ЧАСТЬ I. Обучаемые системы управления: устройство, принцип действия и обучения

 

I. Что такое обучаемые системы управления

 

Обучаемые системы управления являются автоматическими и могут быть использованы для управления стационарными и подвижными машинами, такими как роботы, металлорежущие станки, транспортные средства, — для регулирования производственных процессов на металлургических, химических и иных установках, для анализа, прогноза и диагностики, а также в режиме советчика /1.14/. Они способны принимать решения на основе зрительной, слуховой, тактильной и иной образной информации, поставляемой техническими органами чувств: глазами, ушами, чувствительной кожей и прочими органами и даже такими, каких нет у живых существ. Принимаемые решения могут выражаться в форме сигналов управления приводами машин или в виде словесно-числовых выводов, заключений и рекомендаций.

Обучаемые системы управления предлагаются взамен логических систем, к которым относятся: механические (кулачковые и револьверные с упорами), релейные (электрические, гидравлические и пневматические), вычислительные (аналоговые и дискретные), а также взамен тех систем, которые запоминают движения и действия и способны воспроизводить их. Последние системы иногда именуют также обучаемыми, но точнее было бы их называть запоминающими. По внешним признакам они действительно схожи с обучаемыми системами: оснащаются такими же рецепторными датчиками, т. е. Техническими глазами, ушами, кожей, — и методы обучения похожи, но по принципу действия не имеют ничего общего с ними. В режиме обучения запоминающие системы периодически через определенные малые отрезки времени, измеряемые десятыми и менее долями секунды, запоминают образы ситуаций и соответствующие им сигналы управления всех приводов, задаваемые обучателем, а в режиме работы отыскивают в каждый момент времени в своей памяти образ, подобный тому, который характеризует текущую ситуацию, и извлекает из памяти сигналы управления, соответствующие этому образу.

Предлагаемые обучаемые системы управления не запоминают образы: они вообще не имеют такого пространственного накопителя информации, каким является обычный блок памяти компьютера. Техничес­кий мозг, в который направляется параллельным потоком информа­ция от рецепторов и которых выдаёт на выходе сигналы управления приводами, представляет собой активный преобразователь и не пред­назначен для документального запоминания. Процесс обучения сво­дится не к запоминанию образов ситуаций, а к формированию такой проводимости резисторного поля технического мозга, проходя через который рецепторная информация сразу же превращается в сигналы управления. Нет у технического мозга также сходства с компьютер­ными процессами, производящими сложные вычислительные процедуры в последовательном режиме. Поэтому быстродействие его определяется только временем прохождения сигнала, и в электрическом исполне­нии оно практически мгновенно.

Наиболее характерной реализацией обучаемых систем управления является аналоговый вариант /1.4/. В нём информация, собираемая аналоговыми рецепторами, преобразуется аналоговым техническим мозгом и суммируется им в сигналы управления»

Что такое - аналоговый рецептор? Это — чувствительный элемент (первичный преобразователь), охватывающий малый участок поля очувствления и преобразующий внешнее воздействие в непрерывный, аналоговый, изменяющийся по величине сигнал на выходе. В качестве такого рецептора может быть фотоэлектрический преобразователь (фоторезистор, фотоэлемент), встроенный в сетчатку технического глаза и воспринимающий свет, направляемый на него оптикой, если оптика представляет собой объектив, который направлен на обозре­ваемую сцену, то отдельный рецептор будет воспринимать свет от соответствующего малого участка поля зрения. Рецепторами могут быть также звукорезисторы, реагирующие на силу звука в узком   мер из токопроводящей резины, реагирующие на усилие нажатия, терморезисторы, реагирующие на тепло, и другие. Рецепторы очувствления образуют рецепторные поля, например сетчатку глаза или чувствительную техническую кожу. Количество рецепторов в системе не ограничено; расположение их в рецепторном поле — произвольное, неорганизованное, однако переставлять или заменять их после обучения объекта управления уже нельзя. Подсоединение рецепторов к техническому мозгу также может быть случайным, однако и в этом случае произвольное переподсоединение рецепторов после обучения недопустимо.

