Робот Parrot AR.Drone интересен даже не столько как устройство, управляемое при помощи мобильного телефона, сколько как радиоуправляемый вертолёт, стоящий не заоблачно дорого (порядка 400 долларов) и встречающийся в розничной продаже — как минимум в США и Европе.
Пилот AR.Drone может видеть окружающую местность через бортовую камеру и направлять машину. Впрочем, большую часть сложностей на себя берёт компьютер — он старается держать вертолёт так, чтобы на его траектории как можно меньше сказывались воздушные потоки. К тому же вертолёт умеет зависать на месте или садиться на автопилоте. Это особенно важно на случай потери беспроводного соединения.
Для AR.Drone можно писать игры, и на официальном сайте уже предлагается три игры на выбор: Freeflight, Pursuit и Flying Ace. Два игрока, управляя двумя вертолётами, могут гоняться друг за другом или даже подстреливать. Конечно, и стрельба и урон исключительно виртуальные, однако игра будет рисовать поверх картинки с камеры выстрелы и взрывы.
Управлять роботами при помощи смартфона — вполне естественная идея. Пригодятся как датчики вроде акселерометра и гироскопа, так и возможность вывести на экран другие элементы управления. К примеру, робот-паук iHexi умеет не только двигать корпусом и перемещаться, но и шевелить лапками. В конце демонстрационного видео он даже управляет игрой на Playstation 3. Не сам, конечно, — играет на самом деле человек, но через манипуляторы робота и лежащий перед ним геймпад.
iHexi — исследовательский проект, но есть и более близкий к потребителю пример. У шариков Sphero, конечно, нет ни таких замечательных лапок? ни камеры — у них вообще на первый взгляд ничего нет: это просто пластиковые шарики диаметром 7,4 сантиметра. Но стоит загрузить на iPhone, iPad или телефон с Google Android соответствующую программу, и шариком можно будет управлять дистанционно, задавая направление, в котором он будет катиться.
По словам создателей Sphero, шарики будут продаваться по цене ниже ста долларов и появятся в продаже в конце 2011 года. Рабочие прототипы уже демонстрировались на выставке CES 2011 и производили впечатление вполне готового продукта.
Шаром можно управлять, наклоняя телефон в стороны или при помощи нарисованного на экране джойстика. Примечательно, что разворачивать шар не понадобится — достаточно выбрать нужное направление, и моторы внутри сами повернутся как надо. Это выгодно отличает его от тех же радиоуправляемых машинок, управлять которыми не так просто, как кажется со стороны.
Способность Sphero менять цвет на любой из палитры RGB поможет обладателям роботов не путать устройства. Особенно это будет полезно в играх — как и в случае с AR.Drone? авторы проекта обещают самостоятельно создать несколько приложений, использующих и роботов, и дополненную реальность. Также будет предложен комплект разработки на случай, если обладателям Sphero захочется написать собственную игру.
Андрей Пальянов (Институт систем информатики СО РАН) об искусственной жизни
Создать цифровой аналог живого организма сложно по двум причинам. Во-первых, это непростая задача чисто технически. Во-вторых, существ, в нервной системе которых биологи разобрались в той степени, чтобы можно было говорить о каких-либо моделях, почти нет. Новосибирским учёным удалось построить виртуального двойника нематоды (C. elegans) — одного из немногих животных, нервная система которых досконально изучена. Научный сотрудник Института систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН Андрей Пальянов, руководивший моделированием C. elegans, рассказал «Компьютерре» об этом проекте.
- Андрей, расскажите, чем занимается нейрокибернетика?
- Нейрокибернетика — это научное направление, которое изучает принципы работы и закономерности процессов управления в живых нервных системах на всех уровнях иерархии. Нейрокибернетика исследует и отдельные нейроны, и сложные функциональные модули, а самой сложной задачей, которая стоит перед этой наукой, является изучение мозга как целого (не секрет, что на сегодняшний день здесь больше вопросов, чем ответов).
Основным методом нейрокибернетики является математическое моделирование, при этом для создания моделей в качестве исходного материала используются данные физиологического эксперимента. Одним из наиболее перспективных направлений нейрокибернетики как раз является моделирование на основе нейронных сетей.
Здесь имеются в виду модели биологических нейронных сетей, предназначение которых — воспроизвести свойства реальных биологических нейронов, начиная от базовых и заканчивая всё более мелкими деталями и особенностями. Это может быть учёт трёхмерной структуры нейронов и межнейронных связей, учёт типов синапсов (межнейронных соединений), учёт типа используемого нейромедиатора, изменение параметров часто используемого нейрона, а также, возможно, реализация механизма образования новых связей между уже существующими нейронами и встраивания новых нейронов в существующую систему.
- Почему вы решили заняться этой работой?
- Ещё когда я учился в НГУ, мне были интересны задачи, связанные с моделированием живых систем или их отдельных компонентов. Поэтому я и выбрал кафедру химической и биологической физики на нашем физфаке. Дипломная работа была связана с моделированием структуры РНК, кандидатская — с проблемой моделирования механизмов укладки белковых молекул. Параллельно рос личный интерес к принципам работы разума вообще и искусственного интеллекта в частности.
Несмотря на впечатляющее развитие науки и технологии, по-прежнему не существует искусственной компьютерной системы, обладающей интеллектом, а тем более сознанием. Попытки создать искусственный интеллект, не вникая глубоко в биологические детали строения и функционирования нервной системы живых организмов, так и не привели к успеху. Да, они стали одной из существенных причин стремительного развития компьютеров, интернета и цифровой техники вообще, но сама поставленная задача, по существу, так и осталась нерешённой.
Природа в ходе эволюции, как правило, создаёт на редкость оптимальные решения. Человеческий разум — это продукт миллионов лет эволюции, поэтому довольно самонадеянно рассчитывать воспроизвести его, просто уловив основной принцип и ограничившись во много тысяч раз меньшим количеством структурных элементов и вычислительных мощностей.
