О компьютерах в жизни и науке (Академик Глушков В.)

Академик Глушков В. о компьютерах в жизни и науке

Сегодня практически просто невозможно найти такую отрасль народного хозяйства, где бы не применялись верные помощники человека - электронно-вычислительная техника и комплексная автоматизация. ЭВМ руководят технологическими процессами и управляют целыми предприятиями, помогают ученым и исследуют просторы вселенной, лечат людей и проводят перепись населения... Каждый школьник знает теперь, что означают слова "электронно-вычислительная машина", "компьютер", "ЭВМ". А ведь еще совсем недавно понятия об этом не имели даже ученые. Сама вычислительная техника-то родилась на нашей памяти, и первая в СССР и на Европейском континенте электронная счетная машина МЭСМ была принята государственной комиссией в декабре 1951 года. Она была создана в тогдашнем Институте электротехники АН Украины небольшим коллективом под руководством академика С. Лебедева.

Позже С. Лебедев с большой частью специалистов, работающих над МЭСМ, был переведен в Москву. Этот коллектив начал работу над большой электронной счетной машиной - БЭСМ. Тогда она еще не имела порядкового номера, потому что еще никто не знал, что вслед за ней последуют БЭСМ-2, 3... 6. Одновременно стали появляться и другие ЭВМ.

Самое интересное в том, что первые ЭВМ проектировались в основном лишь на основе инженерной интуиции. Как это ни странно, но, казалось бы, самая передовая область техники в тот период, когда создавались первые компьютеры, даже не имела какой-либо своей научно обоснованной базы для проведения расчетов. И, зная это, нетрудно понять, какие испытания выпали на долю первопроходцев. Когда проектируется, скажем, подъемный кран, то большую роль играют такие чисто механические детали, как расчет прочности, скорость движения и все такое.

Конечно, для компьютеров подобного рода расчеты не нужны и сегодня. Ведь в нем, кроме магнитных барабанов и лент, движущихся частей практически нет. Правда, в то время умели рассчитывать электронные схемы, но применительно к совершенно другим целям. Скажем, были известны приемы расчета усилителя, чтобы он пропускал нужную полосу частот и не искажал человеческий голос.

Но создатели вычислительных машин столкнулись с проблемами совершенно иного порядка. Именно по этим причинам машины первого поколения проектировались, по существу, без помощи даже какой-нибудь теории. Конечно, некоторые данные из электротехники (скажем, зависимость падения напряжения от величины сопротивления) использовались. Однако электротехника не давала ответа на самые главные вопросы, связанные с теми функциями, которые должны были выполнять машины, - логические операции, память, системы команд и так далее.

Одновременно с проектированием первых ЭВМ начали создаваться кадры программистов. Здесь очень большую роль сыграл Вычислительный центр Академии наук СССР, который к тому времени был создан под руководством академика А. Дородницына, а также отделение прикладной математики Института математики имени Стеклова под руководством М. Келдыша. Потом это отделение превратилось в самостоятельный Институт прикладной математики АН.

Машины, созданные в то время, были чрезвычайно примитивны. Это было так называемое первое поколение. ЭВМ работали на лампах, были не очень надежны и применялись прежде всего для решения чисто научных задач, которые возникали при создании сложных образцов новой техники. То есть в авиации, ракетостроении и так далее. Короче говоря, они занимались только вычислительными задачами. Речи о том, чтобы применять их для управления, скажем, промышленностью, экономикой и так далее, тогда и не шло. Работы же по искусственному интеллекту, которые в то время начали проводиться в мире, у нас практически еще и не начинались. Честно говоря, тогда мы значительно отставали.

И в то же время у нас было очень большое преимущество, которое сохраняется и до сих пор. Заключалось оно в том, что для математической эксплуатации ЭВМ у нас сразу же пришла когорта математиков очень высокой квалификации. Возьмите таких ученых, как академики М. Лаврентьев, М. Келдыш, А. Дородницын... Вполне понятно, что они привнесли в использование ЭВМ высокую математическую культуру.

В связи с этим возник интересный парадокс. Бесспорно, наши первые электронно-вычислительные машины были несколько слабее американских. Хотя, справедливости ради, хочу заметить, что БЭСМ ненамного уступала лучшим американским ЭВМ того времени. Мы отставали разве что только по параметрам некоторых устройств, скажем, периферийных, магнитных лент и других.

