Принципы построения самообучающихся систем
Чем отличается работа, которую выполняют роботы и которую может выполнить человек? Роботы могут обладать качествами, намного превосходящими возможности людей: высокая точностью, сила, реакция, отсутствие усталости. Но вместе с тем они остаются просто инструментами в руках человека. Существует работа, которая может быть выполнена только человеком и которая не может быть выполнена роботами (или необходимо создавать неоправданно сложных роботов) . Главное отличие человека от робота – это способность адаптироваться к изменению обстановки. Конечно, практически у всех роботов существует способность работать в нескольких режимах, обрабатывать исключительные ситуации, но все это изначально закладывается в него человеком. Таким образом, главный недостаток роботов – это отсутствие автономности (требуется контроль человека) и отсутствие адаптации к изменению условий (все возможные ситуации закладываются в него в процессе создания). В связи с этим актуальна проблема создания систем, обладающих такими свойствами.
Один из способов создать автономную систему с возможностью адаптации – это наделить её способностью обучаться. При этом в отличие от обычных роботов, создаваемых с заранее просчитанными свойствами, такие системы будут обладать некоторой долей универсальности.
Попытки создания таких систем предпринимались многими исследователями, в том числе и с использованием нейросетей. Один из примеров – созданный в Киевском Институте кибернетики еще в 70-х годах макет транспортного автономного интегрального робота (ТАИР) [7]. Этот робот обучался находить дорогу на некоторой местности и затем мог использоваться как транспортное средство.
Вот какими свойствами, по моему мнению, должны обладать самообучающиеся системы:
1.Разработка системы заключается только в построении её архитектуры. В процессе создания системы разработчик создает только функциональную часть, но не наполняет (или наполняет в минимальных объемах) систему информацией. Основную часть информации система получает в процессе обучения.
2.Возможность контроля своих действий с последующей коррекцией
Этот принцип говорит о необходимости обратной связи Действие-Результат-Коррекция в системе . Такие цепочки очень широко распространены в сложных биологических организмах и используются на всех уровнях – от контроля мышечных сокращений на самом низком уровне до управления сложными механизмами поведения.
3.Возможность накопления знаний об объектах рабочей области
Знание об объекте – это способность манипулировать его образом в памяти т.е. количество знаний об объекте определяется не только набором его свойств, но ещё и информацией о его взаимодействии с другими объектами, поведении при различных воздействиях, нахождении в разных состояниях, и т.д., т.е. его поведении во внешнем окружении (например, знание о геометрическом объекте предполагает возможность предсказать вид его перспективной проекции при любом повороте и освещении). Это свойство наделяет систему возможностью абстрагирования от реальных объектов, т.е. возможностью анализировать объект при его отсутствии, тем самым открывая новые возможности в обучении
4. Автономность системы
При интеграции комплекса действий, которые система способна совершать, с комплексом датчиков, позволяющих контролировать свои действия и внешнюю среду, наделенная вышеприведенными свойствами система будет способна взаимодействовать с внешним миром на довольно сложном уровне, т.е. адекватно реагировать на изменение внешнего окружения (естественно, если это будет заложено в систему на этапе обучения). Способность корректировать свое поведение в зависимости от внешних условий позволит частично или полностью устранить необходимость контроля извне, т.е. система станет автономной.
