На сегодняшний день при создании роботов такого типа эффективно используются нейронные сети с обратным распространением ошибки. В нашем примере нейронная сеть, обученная управлять движениями робота, будет иметь столько выходных нейронов, сколько роботу доступно степеней свободы. Каждый выходной нейрон указывает, на сколько нужно сместиться в каждом направлении, чтобы переместиться из начальной точки в конечную.
Значительное неудобство этого метода по сравнению с классическими подходами состоит в том, что нейронная сеть должна пройти длительное обучение, сравнимое с обучением человека, который в детстве учится ходить. Для человека, уже овладевшего этим навыком, не представляет трудности решать на каждом шаге сложные физические уравнения кинематики и переставлять ноги, не теряя равновесия.
При классическом обучении нейронных сетей с обратным распространением ошибки вновь и вновь рассматриваются десятки тысяч примеров и сотни тысяч возможных траекторий. И для каждой из рассматриваемых траекторий нейронная сеть обучается приводить в действие различные моторы, чтобы робот переместился из начальной точки в конечную.
После завершения обучения нейронной сети говорят, что она усвоила сенсомоторную карту. В результате центр управления роботом может с высочайшей точностью решать задачи инверсной кинематики всего за несколько миллисекунд.
Мозг усложняется
Успехи в использовании нейронных сетей привели к тому, что уже в XXI веке они стали стандартным инструментом решения множества задач. Однако нейронные сети обладают серьезными недостатками.
Первый из них — переобучение. Второй — большое число параметров, значения которых следует задавать вручную, случайным образом, до начала обучения нейронной сети. Здесь основная проблема заключается в том, что не существует каких-либо руководств и методик, описывающих, как именно следует задавать значения параметров. В результате на решение этой задачи приходится тратить значительные человеческие и технические ресурсы и в большинстве случаев прибегать к старому проверенному методу проб и ошибок. Третий недостаток, носящий скорее философский, нежели практический характер, заключается в том, что мы не понимаем, как именно рассуждает обученная нейронная сеть. Этому не придавалось особого значения до тех пор, пока нейронные сети не стали в полной мере применяться для решения реальных задач. Если мы, к примеру, используем нейронную сеть для контроля антиблокировочной системы автомобиля (ABS), то вполне логично, что инженеры хотят до мельчайших подробностей понимать, как рассуждает нейронная сеть, — только так они могут быть уверены, что тормоза не откажут ни в одной из многих тысяч возможных ситуаций.