Так вот, за счет того, что наши математики делали не просто программы применительно к существующим методам, а специально изобретали новые методы, позволяющие им использовать электронно-вычислительные машины более эффективно, наши машины "трудились" при научных расчетах с гораздо большей отдачей. Мы нередко решали такие задачи, которые американцам были явно не по зубам.

Но по мере усовершенствования компьютеров, усложнения их, становилось ясно, что разрабатывать их старыми методами просто невозможно. Проектирование начинало занимать столько времени, что машины, еще не выйдя из стен завода-изготовителя, уже устаревали. Примерно к 1963 году мы сделали так называемую малую систему автоматизации проектирования ЭВМ. Были разработаны некоторые методы, с помощью которых я теперь мог только записать, что отдельный блок должен делать, какую информацию он должен получать и что выдавать. Все же остальное машина автоматически выполняла сама.

Но эта система автоматизировала далеко не все этапы, ее математический аппарат годился для программирования лишь сравнительно небольших блоков. А чтобы учесть все сложнейшие преобразования в системах команд, требовался качественно новый подход. Конечно, в принципе, так сказать, теоретически, и "малая" система годилась для решения этих задач, но тогда бы потребовались машины с необозримо большим быстродействием. Мы понимали: нужен принципиально новый математический подход к постановке самой проблемы.

Потребовались годы и годы напряженного труда и творческих поисков, прежде чем удалось завершить создание автоматизированной системы проектирования. Что же представляет она в законченном виде? Это прежде всего огромный набор программ. Достаточно сказать, что в программное обеспечение нашей системы входит около 2 миллионов команд. По существующим нормам на их составление программистам потребовалось бы 2000 человеко-лет, тогда как теперь нам достаточно всего 75 человеко-лет. Даже из этих цифр ясно, какой объем работы нам пришлось проделать и как облегчает созданная автоматизированная система труд людей, хотя бы тех же программистов.

Ну а как же происходит сам процесс проектирования, как рождаются новые компьютеры? Естественная последовательность этого процесса такая. Сначала я обдумываю конфигурацию систем и применяю метод имитационного моделирования. Это позволяет выбрать лучший вариант и разработать связи между ними.

После этого начинается этап так называемого логического или алгоритмического проектирования. Тут я начинаю "влезать" в крупные блоки и решать, какую кому доверить роль, объясняю компьютеру-проектировщику, как лучше всего организовать систему команд. Я "втолковываю" ему, какие команды должен выполнять каждый блок, как он должен преобразовывать информацию. Математический аппарат для всего этого впервые в мире был разработан нашим институтом.

Когда и эта стадия заканчивается, я начинаю заниматься связями отдельных элементов, так называемым функциональным проектированием. И наконец, последний этап - технологический, или уже заводской, при котором надо, чтобы интегральные схемы и многое другое было изготовлено в натуре.

Автоматизированная система, хотя и с основательной помощью человека, прекрасно справляется с проектированием компьютеров. Всю дальнейшую работу над этой системой мы ориентируем на то, чтобы проектировщик мог как можно больше функций передать компьютеру. Сейчас человек делает первичный замысел на первом уровне имитационного моделирования. После того как от машины получен результат моделирования, человек обдумывает его и, если необходимо, дает соответствующие рекомендации. Вполне понятно, что это должен быть очень квалифицированный специалист.

Сейчас мы как раз и работаем над облегчением задачи проектировщика, стараемся ввести в нашу систему новые оптимизационные блоки. Есть некоторые традиционные, более или менее стандартные ситуации, с которыми машина прекрасно справляется сама. Мы стараемся расширить количество таких ситуаций. И я уверен: дальнейшее развитие автоматизации проектирования, как и применение компьютеров в других областях, будет нацелено на то, чтобы человеку оставалось только давать общий замысел и оценивать полученные результаты. То есть в конечном счете человеку будет достаточно просто дать задание типа "а хорошо было бы, если б удалось спроектировать машину, способную сделать то-то и то-то". А уж потом, когда компьютер-проектировщик все выполнит, человек просто спросит: а как же новая, еще не родившаяся машина будет работать? Компьютер все объяснит, и если что-то окажется не совсем так, как задумывалось, то человеку придется признать, что он плохо сформулировал задание. А такое бывает довольно часто. Он внесет свои замечания и дополнения, а компьютер, учтя их, приступит к "перекройке".

Человек будет вмешиваться только, так сказать, на входе и выходе. Но честно говоря, до этого пока очень далеко. И дело не только в несовершенстве нашей системы. Просто все мы, высказывая то или иное желание, очень редко даем точные условия. Как правило, формулируя их, невозможно точно предусмотреть, как они будут исполнены. Одна из главных задач, которая стоит и будет стоять перед человеком при любом уровне автоматизации, - правильно формулировать задание.

