Когнитивная робототехника

Развитие интеллектуальных систем в робототехнике прошло путь от жёстко запрограммированных автоматов, работавших по заранее заданным алгоритмам без обратной связи от среды, до современных автономных систем на основе искусственного интеллекта^[3]. В конце 1980-х и начале 1990-х годов начался отход от традиционных моделей ИИ. Ключевой фигурой этого периода стал исследователь Родни Брукс, предложивший концепцию «воплощённого интеллекта» (embodied intelligence). Согласно этому подходу, интеллект возникает из взаимодействия физического агента с реальным миром. Основы обучения через физический опыт были заложены благодаря ряду знаковых проектов. В 1993 году был создан гуманоидный робот Cog, обучавшийся взаимодействию с людьми и предметами. В дальнейшем эти идеи развили робот-собака AIBO (1999), способный к саморазвитию, и гуманоидный робот ASIMO (2000), продемонстрировавший возможности распознавания жестов и лиц. В 2004 году была представлена платформа iCub — робот-ребёнок, созданный для исследования процессов когнитивного познания и самостоятельного освоения навыков^[4]. Современный этап эволюции когнитивной робототехники связан с активным внедрением технологий машинного обучения и нейронных сетей, что позволило роботам перейти к автономным действиям и адаптации в сложных динамичных средах^[5].

Таким образом, когнитивный робот должен обладать следующими характеристиками:

• Знания.
• Убеждения.
• Предпочтения.
• Цели.
• Информационные установки.
• Мотивационные установки (наблюдение, коммуникация, пересмотр убеждений, планирование).
• Способность перемещаться в физическом мире и безопасно взаимодействовать с объектами, включая их манипуляцию.

Когнитивная робототехника объединяет применение и интеграцию различных дисциплин, однако основывается преимущественно на психологии и исследованиях в области нейронаук. Ключевые темы включают представление знаний, мотивацию, автоматическое рассуждение, планирование и обучение. В когнитивной робототехнике возможно использование разных методологий: это не только классический подход символического искусственного интеллекта с акцентом на символические представления и рассуждение, но также более биологически вдохновлённые подходы с распределёнными и «шумными» представлениями. Одним из подходов, стремящихся совмещать символический и коннекционистский методы, является SS-RICS. Более «чистые» динамические и коннекционистские подходы включают, к примеру, рекуррентные нейронные сети с непрерывным временем (CTRNN), исследуемые Рэндаллом Биром и его коллегами, и теорию адаптивного резонанса (ART), разработанную Стивеном Гроссбергом и соавторами.

Одной из техник обучения, используемых в роботах, является обучение подражанию. Иными словами, робот, оснащённый всеми необходимыми сенсорами и техническими средствами для выполнения человеческой задачи, наблюдает за её исполнением человеком, а затем пытается воспроизвести эти действия, используя те же движения с целью выполнения задачи. С помощью своих сенсоров робот должен быть способен создавать трёхмерное представление окружающего пространства и распознавать различные объекты. Основная задача при этом — интерпретировать сцену и определить, какие объекты необходимы для выполнения задачи, а какие нет.

Более сложный подход к обучению — это автономное приобретение знаний: робот использует свои сенсоры и имеющиеся знания о физических свойствах мира, а затем ему предоставляется свобода исследовать окружающую среду самостоятельно. Для определения этого поведения используется термин моторное бормотание. Суть подхода заключается в том, чтобы дать роботу возможность самостоятельно открывать свои способности.

Некоторые исследователи когнитивной робототехники начали использовать архитектуры, такие как ACT-R и Soar, в качестве основы для своих когнитивных робототехнических программ. Архитектура SOAR основана на гипотезе о том, что решение любой задачи — это перемещение в «пространстве состояний» с помощью «операторов» (действий) для достижения цели; она способна разбивать сложные проблемы на более простые подзадачи и обучаться в процессе их решения. Эти архитектуры успешно применялись для моделирования работы операторов и человеческой производительности при наличии лабораторных данных для моделирования. Идея заключается в расширении данных архитектур для обработки сенсорных данных из реального мира, по мере того как такие данные поступают непрерывно во времени.

