Наш коллега - робот - [30]
"Иногда кибернетики, занимающиеся проблемами "очувствления" роботов, не чувствуют особенностей производства и работают над отвлеченными проблемами, интересными с точки зрения математики, но далекими от практики. Например, сортировка деталей различной формы или размеров, уложенных в один ящик.
Но ведь такой ситуации производственники всячески избегают. Зачем смешивать то, что потом придется сортировать? Задача "узнавания" детали тоже не слишком актуальна. На производстве всегда можно ввести в систему управления робота полные сведения о геометрии деталей, которые ему поданы, ведь и рабочему вместе с заготовками дается чертеж. Правда, есть разновидность этих задач, имеющая практический смысл, - определение положения известной детали", - говорит ведущий конструктор ЭНИМС С. Житомирский.
Если форма детали известна заранее, то ее положение можно проанализировать, употребив некоторые искусственные приемы, которые позволяют обходиться более простыми алгоритмами.
Вот, например, как подошли к решению такой задачи специалисты французской фирмы "Акма": для экспериментов были выбраны заготовки деталей подвески автомобиля - отливки сложной формы. Опыты показали, что на плоскости любая такая деталь может лежать только пятью разными способами, причем каждое положение, будучи отображенным на телеэкране, занимает разную площадь. Таким образом, получив изображение тела, по размеру его площади ЭВМ сразу "узнавала" расположение детали. Дополнительные расчеты давали достаточную информацию для того, чтобы робот мог захватить и сориентировать деталь.
Да, робот второго поколения обладает несомненно более сильным интеллектом. В чем же он проявляется?
Во-первых, в том, что робот выполняет функции, заложенные в нем при "рождении", в очень широком диапазоне условий, не снижая точности и качества работы.
Во-вторых, он всегда, при всех условиях действует в наиболее выгодных оптимальных режимах.
Рассмотрим пример из области сварки. Рабочий сваривает любые изделия из материала различной толщины, изменяя режим сварки и выбирая электроды на глазок. Опытный сварщик делает это мастерски, хотя и медленно; менее опытный может ошибаться, следствием чего явится брак. Робот первого поколения, действующий по "жесткой" программе, производит сварку намного быстрее человека, но он не меняет режимов работы.
Если толщина пришедшей к нему детали немного изменилась, он, не обладая соответствующими чувствительными элементами, просто "не знает" этого. Следовательно, быстрота операций возрастает, но с качеством дело обстоит хуже: если допуск на поступающие изделия очень широк, то доля брака может даже увеличиться.
Робот-сварщик второго поколения с помощью специальных устройств "осматривает" деталь, оценивает изменения ее внешних параметров, затем автоматически настраивается на такой режим работы, который обеспечивает наивысшее качество сварки.
Другой робот, имеющий специальность контролера, проверяет работу "сварщика". От такого объединения роботов в комплексе получается значительный выигрыш.
"Узкие места" технологического процесса довольно часто проявляются при воздействии сильных помех. Например, при изменении напряжения в сети может резко ухудшиться качество - в результате появится брак. Роботы второго поколения должны "парировать" подобные помехи. Но для этого они должны быть снабжены датчиками, сигнализирующими о тех или иных отклонениях, и логическими устройствами, обрабатывающими полученную информацию и изменяющими режим работы.
Есть еще один источник брака и даже остановки технологического процесса - отказы в системах. Сложная система, в которой произошел отказ, может взбунтоваться, стать опасной, угрожать аварией или даже катастрофой, как в известной ситуации, описанной К. Чапеком.
Снизить опасность отказов позволяет дублирование: параллельное подключение резервных систем, переключение на которые осуществляют специальные логические устройства, обнаруживающие отказы. Впрочем, эти устройства также надо защищать от отказов...
В ОКБ технической кибернетики Ленинградского политехнического института с 1968 года ведутся работы по созданию и исследованию процессов управления очувствленными роботами. Для изучения процесса роботизированной сборки используется образец робота со схватом, оснащенным ультразвуковыми датчиками. Это упрощенное ультразвуковое "зрение" позволяет роботу увидеть детали на рабочем столе, автоматически навести схват на деталь, центрировать схват относительно детали для ее точного взятия, определить тип детали по ее характеристическому размеру, правильно ориентировать схват относительно поверхности сборочного стола и базовой оси сборки.
