Искусственный коллективный разум: роботы-муравьи научились строить и разрушать без сложного ИИ

Начальные этапы колонизации других планет, скорее всего, будут поручены роботам. Это могут быть как крупные механизмы, так и совсем маленькие. Размеры будут накладывать ограничения на вычислительные возможности «мозга» робототехники. В то же время пример земных насекомых показывает, что роевое поведение в чём-то похоже на коллективный разум, что исключает необходимость наделения отдельных особей мощным ИИ — достаточно и простых моделей поведения. И это необходимо изучать.
Так, исследователи из Гарварда и Мадрасского технологического института (Индия) создали миниатюрных автономных роботов, которых назвали RAnts (от «роботизированные муравьи»). Как отмечает источник, учёные упустили более удачное название — «antdroids» (андроиды-муравьи), но это не суть. Целью новой работы было изучение адаптивного группового поведения роботизированных механизмов без сложных вычислительных способностей. Идея оказалась рабочей: рою простых роботов удалось координироваться друг с другом, строить и разрушать примитивные сооружения без какого-либо центрального управления, что открывает перспективы для автономного строительства в опасных местах и даже на других планетах.
Координация между роботами-муравьями возникает благодаря всего двум регулируемым параметрам: силе взаимодействия и скорости укладки/удаления строительных блоков при достижении определённого порога сигнала. Кроме того, роботы оставляют на поверхности метки (фоторомоны — световые сигналы, имитирующие химические феромоны насекомых), вокруг которых они собираются в группы. Чем больше роботов скапливается в одном месте, тем активнее они строят или разрушают.
Как объяснил один из авторов исследования, роботы демонстрируют зачатки коллективного познания, которое возникает не только из взаимодействия роботов в группе, но и из их непрерывного взаимодействия с меняющейся средой. Тем самым простые локальные правила приводят к самоорганизующемуся, устойчивому и адаптивному выполнению сложных задач. Иными словами, данные для продолжения задачи (строительства, разрушения или иной) роботы как бы оставляют в среде в виде меток (подсказок), что вовлекает в процесс управления роботизированной командой всё её окружение. Это снижает нагрузку на вычислительные ресурсы роботов и центра управления, чего и добивались исследователи.

(По материалам сайта 3D-News)