В конце 1960-х годов в Стэнфордском университете кипела работа, определившая будущее целой отрасли. Лаборатория искусственного интеллекта (SAIL), основанная Джоном Маккарти, была местом, где теоретические выкладки встречались с железом и проводами. Маккарти верил, что интеллектуальная машина должна не только «думать», но и действовать в физическом мире. Для этого ей нужны были глаза и руки. Если с «зрением» экспериментировали, анализируя снимки и видео, то «рука» — манипулятор, способный на точные и осмысленные действия, — оставалась сложнейшей инженерной и алгоритмической проблемой.
Большинство современных ему манипуляторов были либо простыми механическими копиями человеческой руки (без реального функционала), либо программируемыми устройствами, которые тупо воспроизводили разученную последовательность движений. Маккарти и его коллеги, включая молодого учёного Ричарда Пола, мыслили иначе. Им нужна была рука, которой можно было бы отдать команду высокого уровня: «возьми этот куб и поверни его синей гранью вверх». Всё остальное — как подойти, как развернуться, как схватить, как переместить, избегая столкновений — должен был решать компьютер. Это требовало революционного подхода: создания не просто механизма, а целой экосистемы, включающей математическую модель руки, модель мира и интеллектуальный планировщик действий.
Эти идеи витали в воздухе Кремниевой долины. Параллельно, в соседнем Стэнфордском исследовательском институте (SRI), робот SHAKEY учился самостоятельно прокладывать путь в лабиринте комнат, используя схожие логические планировщики. Оба проекта питались из одного источника — веры в то, что машина должна не просто повторять движения, но понимать свои действия в контексте изменчивой среды. Финансируемые, в том числе, оборонными грантами DARPA (Управления перспективных исследовательских проектов США), эти исследования были высокорисковыми инвестициями в будущее.
Реализацией этой смелой мечты в металле занялся талантливый аспирант и инженер Виктор Шейнман (именно он на первом фото с одной из своих «рук», рука о которой идёт речь сейчас — на втором фото) Его задачей было спроектировать и построить механическую руку, которая стала бы физическим воплощением идей Маккарти, работая в условиях жёстких технологических ограничений эпохи. Центральный компьютер лаборатории, PDP-6, обладал оперативной памятью около 32 килобайт и тактовой частотой в десятки килогерц. Готовых компонентов для робототехники не существовало. Шейнману и его коллегам приходилось конструировать или адаптировать почти всё с нуля — от драйверов моторов до интерфейсов датчиков.
Результатом этой титанической работы стала Stanford Arm — шестизвенный манипулятор, который сегодня считается классикой и прародителем современных промышленных роботов. Шейнман сделал несколько ключевых инновационных выборов.
Вместо гидравлики, шумной и громоздкой, он использовал электрические моторы, что делало руку чище и удобнее для лаборатории. Он применил компактные и точные гармонические приводы (harmonic drives) для передачи движения. Но главное — его конструкция имела шесть степеней свободы: три для позиционирования кисти в пространстве и три для её ориентации. Это означало, что рука могла не только поднести инструмент к точке, но и развернуть его под нужным углом, как это делает человеческая кисть.
Однако сама по себе железная рука была бы просто дорогой игрушкой. Её душой стал код. Под руководством Маккарти и при активном участии Ричарда Пола, Джерома Фельдмана и других исследователей, для руки создавались алгоритмы, опережавшие время. Была разработана полная кинематическая модель, позволявшая по желаемому положению кисти в пространстве вычислять углы поворота каждого сустава.
Параллельно в той же лаборатории создавалось «зрение» — система, способная распознавать на столе простые объекты вроде кубов и призм. Рука и камера соединялись через общую цифровую модель мира, что было невероятно передовой концепцией, предтечей современных цифровых двойников (Digital Twins).
Виктор Шейнман создал идеальное тело — точное, прочное и послушное. Но этому телу требовался интеллект. Его созданием занялись Ричард Пол и команда лаборатории. Их работа заключалась в том, чтобы наделить Stanford Arm «алгоритмическим сознанием» — многоуровневой системой управления, переводящей абстрактные команды в плавные и безопасные движения.