Пока роль человека заключается еще и в том, чтобы на всех этапах вносить творческий элемент, то есть делать то, что сейчас плохо поддается автоматизации. И в этом ему помогают интуиция, опыт, которых компьютер пока, как правило, не имеет.

Сегодня мы уже достигли такого этапа, что, например, у меня в отделе стоит обычный телетайп. Приступая к проектированию, я сажусь за него, компьютер, стоящий в совершенно другом месте, подсказывает что- то мне, я - ему, и таким образом рождается новая вещь.

Создавая эту систему, мы преследовали цель не только убыстрить проектирование новых ЭВМ, но и приблизиться к созданию искусственного интеллекта. А для того чтобы воплотить эту идею в жизнь, чтобы научиться строить все более и более сложные компьютеры, наша система просто необходима, без нее нечего Даже и мечтать создавать как машины сегодняшнего, так и завтрашнего дня.

Как правило, пользуясь этой системой, мы, несмотря на резкое усложнение проектируемых компьютеров, нередко в десятки, сотни раз не только не увеличиваем срок разработок, но и уменьшаем. Я думаю, что с ее помощью сроки проектирования сократились по сравнению с прежними в семь-десять раз, повысилось качество и значительно снизилась себестоимость рождающихся компьютеров.

Ну а где же выгоднее всего применять эти созданные с помощью автоматизированной системы проектирования компьютеры?

Возьмем хотя бы металлургию, в первую очередь доменное или сталеплавильное производство. Известно, что доменные печи стоят дорого, да и оборудование их довольно сложно, и все-таки это производство относительно простое, однородное. Ведь количество компонентов этого производства сравнительно небольшое. Это кокс, руда, окатыши... Но зато технологический процесс здесь очень сложный.

И вполне понятно, что генеральным направлением повышения эффективности в подобного рода отраслях становится применение комплексной автоматизации и электронно-вычислительной техники для управления как раз этими технологическими процессами.

Теперь давайте посмотрим, что происходит в отраслях машиностроения. Здесь картина совсем иная, так как большую роль играет организационное управление. И одной из главных задач, которая должна решаться в этих отраслях, стала синхронизация действий рабочих мест и отдельных производственных участков в жестком, поминутном графике. Без этого сегодняшнее машиностроительное производство просто не в состоянии обойтись. Ведь его продукция усложнилась за прошедшее время во много раз и состоит нередко из сотен тысяч отдельных деталей. И поминутный график необходим как раз для того, чтобы на выходе системы, на сборочном конвейере не было никаких задержек.

А когда вводится поминутный график, важно постоянно контролировать его выполнение. Для этого с рабочих мест должны поступать сигналы в компьютер об окончании тех или иных операций и начале последующих, о неполадках, выключении оборудования или невыходе на производственный участок рабочего. Все это позволяет с помощью вычислительной машины корректировать план и постоянно поддерживать заданный ритм работы. По аналогии со сборочным конвейером мы называем такой комплекс конвейером информационным.

Довольно давно, еще на заре научной организации машиностроения, появилось понятие физического конвейера. В первую очередь они были созданы в автомобильной промышленности, а затем и во многих других отраслях. Как же выбирался ритм для такого конвейера? Да очень просто. Равный темп для всех отдельных его участков задавался в соответствии со скоростью работы самого узкого места. А это, конечно же, часто приводило к тому, что на каком-то участке кто-то был перенапряжен, зато возможности других сдерживались.

Совсем иначе все происходит на информационном конвейере: здесь можно индивидуально регулировать темп на каждом рабочем месте в зависимости от способностей и желания тех, кто его обслуживает, своевременно обеспечивать их материалами, инструментом и постоянно контролировать этот темп. Как показали расчеты, при грамотном решении этой задачи производительность труда может быть повышена в полтора- два раза на тех же самых площадях и на том же самом оборудовании. Любопытно и то, что при таком контроле становится гораздо легче внедрять новые формы управления социалистическим соревнованием, поскольку компьютеру ничего не стоит подводить итоги работы сразу за смену.

Научно-технический прогресс, особенно в машиностроении и строительстве, породил острую проблему ускорения и совершенствования проектно-конструкторских работ. И поэтому не случайно сейчас так много говорят об оптимизации процесса проектирования не только при создании компьютеров, но и в других областях.

