CC BY
11
УДК 631.3:004
НАУЧНЫЕ ПОДХОДЫ К ОБОСНОВАНИЮ НЕОБХОДИМОСТИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ МАШИН
(РАЗМЫШЛЕНИЯ О НАПРАВЛЕНИЯХ ПОВЫШЕНИЯ РОЛИ И ЭФФЕКТИВНОСТИ НАУКИ)
В.И. Черноиванов, академик РАН
ГНУ ГОСНИТИ Е-шаП: gosniti@list.ru
В статье излагаются предложения о направлениях развития интеллектуальной техники.
Ключевые слова: сельскохозяйственная техника, наука и экономика, знания, алгоритмы.
Потребность Государства в реформировании Академии наук неразрывно связана с необходимостью ускоренного развития экономики страны и особенно сельского хозяйства, так как уже сегодня мы переступили установленную черту продовольственной безопасности.
В то же время анализ отечественного и мирового опыта показывает, что успешное развитие аграрного сектора экономики невозможно осуществлять без внедрения новых технологий, новых процессов и современного оборудования, без применения которых не удается получить не только бурного роста, но и плавного развития.
Ранее, и особенно в последнее время, научными организациями и отдельными учеными многое сделано для интенсификации сельскохозяйственного производства. Но, к большому сожалению, очень мало сделано экономической наукой для разработки механизма восприимчивости сельскохозяйственной экономикой новых научных знаний, применение которых в разы могут повысить эффективность сельского хозяйства.
Существуют некоторые негативные аспекты, мешающие, а порой тормозящие развитие научно-технического прогресса в области сельскохозяйственного производства.
Во-первых, к нерешенным проблемам, прежде всего, необходимо отнести непрофессионализм, в большинстве случаев, руководителей, осуществляющих управление аграрными вопросами, и, прежде всего, интенсификацией сельскохозяйственного производства.
Во-вторых - это кадровая проблема на селе, острейший дефицит кадров различного уровня - некому работать и некому управлять. Существовавшая в дореформенный период система подготовки кадров (специалистов высшего и среднего звена, массовых инженерно-технических профессий - механизаторов, операторов для животноводства и т. п.) полностью разрушена, ее ничем не заменили, но при этом нет и конкретного плана действий на будущее. Отсутствие кадров, прежде всего инженеров-механиков, электриков, теплотехников, специалистов по автоматизации и управлению, механизаторов широкого профиля, определяет необходимость форсирования работ по созданию интеллектуальной техники и выдвигает на передний план научную проблему интеллектуализации техники и сельского хозяйства в целом, реализация которой позволит меньшему количеству специалистов высокой квалификации выполнять необходимый объем работ по производству требуемого для страны продовольствия.
В-третьих - это коррупционность сверху донизу, на всех уровнях. Коррупция опасна не только своим негативным последствием, но она порождает сиюминутность удовлетворения потребности и, тем самым, снижает
необходимость работы на достижение реального и стабильного эффекта.
И, в-четвертых, отмечу слабую работу по ресурсосбережению, снижению потерь за счет применения новых интеллектуальных систем и эффективного использования имеющегося потенциала (это «как бы» падение общей культуры и организованности).
Рассматривая роль и влияние науки на развитие экономики нашей страны, прежде всего нужно иметь ввиду взаимообязанность государственных структур и Академии наук (направления развития науки), ФАНО (фундаментальные и прикладные исследования), а также инженерные (инжиниринговые) центры и компании по внедрению законченных работ в производство.
Затем явные и неявные фундаментальные исследования преобразуются в прикладные исследования, носящие конкретный отраслевой характер, направленные на решение конкретных задач. Имеются также завершенные фундаментальные исследования, результаты которых используются в прикладных работах, а затем преобразуются в новейшие технологии, процессы и оборудование.
Основными внедренческими звеньями в действующей системе реализации знаний, являются инженерные центры или инжиниринговые компании, или, в ряде случаев, иные формирования, главная роль которых -
Замечу еще раз, что главными критериями деятельности научно-исследовательских работ, организуемых Академией наук и ФА-НО, являются критерии общего уровня развития Государства, определяемые состоянием национального богатства, ростом валового внутреннего продукта, уровнем производительности труда, и влияющие на стабильность и устойчивость экономики и уровня жизни населения.
