д.т.н., проф. Подураев Ю.В., Ефромеев Н.М.

Московский государственный технологический университет «СТАНКИН»

Экспертные системы для робототехники

Искусственный интеллект (ИИ) применяется во многих прикладных областях. Непрерывное развитие технологий производства привело ИТ-технологии к резкому скачку вперед. Это в свою очередь способствовало появлению приложений, в которых использованы теоретические наработки ИИ.

Развитие ИИ в современной робототехнике происходит в основном благодаря двум тенденциям – это:

· Инвестиции в оборонную промышленность - исследование ИИ в разработке оружия (нейронные технологии, нечеткие экспертные системы и интеллектуальные решатели);

· Получение немалой прибыли от продаж бытовых роботов и интеллектуальных домашних устройств, что способствует дальнейшему развитию исследований по ИИ.

Создание экспертных систем традиционно считается первоосновой для специалистов по ИИ. Экспертные системы многократно признавались тупиковым направлением, тем не менее компьютеры научились давать советы в конкретных областях человеческой деятельности на уровне хороших экспертов.

Для того, чтобы автономный манипулятор мог эффективно действовать в непредсказуемых условиях, ему необходимо оценивать складывающуюся в процессе работы обстановку и, принимая на основании этих данных некоторые решения, соответствующим образом управлять исполнительным механизмом. Связь с внешней средой является необходимым условием работы манипуляционного робота. В тех случаях, когда в контуре управления присутствует человек, именно он осуществляет эту связь. Однако в ряде случаев присутствие человека нежелательно, а часто невозможно. Поэтому возникает необходимость в самостоятельной обработке роботом информации о внешней среде, без участия человека.

Действия в экстремальных условиях, когда оператор не в состоянии осуществлять непосредственное управление роботом - в силу сложности манипуляционной задачи или дефицита времени, требуют известной доли самостоятельности от робота.

Обобщенная схема экспертной системы показана на рис. 1.

Существующие средства разработки экспертных систем можно разделить на 3 класса (рис. 2).

Рис. 2. Средства разработки экспертных систем.

Языки программирования высокого уровня (C++, Java, Object Pascal) позволяют построить экспертные системы «с нуля». Они обеспечивают необходимую функциональность системы и достаточные показатели качества. Но на такую разработку затрачиваются огромные временные и финансовые ресурсы. Обычно такой подход используют для создания экспертных систем коммерческого типа, продажа которых возместит затраты.

Высокоуровневые языки в области искусственного интеллекта (LISP, PROLOG, Рефал), ориентированные на «символьные преобразования», позволяют строить экспертные системы, которые более легко оперируют с экспертными знаниями. Однако структура языков ограничивает способ их представления. С помощью этих языков создаются исследовательские и демонстрационные образцы.

Еще один класс построения экспертных систем – это специальный программный инструментарий, который предназначен только для создания интеллектуальных информационных систем.

Среды разработки представляют собой программные комплексы, которые позволяют строить системы из отдельных готовых блоков. На их основе создаются демонстрационные и промышленные образцы экспертных систем.

Оболочка экспертных систем – инструментальное средство, в состав которого входят средства проектирования базы знаний с различными формами представления знаний и выбора режима работы решателя задач. Для конкретной предметной области когнитолог определяет нужное представление знаний и стратегии решения задач, а после ввода их в оболочку, создается конкретная экспертная система.

Мечтой человека всегда было получить не просто «мыслящий камень», а активно действующего искусственного помощника, потому рука об руку с теорией искусственного интеллекта шествует робототехника.

Литература:

1) Алексеев Н. Игры рукотворного разума// «Computer Bild». – 2011. – №26(149).

2) Смагин А.А. Интеллектуальные информационные системы: учебное пособие/ А.А. Смагин, С.В. Липатова, А.С. Мельниченко. – Ульяновск: УлГУ, 2010. – 136 с.