В мире робототехники развитие адаптивных систем управления стало ключевым направлением, позволяющим машинам успешно функционировать в непростых и меняющихся условиях. Одним из новейших и перспективных методов считается внедрение в искусственный интеллект роботов принципов, схожих с человеческими эмоциональными реакциями, особенно страхом. В отличие от традиционных алгоритмов, ориентированных лишь на точное выполнение задач, роботы, способные испытывать своего рода искусственный страх, демонстрируют более эффективную навигацию и повышение выживаемости в средах с потенциальными угрозами. Страх у человека – это фундаментальная эмоция, эволюционно сформировавшаяся для быстрой реакции на опасность и обеспечения выживания. Она активируется мгновенно и часто без глубокого осознания угрозы, что позволяет принять моментальные и часто спасительные решения.
Исследования в области нейронауки объясняют такой инстинкт через концепцию двух путей обработки информации мозгом: «низкий путь», связанный с инстинктивной и быстрой реакцией через амигдалу, и «высокий путь», где происходит более сложный и обдуманный анализ ситуации с участием префронтальной коры. Понимание этих механизмов дало толчок к созданию новых моделей поведения роботов, способных имитировать подобные реакции. Ключевым элементом стала идея «низкого пути» – быстрой эмоциональной реакции на опасность. Исследователи из Туринского политехнического университета во главе с профессором Алессандро Риццо разработали систему обучения робота на основе усиленного обучения, которая позволила машине оценивать окружающую среду в режиме реального времени и инициировать защитные действия по аналогии со страхом. Такой подход опирается на постоянное взаимодействие между сенсорными входными данными и алгоритмом, аналогичным амигдале у человека, и системой управления движением, формирующей защитные маневры.
Реализация данной модели обеспечила роботу способность принимать мгновенные решения в сложных сценариях, где необходимо быстро оценить уровень опасности. В экспериментах, проводившихся в условиях симуляции, роботы с «страховой» реакцией успешно избегали как статичных, так и движущихся опасных объектов, занимая более безопасное пространство вокруг угроз. Например, в одном из сценариев робот охранял дистанцию примерно в 3,1 метра от потенциально опасных предметов, значительно опережая традиционные модели, которые подходили к объектам на расстояния менее одного метра. Такой эффект был достигнут за счет того, что эмоция страха в этих роботах выступала не просто набором условностей, а была основана на глубоком интегрированном обучении, которое не только фиксирует опасность, но и формирует соответствующий поведенческий паттерн. Это позволило роботам проявлять более осторожное и предусмотрительное поведение по всей траектории движения, минимизируя риск аварий и непредвиденных столкновений.
Внедрение страха в робототехнические системы имеет множество практических применений. К примеру, в задачах спасательных операций и обследования опасных территорий роботы смогут самостоятельно избегать угроз, связанных с нестабильной средой: обрушениями, токсическими зонами и другими рисками. В области мониторинга и охраны объектов такая система позволит роботам достигать максимальной эффективности, оперативно реагируя на новые потенциальные угрозы и предотвращая инциденты. Тем не менее, специалисты отмечают, что текущая модель эмоционального страха носит реактивный характер и предназначена исключительно для быстрой самозащиты. Она не охватывает рациональные и длинные размышления, которые у человека формируются через «высокий путь» обработки информации.
Поэтому в дальнейшем планируется интегрировать более сложные когнитивные компоненты, которые позволят роботам не просто инстинктивно реагировать на опасности, но и стратегически планировать свои действия с учетом опыта и логических выводов. Современные достижения в области больших языковых моделей и искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, открывают новые возможности для создания продвинутого «высокого пути» у роботов. Такие модели могут эмулировать функции префронтальной коры мозга, включая принятие решений, анализ контекста и стратегическое планирование, что значительно расширит спектр адаптивного поведения машин. В перспективе исследователи намерены перейти к моделированию у роботов не только страха, но и других эмоций, создавая многомерные эмоциональные системы. Это позволит развить более тонкие и комплексные формы поведенческой адаптивности, которые лучше отражают человеческий опыт и обеспечивают роботу максимальную эффективность в самых разнообразных условиях.