Можно пояснить это следующим образом. Задачи фундаментальных исследований (в большинстве своем) вытекают из необходимости получения знаний для развития экономики, за исключением тех направлений, которые могут быть востребованы (по прогнозу ученых) в будущем (рис. 1).
Рис. 1. Роль и влияние науки на развитие экономики России
создание на базе фундаментальных и прикладных исследований «продукта» (в любом виде), воспринимаемого потребителем. Создается некий «товар», который востребован экономикой всех уровней. Таким образом, востребованный научный продукт (сегодня или в будущем) является главным критерием результативности научно-исследовательских организаций прикладного профиля. Что касается в целом науки, то критериями ее оценки могут быть темпы развития экономики нашей страны. Более подробно взаимодействие науки и с.-х. производства представлено на рисунке 2.
Интеграция сельскохозяйственной и фундаментальной науки
Программа развитии сельского хозяйства России
Продовольствен нал £ез опасность Государств!
Внедрение фундаментальной на; ка в прои:водство и коммерцию
Удовлетворение продуктами питания по потребности
Академия наук России
Рис. 2. Взаимодействие сельскохозяйственной и фундаментальной науки
Ивдщцирццгоъые
центры
■-*-
Проектные институты,
фермы н т.д. -*-
Механизация и
организация предприятий по типу
«Сколково»
При решении проблемы наращивания производства продуктов питания на основе использования фундаментальных и прикладных исследований необходимо учитывать влияние двух факторов (рис. 3).
Холдинги АПК
Крупные
СТр-С1!« н н С*
Малый бнзне-с
и ИИ м иаторы
Сельскохозяйственными перерабатывающие предприятия
Государственные задачи
1. ЧЭГТЕЭЛ :пЗГГЕЕННПГГЬ намято;
2.
Система научного обеспечения
Прав ител ь ств о Ро сси й ско й Феде р а ции
3 Мккэтннэы ■_А Минфин \ Минсел к . Ь-ч п-л Мнргшсрг 1
Рис. 3. Система инженерного развития АПК
м шимишим в не полом в не по результатам;
Пр од-аволыгпмнндя ммшасшнлъ; Рашодоржшы* формы
Экодд»ппд
тс?к?? Л1 и I тл ^ ЗГО
Рзизш)
ЗЮ К1ДО£3£ ДОХЖ1 - ЫИ« 6.0 1. Илгтждтипг^ ]-~1тгттгтз т^тг-р
ТТч—нпг> ЗДГПГТТЧТЗТГР^ШГМ?
х т:г. нз:га: £ -
ТТд II и II ^ лпшизиЛ кэ-
<-гггт»тгт* 1С ДТТУ
+АНО - НАУКА. НАУЧНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
Первый фактор -наиболее эффективное использование уже имеющегося научного потенциала на селе, большого количества выполненных учреждениями Академии наук исследований, имеющихся достижений в ряде субъектов и отдельных производств. Именно эти работы в самое ближайшее время должны стать основным источником роста эффективности производства. Необходимо эффективно использовать имеющийся научный потенциал на всех стадиях технологий и особенно с целью обеспечения ресурсосбережения в широком смысле этого слова.
►Г Балансы продовольственного обеспечения ]
/ ~ I ии I I
гэрнэн «эрко-прощкты
ГГчЪйИ И№
прощкты
РР.ЦЗ
продукты
Минэкономразвития Министерство сельского хозяйства
Объемы производства сельскохозин ствен нон г родукцн и и
Бар«
Малага Оэощн Яйцэ Зз.т.^г
Илжблерло-твлличбспл ПДздма
X
т
Опшикм
ПИЛ П£Р ЙЕ н шрл
Мшнно-нсполыов анне
Серииснь» услрт
| Научное обеспеченивГ
X
3
Второй фактор, который необходимо учитывать, состоит в том, что за последнее время значительно уменьшилось количество инженерно-технических специалистов и механизаторов, работающих непосредственно в сельскохозяйственных организациях, что стало основной причиной нарушения технологий выполнения как отдельных процессов, так и производства конечной продукции и, как следствие, потерь продукции, снижения ее качества и эффективности (рис. 4).
