Нижегородские ученые создали самообразовательного робота

Робот несколько раз наталкивается на препятствие. Затем начинает объезжать, мешающий движению объект. Казалось бы - обычная картина, которую можно видеть на любом робофесте. Отличие принципиальное - здесь робот сам понял, что перед ним преграда, а не просто уловил датчиками. Это стало возможным после того, как нижегородские учёные смогли приблизиться к пониманию процессов обучения в нейронных сетях. 

Для создания нейронной сети, которая может управлять роботом, сначала преодолели главную сложность - воспроизвели принцип действия нейронов в головном мозге. Нервные клетки под влиянием импульсов, проходящих через них, связываются между собой. Чем больше было импульсов от одного нейрона к другому, тем лучше "ассоциативная" связь между ними. Одновременная активация какой-то группы нейронов приводит к тому, что событие вспоминается или запоминается. Ещё одна сложность состояла в том, как создать компьютерную программу для импульсной нейронной сети. Пошли путём подсказанным природой - написали дифференциальные уравнения, так как именно ими определяются передачи импульсов от нейрона к нейрону. Это "загоризонтные" технологии, мощнее чем сети предыдущего поколения - суперкомпьютеры. И в настоящее время на рынке нет аналогов нижегородскому методу контролируемого обучения машин. 

Заведующий кафедрой нейротехнологии ИББМ ННГУ им. Н.И.Лобачевского Виктор Казанцев:  "Сделан достаточно существенный шаг, когда импульсную нейронную сеть, я подчёркиваю - импульсная - удалось обучить управлять роботом".

При этом говорить о разумности машины, добавляют учёные, даже в отдалённой перспективе, пока, не имеет смысла. Но всё же главный шаг сделан - робот поумнел.