Методы решения. 
Коллективное поведение роботов. 
Желаемое и действительное

В названиях большинства приведенных выше проектов фигурирует слово swarm — рой, стая. Действительно, многие исследования черпают свое вдохновение из мира насекомых, многие из них постоянно проводят аналогии с колониями муравьев, пчел и прочих стайных животных. Но, разумеется, реализуются и исследуются и другие модели.

На сегодняшний день исследования в области коллективного поведения роботов можно разбить на следующие направления:

" Строгое" математическое решение. Речь идет об исследованиях в области теории систем, создании формальных моделей и механизмов коллективного поведения.

Технологии многоагентных систем (МАС).

Имитационное моделирование, т. е. реализация моделей взаимодействующих субъектов (роботов), при этом за основу берутся биологические объекты. Сюда же можно отнести и исследования в области т.н. искусственной жизни.

Роевые, пчелиные и муравьиные алгоритмы. Это методы, исследующие внешние, сугубо феноменологические стороны поведения живых организмов. Подобного рода методы и алгоритмы лежат в основе т.н. роевого интеллекта.

Эволюционные методы. Основная задача — реализация эволюционным путем механизмов внутристайного (внутрироевого) взаимодействия.

Однако прежде, чем рассмотреть эти направления, остановимся на некоторых терминологических вопросах. Это позволит избежать некоторой путаницы по интересующему нас вопросу, т.к. тема коллективного поведения роботов крайне модная и вокруг нее разводится большое количество спекуляций.

Распределенный ИИ. Иногда, говоря о задаче коллективного поведения роботов, пытаются применять термин «распределенный искусственный интеллект» (РИИ), считая, что эта область ИИ занимается самыми общими аспектами коллективного поведения агентов. Однако (по крайней мере — сегодня), этот подход вряд ли можно считать сложившимся. В лучшем случае основу РИИ составляют результаты, полученные в теории распределенных систем, теории принятия решений и даже теории МАС. Основные же проблемы остаются по-прежнему нерешенными. Неясно, как эффективно разбивать задачу на подзадачи и распределять их между агентами, неясно, как будут синтезироваться результаты и и согласовываться решения т.п. Иными словами, РИИ может восприниматься сейчас как декларация о намерениях.

Другим близким термином является т.н. групповая робототехника.

Групповая робототехника (ГР) это очередной «новый» подход к координации систем многих роботов, которые состоят из большого числа в основном простых физических роботов. Предполагается, что желаемое коллективное поведение возникает из взаимодействия роботов между собой и их взаимодействия с окружающей средой. Этот подход заимствован из т.н. роевого интеллекта, о котором мы будем говорить ниже. В основе роевого интеллекта — биологические исследования роевого поведения насекомых. Идеологическая основа ГР — это эффект эмерджентности поведения, наблюдаемый у социальных насекомых. Считается, что относительно простые правила индивидуального поведения могут создавать сложное организованное поведение всего роя. Ключевым моментом является взаимодействие между членами группы, а целевой функцией — разумность поведения не индивидуума, а всего роя (группы роботов).

В отличие от известных распределённых робототехнических систем, ГР подчёркивает необходимость большого количества роботов, а также предполагает масштабируемость, например, с использованием только локальной связи.

Важным аспектом ГР является ее техническая направленность: создание конструкции роботов, систем управления, механизмов взаимодействия. При этом принципиальными факторами в ГР являются миниатюризация и стоимость. Это — основные проблемы в создании больших групп роботов, поэтому простоте каждого члена команды в ГР уделяется особое внимание.

Забегая вперед, отметим, что именно принцип «простоты» робота является самым слабым местом ГР. Проблема как раз состоит в том, что члены стаи — это очень и очень непростые по своей структуре, поведению и возможностям организмы.

И, наконец, встречается термин коллективный интеллект, который появился в середине 1980;х годов в социологии при изучении процесса коллективного принятия решений. Коллективный интеллект определяется как способность группы находить решения задач более эффективные, чем лучшее индивидуальное решение в этой группе.

Теперь, разобравшись с терминологией, пройдемся по пяти основным направлениям коллективного поведения роботов, начав с формальных моделей.