Рис. 4. Схема автоматизации работы инженерных служб АПК
Обобщение передового опыта показывает, что за счет ресурсосбережения, в широком смысле, в агропромышленном комплексе без больших затрат инвестиций можно дополнительно получить до 30% продовольственных ресурсов.
Развитие науки и технологий в настоящее время не может стоять на месте или медленно двигаться. Подтверждением этому является мировая практика, связанная с интеллектуализацией сельского хозяйства и мощным наращиванием эффективности. Уже более года широким фронтом разворачиваются работы по созданию интеллектуальной техники и различных систем управления на основе использования фундаментальных и прикладных исследований. В последние годы на международных выставках осуществляется показ интеллектуальной техники, по которой в России имеется грандиозные отставания. Как использовать эти знания повсеместно, как научиться управлять машиной, чтобы она выполняла работы, соответствующие самым передовым достижениям науки и строго по технологии?
Над этими проблемами мы работаем, имея ввиду, что все передовые технологии базируются на современном оборудовании. В связи с чем, все более очевидным становится необходимость резкого перехода на сельскохозяйственную технику и оборудование нового поколения с интеллектуальными
возможностями. Необходимо также отметить, что созданием интеллектуальной техники занимаются многие ученые и конструкторские коллективы различных стран и фирм. Основная идея развиваемого направления состоит в адаптации существующих знаний и использовании достижений науки и передового опыта для совершенствования систем управления новыми технологиями и машинами. В то же время мы понимаем, что необходима концентрация знаний, которые обеспечат создание прорывных технологий и машин нового поколения для интенсификации процесса.
Следует также обратить особое внимание на то, что системы интеллектуального управления базируются не на среднестатистических параметрах, а на фактических данных характеристик параметров, присущих только реальному объекту в данный момент времени. Это принципиальный постулат, на котором базируется разрабатываемая нами система управления.
Решение задачи осуществляется в условиях автономного поведения машин и механизмов, чутко, адекватно реагирующего на возникающую ситуацию. Иными словами, необходим надежный механизм переноса профессионализма и знаний в машины и механизмы для обеспечения соблюдения современных технологий в АПК, которые в рамках данной статья не расшифровываются, а излагаются лишь общие концепции.
Следует также иметь ввиду, что интеллектуализация техники необходима прежде всего для повышения эффективности ее использования в машинно-технологических станциях (МТС) как основы будущего инженерного блока сельского хозяйства для машинной обработки почвы, выращивания и уборки урожая с помощью интеллектуальной техники, применение которой обеспечит повышение качества выполняемых работ и производительности труда.
Прежде чем перейти к подходам обоснования создания интеллектуальных машин, связанных с использованием новых знаний, остановлюсь на некоторых работах в этом направлении. Прежде всего, необходимо по-
нять механизм функционирования сознания, или частной задачи - знания, и как этими механизмами можно воспользоваться, создавая интеллектуальные машины. По сути дела нам необходимо разобраться, что происходит в головном центре (мозге) оператора и как мы можем воспользоваться результатами происходящих процессов.
Примем упрощение, что мозг - это черный ящик. Пусть черный ящик - мозг - попадает в мир, не похожий на окружающий нас, и в этом мире описание явлений проходит с помощью другой физической и логической теории, не такой, как обычная классическая механика. В этом другом мире, конечно, для мозга должны быть другие органы чувств, способные этот другой мир ощущать. Но при любом мире и любых органах чувств мозг получает наборы всё тех же импульсов - потенциалов действия. Мозг, получая импульсы, начинает строить картину другого мира, от которого через органы чувств эти импульсы в него идут.
Процессы, происходящие в мозге, которые формируют по внешним сигналам картину мира, могут жить в нем и взаимодействовать. Однако механизм функционирования не разгадан, до настоящего времени не раскрыто, как это происходит на самом деле. То есть пока ученые и инженеры не смогли создать подобный механизм, а именно он позволяет вырабатывать новые алгоритмы поведения в незнакомой обстановке, чего фактически толком не способны делать многочисленные автономные роботы, агенты, аниматы и прочие искусственные агрегаты. Пока (подчеркну) задачу автономного поведения современные интеллектуальные роботы решить не могут, а вот даже простые живые организмы с помощью мозга эту задачу успешно решают.