Вот в процессе работы робот обнаружил очередную группу деталей на рабочем столе. Он ловко берет ближайшую из них, "узнает" ее тип по размеру сомкнутого схвата, устанавливает деталь на собираемый узел или откладывает в промежуточный накопитель, чтобы сразу же взять ее, когда она потребуется по программе сборки. Необходимая для работы информация: последовательность сборки, эталоны размеров детали, координаты "жестких" точек рабочей зоны задаются и фиксируются с помощью потенциометров. Образец этого робота предназначен для исследования процессов функционирования простых, легко перепрограммируемых сборочных автоматов.
Миром правят числа. Все чаще и чаще решения принимают не люди, а математические модели. В числах измеряется все – от наших успехов в образовании и работе и состояния нашего здоровья до состояния экономики и достижений политики. Но числа не так объективны, как может показаться. Кроме того, мы охотнее верим числам, подтверждающим наше мнение, и легко отбрасываем те результаты, которые идут вразрез с нашими убеждениями… Анализируя примеры обращения с численными данными в сферах здравоохранения, политики, социологии, в научных исследованиях, в коммерции и в других областях и проливая свет на ряд распространенных заблуждений, нидерландский журналист, специалист по числовой грамотности Санне Блау призывает мыслить критически и советует нам быть осмотрительнее, о чем бы ни шла речь – о повседневных цифрах, управляющих нашим благополучием, или о статистике, позволяющей тем, кто ее применяет, достичь огромной власти и влияния. «Числа влияют на то, что мы пьем, что едим, где работаем, сколько зарабатываем, где живем, с кем вступаем в брак, за кого голосуем, как решаем вопрос, брать ли ипотеку, как оплачиваем страховку.
В эпоху тотальной цифровизации сложно представить свою жизнь без интернета и умных устройств. Но даже люди, осторожно ведущие себя в реальном мире, часто недостаточно внимательно относятся к своей цифровой безопасности. Между тем с последствиями такой беспечности можно столкнуться в любой момент: злоумышленник может перехватить управление автомобилем, а телевизор – записывать разговоры зрителей, с помощью игрушек преступники могут похищать детей, а к видеокамерам можно подключиться и шпионить за владельцами.
Виктор Пронин пишет о героях, которые решают острые нравственные проблемы. В конфликтных ситуациях им приходится делать выбор между добром и злом, отстаивать свои убеждения или изменять им — тогда человек неизбежно теряет многое.
О чем это? • о ключевых словах современной науки; • о самых страшных экспериментах; • о сущности цивилизации. «Любому человеку нужен просто разговор – о важном, научном. Это задача научных журналистов. И один из самых ярких, самых ясных, самых ответственных – Григорий Тарасевич». Александр Архангельский, телеведущий, писатель, профессор Высшей школы экономики «…Книга вызывает множество противоречивых чувств: с рядом моментов хочется спорить, от большинства историй смеялась в голос, а от некоторых глав становилось безумно грустно».
История машинного обучения, от теоретических исследований 50-х годов до наших дней, в изложении ведущего мирового специалиста по изучению нейросетей и искусственного интеллекта Терренса Сейновски. Автор рассказывает обо всех ключевых исследованиях и событиях, повлиявших на развитие этой технологии, начиная с первых конгрессов, посвященных искусственному разуму, и заканчивая глубоким обучением и возможностями, которые оно предоставляет разработчикам ИИ. В формате PDF A4 сохранен издательский макет.
Что значат для демократии добровольные общественные объединения? Этот вопрос стал предметом оживленных дискуссий после краха государственного социализма и постепенного отказа от западной модели государства всеобщего благосостояния, – дискуссий, сфокусированных вокруг понятия «гражданское общество». Ответ может дать обращение к прошлому, а именно – к «золотому веку» общественных объединений между Просвещением и Первой мировой войной. Политические теоретики от Алексиса де Токвиля до Макса Вебера, равно как и не столь известные практики от Бостона до Санкт-Петербурга, полагали, что общество без добровольных объединений неминуемо скатится к деспотизму.