Отмеченные особенности обучаемых систем управления роднят их с нервными системами животных, способных вырабатывать условные рефлексы. Есть и другие сходства; так, те и другие системы обучают методом поощрения-наказания или «вождением объекта за руку», в результате чего они вырабатывают навыки действие или поведения. Законы управления при этом формируются в техническом мозгу, как   можно обучить робот, оснащенный обучаемой системой управления со зрением, поиску различных предметов, свободно ориентированных в пространстве, или электродуговой сварке любых предметов в любом положении при условии, разумеется, что разделанных шов зрительно выделяется на общем фоне, например обведён мелом.

Обучение «вождением объекта за руку» можно характеризовать как пассивное, так как осуществляется оно в процессе обычной работы и не требует от обучателя специальных знаний по обучению. Он должен знать только своё дело, и, чем выше его квалифика­ция, тем совершенней будут навыки объекта обучения. Завершают обучение тогда, когда точность действий объекта устроит обучателя. При активном обучении составляют выборку из специально подобранных ситуации, и только в них производят обучение, и тогда оно становится более эффективным, хотя и требует специ­альных знаний.

Как особенность, характерную также для живых существ, следует отметить многократность повторов действий при обучении: объект «водят за руку» до тех пор, пока не добьются желаемого ре­зультата, а при активном обучении раз за разом предъявляют одни   случае, если в каждой ситуации система выдаёт требуемые сигналы управления, не выходящие за пределы допустимых отклонений. При очередном повторе погрешности в действиях обучаемого объекта или сигналов управления должны уменьшаться, и, если этого не происходит, то следует искать ошибку в действиях обучателя или противоречие в выбранных ситуациях.

И ещё одна особенность обучаемых систем управления обращает на себя внимание: это — их высокая надежность (применительно к живым существам — живучесть). При выходе из строя отдельных элементов системы, например некоторых рецепторов, отказа в работе системы не происходит, а лишь снижается точность действий исполнительных органов. Если погрешность в действиях объекта превышает допустимое отклонение, то устраняют её не ремонтом вышедших из строя элементов, а дообучением системы. К тому же  допускается определённая неточность изготовления всех элементов системы; более того, разброс характеристик, возникающий при этом, например различное отклонение от линейности и различное быстродействие элементов, улучшает систему, делая её более совершен­ной и расширяя её функциональные возможности. Поэтому, при изго­товлении обучаемых систем управления отчасти реализуется принцип «чем хуже, тем лучше», совершенно неприемлемый в мире техники. Такая странная особенность обучаемых систем оказалась возможной потому, что обучаются они по факту очувствления, а не по законам  параметрического пространства.

Отсюда возникает еще одна особенность — свобода компоновки объекта управления: он оказывается не связанным ни с какой системой внешних координат. Так, робот может быть скомпонован, изготовлен и собран «по месту», т.е. в конкретных условиях своей работы, и обучен всему необходимому в этих же условиях.

Перечисленных особенностей достаточно для того, чтобы убедиться в сходстве обучаемых систем управления и нервных систем животных. Также схожи их функциональные возможности, основными из которых являются:

· поиск в пространстве свободно ориентированных заданных предметов;

· преследование-уклонение;

· цикловое управление;

· воспроизведение;

· регулирование процессов;

· принятие словесно-числовых решений в сложных ситуациях;

· диагностика;

· прогнозирование.

Те же, что и у животных, недостатки у обучаемых систем управления: они не способны документально запоминать и производить вычисления. Для сравнения, компьютер может запомнить дословно текст, числа, документально зрительную картинку, — и запоминает все это с первого предъявления. Он может производить различные вычисления по программе или по заложенному алгоритму, вводимых также однажды. Обучаемые же системы управления можно заставить что-либо документально запомнить или произвести вычисления только в результате очень долгого и скрупулёзного обучения.

Говоря о сходстве обучаемых систем управления и нервных систем живых существ, никак нельзя распространять это сходство в пол­ной мере на нервные системы человека, а точнее — на те её стороны, которые свойственны исключительно человеку. Обучаемые системы не способны логически мыслить, перебирать варианты, вос­принимать речь, не обладают той волей, которая позволяла бы им ставить самим себе задачи. По существу они являются простейшими рефлекторными системами.