В гиперграфовой модели мозга и сознания, основанной на теории математических конструкций, тем не менее, рассмотрен некоторый механизм (подчеркну - отдельный
механизм), который, в принципе, может приблизительно решить некую конкретную задачу. Если отвлечься от трудностей практической реализации, то речь идет о рассмотрении некой гиперграфовой модели сознания, которая может быть реализована на основе так называемых универсальных дедуктивных систем.
Первую такую систему изобрёл в сороковые годы прошлого века Эмиль Пост, американский математик. Упрощенно говоря, такая система способна порождать не просто новые дедуктивные системы, а как доказывается математиками, всякую возможную, в том числе и всякий возможный алгоритм.
Таким образом, можно сформулировать два основных направления развиваемого нашей группой подхода к созданию машин нового поколения: во-первых, разработка подобного «блок Поста»; во-вторых, разработка аналогичного ему биоблока, встраиваемого в автономный робот и порождающего необходимые алгоритмы поведения в незнакомой для робота ситуации (рис. 5).
Рис. 5. Мозг как «черный ящик» и виртуальная реальность
Систему управления поведением умной машины нового поколения в предлагаемом нами подходе можно изобразить в виде следующей конфигурации. На нем приведены и биоблок, и блок Поста. При этом для функционирования умной машины вполне достаточно и одного из указанных блоков (рис. 6).
Сокрзкзю» ЗДОрОЕЬЯ ;Ю*ЕОГНиг
комфортные
^иГЮБМЯ
соднр:+анкя.
ШК]МШМ1Щ
дут, СЕЯТ. EOi ДР-
COB|HUiHHW ОбВрДОБЛНИЗ У
двтовзтацил, рвВвтащип. апэктронниа
Рис. 6. Условия интеллектуального животноводства
Ведутся разнообразные исследования по созданию и изучению свойств нейронных сетей с использованием живых нейронов, а также в рамках искусственного интеллекта в системах моделирования знаний с помощью семантических и нейронных сетей, теории порождения гипотез и других, которые нами внимательно изучаются.
Важно также отметить, что полное решение задачи создания блока Поста или указанного биоблока может оказаться отдалённой перспективой, тем не менее, не исключено, что и традиционные подходы, которыми наши специалисты не пренебрегают, дадут эффект и их будет достаточно для машин обсуждаемого нового поколения. Но, очевидно, что решение задачи сознания даст фундаментальную основу и ускоряющий вектор для создания машин и механизмов нового поколения.
В настоящее время мы приступили к созданию нового зерноуборочного комбайна, опережая западные фирмы практически на 57 лет. Не стану раскрывать все аспекты этой инженерной работы, основанной на фундаментальных исследованиях. Но для интриги обозначу некоторые вопросы, которые будут предметом наших прикладных исследований.
1. Снижение веса комбайна в 1,5-2,0 раза, что позволит повысить урожайность за счет
меньшего уплотнения почвы, снизить потребление ГСМ в 1,61,8 раза с большой экономией средств только за счет этой составляющей.
2. Упрощение системы управления с участием (или без участия) механизаторов.
3. Резкое сокращение потери урожая за счет оптимальной работы комбайна. По нашим оценкам на уборке потери будут сокращены до 70-80%.
4. Интеллектуальная автоматизация уборки зерновых и других культур.
Наша рабочая группа также приступила к созданию отдельных приборов с учетом трех критериев.
1. Критерий обратной связи растения или животного, а также возможность использования сознания (знаний) человека.
2. Принятие управляющего решения не по среднестатистической составляющей, а исходя из автономного состояния растений и животных на момент принятия решения.
3. Принятие управляющего сигнала и реакция действия в идеале должны совпадать, тем самым добивается высочайший уровень качества.
В качестве примеров хотелось бы выделить следующие:
а) навигатор определения охоты у животных;
б) управление пищеварением животных;
в) автоматизированная бонитировка не только по внешним признакам, а с учетом состояния животных на момент измерений;
г) приборы для определения веса и состояния животных.
В изданной книге «Интеллектуальная сельскохозяйственная техника» приведены некоторые примеры большой работы ученых. Надеюсь, что Вы ее прочитаете!
The article presents suggestions on areas of intellectual art.
Keywords: agricultural engineering, science and economics, knowledge algorithms.