Для работы в условиях неопределённости когнитивная робототехника активно использует вероятностные алгоритмы и обучение с подкреплением (RL). Вероятностные подходы, в частности байесовские методы, позволяют роботу оперировать вероятностными распределениями, непрерывно обновляя свои «убеждения» о среде по мере поступления новых данных с сенсоров. Обучение с подкреплением позволяет агенту обучаться, взаимодействуя с окружающей средой и получая «вознаграждения» или «штрафы» за совершаемые действия. Это даёт системе возможность самостоятельно вырабатывать оптимальную стратегию поведения без заранее созданной точной модели мира, что особенно эффективно в динамичных и непредсказуемых средах^[6].^[7][8]

Некоторые из фундаментальных вопросов, на которые когнитивная робототехника пока не даёт ответа:

• Насколько значительным должно быть участие человека-программиста в поддержке процессов обучения?
• Как возможно количественно оценить прогресс? Среди применяемых способов — вознаграждение и наказание. Но каковы должны быть их виды? Для детей, например, вознаграждением может стать сладкое или лесть, наказаний существует множество; какая форма будет адекватна для робота?

В современных системах пространственного интеллекта применяются био-вдохновлённые методы когнитивной навигации, позволяющие роботам ориентироваться в незнакомой и изменяющейся среде без опоры на заранее созданные жёсткие карты. Вдохновляясь способностью животных формировать «когнитивные карты» для навигации, разработчики создают алгоритмы, с помощью которых роботы могут динамически распознавать важные ориентиры в окружающем пространстве. Подобные фреймворки используют опытную память для сжатия пройденного опыта в повторно используемые шаблоны и механизмы иерархического принятия решений для гибкого планирования маршрутов. Для повышения энергоэффективности такие системы могут работать в связке с нейроморфными процессорами, имитирующими работу биологических нейронов^[9].

Для навигации в неизвестных средах на больших площадях используются топологические методы. При таком подходе робот строит не плотную метрическую карту препятствий, а графовое представление среды на основе ключевых точек. Это обеспечивает высокую вычислительную эффективность и позволяет успешно распознавать местность даже при значительных внешних изменениях ориентиров, таких как смена сезонов^[10].

Развитие больших языковых (LLM) и визуально-языковых моделей (VLM) знаменует переход робототехники к концепции «физического искусственного интеллекта» (Physical AI)^[11]. В рамках этого подхода ИИ воплощается в устройствах, способных самостоятельно воспринимать окружающую обстановку, планировать многоэтапные задачи и действовать в реальном мире^[12]. Использование VLM позволяет роботам понимать команды непосредственно в визуальном контексте, сопоставляя текстовые инструкции с объектами, распознаваемыми через камеры. Для практической реализации этих возможностей применяется архитектура Vision-Language-Action (VLA), которая позволяет напрямую сопоставлять поступающие визуальные данные и языковые запросы с физическими действиями робота, генерируя векторы команд для управления манипуляторами и другими механизмами^[13].

Некоторые из примеров применения когнитивной робототехники:

• Сервисные роботы. Пример — «Maggie», разработанный Robotics Lab в Университете Карлоса III в Мадриде. Maggie умеет реагировать на щекотку, танцевать, читать новости, различать лекарства и выполнять множество других функций. Цель подобных роботов — стать личными помощниками человека.
• Автономные роботы для спасательных и аварийных работ. Пример — «BEAR», созданный Vecna Robotics. BEAR способен поднимать грузы весом до 135 кг и переносить их на большие расстояния. Предназначен для спасения людей в труднодоступных зонах.
• Роботы-ассистенты для людей с ограниченными возможностями. Пример — «Asibot», также разработанный Robotics Lab при Университете Карлоса III в Мадриде. Asibot способен кормить людей, брить, помогать с макияжем, приносить предметы и др. Цель — помогать людям с инвалидностью выполнять повседневные задачи.
• Агропромышленный комплекс. Когнитивная робототехника используется для автоматизации процессов и контроля качества в сельском хозяйстве. Примером служит автономная сельскохозяйственная техника, оснащённая системами автопилотирования на базе искусственного интеллекта (например, Cognitive Agro Pilot), которая с помощью компьютерного зрения и нейросетей способна работать без сигнала GPS, распознавая препятствия и снижая потери урожая^[14]. В животноводстве и птицеводстве применяются роботы-зоотехники, обеспечивающие автоматизированное кормление, поддержание микроклимата, а также контроль за состоянием здоровья животных и качеством продукции^[15].