Разумеется, движения робота — как и ракеты — могут быть намного проще, чем у человека (больше жесткости, меньше степеней подвижности), и, следовательно, его движения будут легче поддаваться описанию в точной математической форме. Однако даже если мы примем за очевидное возможность математического описания системы, связанные с этим проблемы оптимального управления (т. е. оптимального выбора каждой из независимых переменных, выбора объекта наложения меняющихся ограничений, базирующихся на информации о состоянии окружающей среды, изменяющейся в реальном времени) выйдут далеко за пределы возможностей математики и в настоящее время, и в обозримом будущем (даже при условии неограниченной вычислительной мощности). Короче говоря, формальная математика игры в теннис значительно сложнее, чем у возвращаемого космического аппарата.
При отсутствии поддающихся расчету математических решений уравнений движения единственно возможным подходом к созданию робота для игры в теннис остается разработка «мозга» робота, способного к самопрограммированию (т. е. способного обучаться на практике, как это делает человек). Действительно, это справедливо для всех задач, перечисленных в столбце 4 табл. 2.1. Последнее утверждение не означает, что роботы никогда не будут способны к самообучению, точно так же дно не подразумевает, что каждому роботу придется учиться целиком самостоятельно, как это могут делать люди. Преимущество роботов в дальней перспективе состоит в том, что, коль скоро знание уже приобретено, хотя и трудным путем, его можно будет передать другим роботам уже очень легко. Каждое умение будет даваться с трудом всего один раз. Передача знаний от одного робота к другому станет почти тривиальной задачей. Таким образом, разработка роботов, способных к самообучению, приобретает первостепенную важность. В принципе легко представить себе, что компьютер можно научить извлекать уроки из практики, т. е. изменять свою программу. Однако на практике мы не знаем, как запрограммировать компьютер на решение весьма общего класса задач (включая задачу самопрограммирования). Разработка искусственного интеллекта (по необходимости) идет от частного к общему. Таким образом, компьютеры можно научить решать только проблемы относительно узко определенного «класса». Информация на эту тему поступает из разных источников, в их числе психология познания, наука о поведении, нейрофизиология и даже антропология. Однако прогресс в этой области заключается в постоянном расширении круга обобщенно решаемых задач. Сегодня мы еще по-настоя-щему не знаем, чего уже достигли и как далеко нам надо продвинуться для того, чтобы появилась возможность создавать компьютеры, способные к самообучению. Действительно, мы даже не знаем наверняка, можно ли вообще запрограммировать компьютер (с известной нам логической структурой) на обучение по собственному опыту таким образом, как это происходит у людей.