Тоску молодого специалиста развеяла одна из научно-популярных передач канала «Дискавери», где Ход Липсон, кандидат наук израильского происхождения из частного массачусетского Университета Брэндайс, рассказывал о своей необычной CAD-программе, которая позволяла по нарисованному от руки наброску в виде проволочной модели восстанавливать законченную сложную трехмерную фигуру [С этим проектом можно ознакомиться по адресу ccsl.mae.cornell. edu/research/sketch, оттуда же можно скачать и демонстрационную программу, которая на моем компьютере, к сожалению, не заработала]. Сообщалось также и о разработанных американцем технологиях автоматической сборки роботов из унифицированных элементов, а напоследок Липсон поделился результатами в области эволюционных алгоритмов.
Виктор, вдохновившись идеями американского учёного, написал ему письмо, в котором, в свою очередь, изложил свои мысли о робототехнике, и спросил, каким образом он мог бы принять участие в его научной деятельности. Липсон откликнулся на письмо скромного ивановского электромеханика, посоветовав ему прислать свою заявку на место в аспирантуре Корнельского университета, где Ход к тому времени начал преподавать. Заявка Зыкова была одобрена, и в марте 2003 года Виктор получил приглашение на учёбу в университете. Там он влился в коллектив лаборатории вычисляемого синтеза, где вместе с Ходом Липсоном и Джошем Бонгардом занялся исследованиями в области эволюционной робототехники. И одним из последних результатов работы явилось создание робота, обладающего, как поспешили отрапортовать многие новостные агентства, «внутренним самосознанием».
Как обычно бывает, в действительности ситуация с «самосознанием» осталась столь же туманной, что и раньше. А суть идеи корнельских ученных лежит в несколько иной плоскости [Страничка проекта — ccsl.mae.cornell.edu/research/selfmodels].
Главной целью американских энтузиастов робототехники является многоцелевой алгоритм управления, подходящий для произвольного робота. И тут на помощь приходит универсальная самообучающаяся система управления. Её копии можно было бы свободно интегрировать в «опорно-двигательные» центры самых разных роботов.
В описываемом проекте стояла задача научить робота получать представление о структуре своего тела на основе физических экспериментов над самим собой. Именно этим вместе с Джошем Бонгардом (бывшим студентом Липсона) и занялся русский аспирант. В итоге совместных исследований был получен коэволюционный алгоритм «самопознания», результатом работы которого является воображаемая модель тела робота, построенная из ограниченного набора виртуальных базовых элементов (в проведённом эксперименте для этого использовались лишь цилиндры и кубы произвольных размеров). Итак, робот изначально не имеет ни малейшего представления о собственной конфигурации. В его распоряжении имеются лишь данные с двухкоординатных датчиков наклона относительно горизонтальной плоскости.
В ходе эксперимента робот пытается синтезировать такую модель своего тела, которая будет функционировать, максимально учитывая окружающую обстановку. У робота есть только один канал оценки качества выбранной модели: агрегат может скомандовать своим сервоприводам выполнить определённые действия и зафиксировать информацию, поступившую с датчиков. Так как поначалу у робота нет информации о своей структуре и выбор первого физического эксперимента может быть произволен, то исследователи исходили из того, что любое движение в незнакомой обстановке может быть опасным для «жизни» робота, следовательно, амплитуда и общее количество движений должны быть сведены к минимуму.
Получив информацию с датчиков после первого этапа эксперимента, робот использует программный симулятор для сокращения набора предварительных моделей своего тела. Мерилом оптимизации является точность предсказания сигналов с датчиков, поступающих после целенаправленных действий. По окончании стадии робот имеет на выходе ограниченный ряд моделей себя, которые насколько возможно близко описывают его механическую структуру.
Оставаясь в относительной безопасности, робот на выходе алгоритма получает свою виртуальную модель, что позволит ему в дальнейшем предсказывать результат своих усилий. Кроме того, обладание такой моделью позволяет предварительно оценивать полезность действий, выбирая самое выгодное из них — в соответствии с полученным от человека заданием. Можно говорить, что робот становится «сознательным» в смысле экономии ресурсов и избежания опасных шагов.
Для эксперимента был построен робот в виде «морской звезды» о четырех щупальцах (размах 0,6 метра). На его борту разместился одноплатный микрокомпьютер PC-104 производства Advanced Digital Logic (на основе Celeron 266 МГц), обладавший нужным количеством сигнальных входов и оснащённый модулем беспроводной связи. Однако учёные возложили на этот контроллер лишь функцию непосредственного управления роботом, а вся вычислительная нагрузка для ускорения эксперимента была перенесена на принадлежащий университету многопроцессорный кластер. Несмотря на его высокую производительность, расчёты заняли около тридцати часов. При этом каждый из узлов кластера работал над всей задачей, и таким образом одновременно было получено несколько десятков независимых результатов. Это было необходимо для проведения статистического анализа и сравнения полученных вариантов. В беседе Виктор сообщил, что существует огромное множество вариантов воплощения эволюционных алгоритмов, и выбор какого-то конкретного тогда не имел слишком большого значения.