Центральной идеей была единая математическая модель. Прежде чем отдать руке прямую команду, компьютер рассчитывал всё. Используя систему однородных координат и матрицы преобразований, которые только начинали входить в обиход робототехников, Пол описал геометрию каждого звена и сустава. Это позволило решить главную задачу — кинематический расчёт. Программа могла, получив целевые координаты и ориентацию кисти в пространстве, за доли секунды вычислить, на какие углы нужно повернуть каждый из шести моторов. Обратная задача решалась ещё быстрее. Это была нервная система руки.
Но математика геометрии была лишь первым слоем. Вторым, более глубоким, стала динамика. Рука Шейнмана имела вес, её звенья обладали инерцией, а моторы — ограниченной мощностью. Чтобы движение было не только точным, но и плавным, быстрым и энергоэффективным, алгоритмы Пола рассчитывали динамические нагрузки. Компьютер заранее, ещё на этапе планирования, знал, какое сопротивление будет у каждого сустава в каждый момент движения, и закладывал в траекторию необходимое усилие. Это позволяло компенсировать силу тяжести и инерцию. Сервосистема руки не была простым регулятором с обратной связью; это был предсказывающий интеллектуальный контроллер, использующий цифровую модель для опережающей компенсации.
Третьим, высшим уровнем «сознания» стал планировщик задач и траекторий. Именно здесь видение Джона Маккарти об интеллектуальном агенте, взаимодействующем с миром, воплощалось в жизнь. Программа могла получить команду «переверни куб». Она обращалась к модели мира — цифровому каталогу объектов на столе. Зная из базы данных геометрию куба, алгоритм определял все возможные способы захвата, проверял на столкновения, строил безопасную и гладкую пространственную траекторию. Рука училась вести себя в мире аккуратно и «осмысленно».
Удивительно, но эта система, созданная полвека назад, демонстрировала чудеса, которые и сегодня впечатляют. Stanford Arm в связке с камерой выполняла задачу «Instant Insanity» (так называется не очень известная у нас головоломка) — собирала башню из кубиков так, чтобы все видимые грани были разного цвета. Она аккуратно вставляла штифт в отверстие и навинчивала гайку, что требует субмиллиметровой точности. Каждое из этих действий было не запрограммированным «макросом», а результатом работы планировщика, который в реальном времени синтезировал движение под конкретную цель и среду.
Наследие Stanford Arm невозможно переоценить.
В 1973 году, осознав промышленный потенциал своей разработки, Виктор Шейнман основал компанию Vicarm Inc., чтобы выпускать коммерческие версии электрического робота для задач точной сборки. А в 1977 году гигант Unimation (создатель первого промышленного робота Unimate) купил компанию Шейнмана.
На базе технологий Stanford Arm и Vicarm был разработан PUMA (Programmable Universal Machine for Assembly), выпущенный в 1978 году. PUMA стал первым серийным универсальным антропоморфным роботом и на десятилетия установил отраслевой стандарт для автоматизированной сборки, доказав практическую ценность академических исследований. Надо будет про неё когда-то написать.
Конструкция Шейнмана стала прототипом для тысяч промышленных роботов. Но главное — алгоритмический каркас, созданный Полом и его коллегами под влиянием идей Маккарти, стал фундаментальным языком, на котором говорит вся современная робототехника. Принципы кинематического моделирования, планирования траекторий, динамического управления и интеграции с сенсорами работают и в наше время. Математический аппарат Пола лёг в основу современных форматов описания роботов, а чёткое архитектурное разделение планирования (интеллект) и исполнения (управление) стало отраслевой нормой.
А в следующей заметке мы закончим наш темдень, подведём итог, соберём все ссылки вместе и я познакомлю вас с напутствием, которое дал великий Джон Маккарти всем своим последователям.
Источник: vk.com
Источник: ai-news.ru