Раньше в механике существовал такой термин - запас прочности. Коэффициент запаса прочности иногда называли коэффициентом наших незнаний. Ведь мы применяли относительно простые методы расчетов конструкций, но они, естественно, не давали точных результатов. Наше время на первый план выдвинуло вопрос о полной отдаче, полном использовании возможностей, заложенных в конструкционных материалах. А для этого, вполне понятно, необходимы гораздо более точные и сложные методы расчетов, которые просто невозможно выполнять вручную.

Не только при проектировании самих ЭВМ, но и во многих других областях для этой цели уже сейчас довольно-таки успешно используются компьютеры. Но, к сожалению, слишком часто они применяются только для расчетов, сам же процесс проектирования, его технология - вычерчивание эскизов, чертежей, изготовление копий, необходимой документации, спецификаций - все это ведется обычными, старыми средствами.

В девятой пятилетке уже появились первые системы комплексной автоматизации проектно-конструкторских работ. Они довольно быстро доказали свою жизнеспособность и эффективность и поэтому ныне все в большей степени начинают вторгаться в машиностроение и строительство.

Вполне понятно, что внедрение таких автоматизированных систем проектирования преобразило рабочее место конструктора. Оно представляет собой пульт, на котором установлены один или несколько графических дисплеев - устройств, представляющих собой экран телевизора. Световыми карандашами конструктор может рисовать эскизы и, нажимая на те или иные клавиши, превращать эти эскизы в уже точные чертежи, которые тут же воспроизводятся специальными чертежными автоматами или же фотокопировальными устройствами.

Все необходимые расчеты тоже делаются автоматически. По той информации, которая введена в компьютер, как раз и производятся соответствующая деталировка, спецификации и многое другое, что раньше производилось вручную. Проектирование железобетонных стандартных конструкций для строительства домов с помощью такой "поточной линии" позволило увеличить производительность труда, сократить время изготовления комплекта технической документации в 20 раз, а стоимость ее уменьшить в 40 раз.

Но современный метод хозяйствования требует комплексного решения проблем. Ведь вполне реальна такая ситуация, когда автоматизируется процесс изготовления, например, чертежей, а процесс работы в цехах по этим чертежам остается старым. В этом случае мы, вполне понятно, получим лишь малую толику выгоды.

Если же мы ведем речь об автоматизированном производстве, то чертежи как таковые будут вовсе не нужны. Необходима будет уже специальная техническая документация - магнитные ленты или перфоленты для программно-управляемого оборудования. И тогда процесс автоматизации проектирования органически соединится с процессом управления производством.

Но если говорить о стратегии эффективности всерьез, то необходимо думать и о повышении эффективности качества труда ученых. В этой сфере человеческой деятельности электронно-вычислительная техника может много дать, например, в экспериментальных исследованиях. Для обработки результатов компьютеры применялись довольно давно, но, так сказать, технологическая цепочка эксперимента обычно разрывалась. И происходило это чаще всего так: эксперименты делались сами собой, результаты фиксировались на самописцах, а затем их несли в вычислительный центр и обрабатывали.

Когда же появились системы комплексной автоматизации экспериментальных исследований, ученые сразу же поняли, что, например, синхрофазотрон - это не просто устройство, главная задача которого получение пучка частиц той или иной энергии. Что производительность и параметры синхрофазотрона надо мерить не этим числом, а прежде всего количеством научных открытий, новых научных результатов, которые он дает на единицу времени. Для установок такого рода уже давно стало нормой соединение их с компьютерами.

Однако понятно, что синхрофазотрон - установка уникальная и дорогая, поэтому подсоединить к нему компьютер рационально. Но для повышения эффективности исследований чрезвычайно важны и эксперименты на относительно недорогом оборудовании, к каждой единице которого вычислительную машину не присоединишь, так как это обойдется слишком дорого. Из такого положения тоже есть выход - метод групповой обработки данных и управления экспериментом. С этой целью в девятой пятилетке были созданы специальные машины, которые уже установлены в целом ряде научных лабораторий. Они относительно дешевы, но имеют разветвленную сеть коммуникаций с внешним миром. И в зависимости от потребностей могут подсоединяться даже к нескольким десяткам приборов. В итоге эффективность работы ученых на экспериментальных исследованиях в зависимости от сложности эксперимента повышается в два-четыре раза.

