуя с внешней средой, воспроизводят некоторые элементы поведения живых организмов. Внешняя среда воздействует на органы чувств живого организма. У автоматических же моде­лей роль чувств выполняют чувствительные элементы, способные реагировать на различные воздействия внешней среды. В качестве таких элементов служат фотоэлементы, микрофоны, чувствительные электро­механические реле, реагирующие на механические воз­действия, и другие электронные приборы.

 

КИБЕРНЕТИЧЕСКАЯ ИГРУШКА С ПРОГРАММНЫМ УПРАВЛЕ­НИЕМ

 

На рис. 82 изображен забавный щенок, который ходит, весело виляя хвостом, лает, по­ворачивая голову направо и налево, останавливается, озираясь по сторонам, и затем снова с лаем продол­жает движение. Его сконструировал юный техник мо­сквич Мясум Аляутдинов. Электронный блок модели представляет собой программное устройство из трех реле времени. Одно реле подключает питание к двум другим на определенное время (около минуты), после чего модель останавливается. Два программных реле периодически останавливают модель, включая устрой­ство лая, или переводят его в режим движения. Чтобы получить длительные задержки с эксиодными конденсаторами небольшой емкости, оба реле времени со­браны на операционных усилителях.

Рис 82 Кибернетическая собака

 

При вращении шестерни 44 по часовой стрелке «плавающая» шестерня 39 перемещается вверх и зацепляется шестерней 35 через промежуточную ше­стерню 34. Шестерня 35 вращает вал с кривошипом 36, и движение через тягу 6 передается голове 9. При этом раскрывается пасть и одновременно при растяжении сжатой пружины 33 устройство имитирует лай. Звуча­щим устройством служит механическая пищалка. Итак, собака лает, виляет хвостом, поворачивает в разные стороны голову.

 

Сложнее механическая часть игрушки. Она состоит из устройства, преобразующего с помощью кривошипно-шатунного механизма и промежуточных рычагов и тяг вращательное движение электродвигателя в воз­вратно-поступательные движения головы, лап и хво­ста. Необходимый вращательный момент на валах, на которых укреплены шестерни механизма, обеспечивает реверсивный многоступенчатый редуктор. Для измене­ния направления вращения выходного вала достаточ­но изменить полярность источника питания электро­двигателя.

Наглядное представление о работе механической части игрушки дает ее кинематическая схема (см. рис. 83).