Недалеко то время, когда появится система, повышающая производительность труда ученых, занятых дедуктивными построениями. До настоящего времени мы с помощью компьютера решали сложные математические системы уравнения, обрабатывали аналитические данные, формульную информацию, выводы формул. Со временем будет автоматизирован и процесс творческий, а именно - процесс самих дедуктивных построений, процесс логического мышления, например, при доказательстве новых теорем в математике или новых теорий в физике, механике, в других дедуктивных науках.

Однако наиболее эффективны компьютеры в том случае, когда разумно разделены обязанности между человеком и машиной. Ведь смысл-то совсем не в том, чтобы создать полностью автоматическую систему доказательства теорем, а в том, чтобы повысить производительность труда математика, физика-теоретика при доказательстве теорем и при логической проверке тех или иных теорий.

Сегодняшнее машиностроительное производство, будь то изготовление компьютеров или автомобилей, становится уже просто немыслимым без применения роботов. И я думаю, многие согласятся со мной, что роботы, пускай пока еще и очень далекие от тех стальных красавцев, которые нередко блуждают по страницам научно-фантастических произведений, стали для нас чем- то привычным. Они уже довольно широко применяются в различных отраслях народного хозяйства. На XXV съезде КПСС принято решение организовать их серийное производство. Но прежде чем говорить о них, давайте разберемся, что же это такое - роботы. Многие привыкли связывать сие понятие с какими-то человекоподобными механизмами, способными свободно передвигаться и имеющими некое подобие рук.

Однако в роботах первого поколения вы найдете мало общего с таким "портретом". Это были управляемые по программе специализированные устройства, главная задача которых состояла в том, чтобы при помощи программного управления быстро переключать оборудование с одной работы на другую. Я даже думаю, что определение РОБОТЫ к этим устройствам было несколько преждевременным.

Я имею в виду в первую очередь станки с программным управлением. Они действительно способны мгновенно перестраиваться, подчиняясь управляющим сигналам, которые могут либо идти от вычислительной машины, либо быть заранее подготовлены ею в виде перфо- или магнитных лент. Во втором случае ленты вкладывают в считывающее устройство, а записанные на них сигналы приводят в действие соответствующие рабочие органы станка в порядке, определенном компьютером. Таким образом можно было автоматизировать практически все станочные работы.

Одним из таких роботов, "прижившимся" на многих предприятиях, оказался сварочный. Он по довольно простой программе легко перестраивается с одной работы на другую.

Однако сейчас назрела острая необходимость переходить на создание роботов второго поколения. В лабораториях они уже созданы и постепенно внедряются в промышленность. Но пока только в единичных экземплярах и на особо трудных, ответственных работах. Это более человекоподобные механизмы, уже вполне заслуживающие звания РОБОТОВ, в свое время предложенного Карелом Чапеком.

Они представляют собой универсальные исполнительные механизмы, которые функционируют подобно человеческой руке. Чтобы эта рука действительно была универсальной, она, как правило, должна обладать большим, чем у человека, числом степеней свободы. Если, скажем, у человека всего три основных сустава - плечевой, локтевой и кистевой, - то у роботов может быть четыре или пять суставов. Зачем это нужно? Ну хотя бы для того, чтобы механическая рука могла пролезть в места, недоступные человеку.

Хватательные же органы, то есть пальцы, у таких роботов обычно устроены гораздо проще, чем человеческие. Современный робот довольствуется тремя и даже двумя пальцами, но тем не менее они обеспечивают возможность универсальных захватов. Есть еще одно очень важное отличие руки робота от человеческой: поворачивается на шарнирах, практически на любой угол.

Я, конечно, не хочу сказать, что рука робота по всем статьям превосходит человеческую. У нее, например, есть некоторая скованность в движениях по сравнению с нами, но вместе с тем есть и некоторые большие возможности.

Однако руки - это еще не все, что необходимо роботу. Он еще должен уметь передвигаться. Поэтому одна или несколько искусственных рук устанавливаются на какое-то передвигающееся устройство. Чаще всего это автоматически управляемая тележка, которая может перекатываться с одного места на другое. Но это, естественно, не единственная возможность передвижения роботов. В настоящее время развернулись работы и по созданию ходячих роботов. Причем для большей устойчивости у них чаще всего не две, а четыре или даже шесть ног. Как правило, такие "ходоки" проектируются для специальных целей. В заводских же условиях, там, где имеются плоские полы и нет необходимости преодолевать большие препятствия, роботы на тележке гораздо выгоднее, дешевле и проще, чем ходячие.

Но роботы первого поколения были слепы и глухи. Они могли лишь в строгом соответствии с программой взять в определенном месте какую-то конкретную деталь и доставить ее по указанному адресу. Правда, программы можно было видоизменять. Но для этого я должен был указать определенную четкую последовательность движений. То есть вопросов о приспособляемости или об обратной связи в таких устройствах, как правило, не стояло.

Но когда вам необходимо переместить деталь на небольшое расстояние, все довольно просто. Можно с достаточной точностью измерить его, и ошибка в положении будет не такая уж большая. Однако если надо совершить путешествие, измеряемое десятками метров, то за это время произойдет накопление ошибки в расстоянии, и робот, как слепой человек, просто не будет находить места для детали. То есть обратная связь здесь совершенно необходима.

Вполне понятно, что такую обратную связь могут дать прежде всего органы зрения. Поэтому-то роботы второго поколения чаще всего снабжены им. Конечно же, это не привычное нам человеческое бинокулярное зрение двумя глазами. У робота один телевизионный глаз. Известно же, что именно благодаря наличию двух глаз мы довольно точно определяем расстояние до того или иного предмета. И лучше всего нам это удается, когда расстояние небольшое. В единичный же телеглаз робота встраивают специальный дальномер, одинаково хорошо измеряющий и большие и маленькие расстояния.

Насколько важная проблема распознавания образов, настолько же и трудная. Скажем, одна и та же деталь, расположенная под разными углами, выглядит всякий раз по-иному. Если вы посмотрите на цилиндр с одного бока, то увидите прямоугольник, с другого же места он вам покажется кругом... Чтобы робот мог распознать, что же перед ним находится, чтобы он понял, та ли это деталь, которая ему нужна, еще совершенно недостаточно просто вложить в память образ этой детали. Ему нужны, как мы и говорим, алгоритмы, программы распознавания образов.

Эта задача оказалась чрезвычайно сложной даже для сравнительно простых геометрических фигур, таких, как конусы, цилиндры, кубы, параллелепипеды, призмы и так далее. Мы решили эту задачу, и надо честно сказать, что труда было затрачено немало. С помощью сложной системы программ робот может в настоящее время определять, что перед ним необходимая деталь. Правда, иногда бывают и ошибки. Но разве человек избавлен от ошибок? Скажем, если вы видите сбоку круглый предмет, то вы не можете сказать, есть ли у него в середине отверстие или нет. Надо посмотреть на этот предмет с другой стороны.

И вот, чтобы избежать ошибок, робота научили брать предмет своей механической рукой и, поворачивая, рассматривать со всех сторон. Мало того, если эта деталь плохо освещена, робот может взять лампу и посветить себе. Все эти движения заранее запрограммированы.

Сами понимаете, что для всего этого нужны очень сложные программы. Ведь известно, что человек для распознавания зрительных образов использует почти половину своих нервных клеток, то есть из примерно четырнадцати миллиардов нейронов около шести-семи миллиардов заняты этой работой.

Конечно, для того чтобы робот мог нормально функционировать, им должен управлять довольно сложный компьютер. Причем проблема заключается не только в распознавании зрительных образов. Оказывается, что довольно трудно управлять и рукой с большой степенью свободы. Задача состоит в том, чтобы робот, как человек, мог одновременно "шевелить" всеми своими многочисленными суставами. Но только движение руки - это еще не все. Было бы очень удобно, чтобы рука обладала и осязанием. Для этого в пальцы механической руки вмонтированы специальные датчики, с помощью которых робот определяет, с какой силой он сжимает предмет, оценивает его вес. Если предмет легкий, робот захватывает его осторожно. В то же время его стальная рука способна поднять и тонну, ведь силу его механическим пальцам можно придать любую.

Если говорить честно, то пока органы слуха роботам не очень-то нужны. Хотя, конечно, было бы довольно удобно, скажем, для прямой подачи человеческим голосом, специально не перепрограммируя его. Но распознавание голоса тоже не из легких задач.

У нас в институте действует система, благодаря которой робот, используя в качестве мозга большую электронно-вычислительную машину, распознает несколько сотен слов, произносимых одним и тем же оператором. То есть он настраивается на понимание голоса именно этого человека. Оператор при этом может говорить с разными интонациями, растягивать слова или произносить их быстро, говорить шепотом или кричать.

Мы можем настроить слуховой аппарат робота и на распознавание любого голоса, но тогда количество узнаваемых роботом слов резко уменьшается, с 500-600 до 20-30. Усложняя эту систему, можно наверстать упущенное. Но есть ли в этом особая необход