В Университете Сассекс, Великобритания, ученые разобрались с тем, как улитки принимают решения. Для решения некоторых вопросов, например, питания, улитке достаточно использовать лишь две клетки мозга - одна определяет состояние голода, другая - близость пищи. Такой подход, связанный с использованием минимального числа компонентов для принятия сложных решений, поможет и в области робототехники.

Поиск и поглощение пищи можно представить как сложную задачу, критичную для выживания. Казалось бы, упрощать этот алгоритм чревато ошибками, способными поставить под угрозу безопасность организма или робота… однако улитки опровергают это мнение фактом своего существования и выживания в природе. Конечно, им не приходится выбирать из множества гарниров, находить соответствие блюд своим сиюминутным желаниям или убеждениям... Для базового функционирования, такой системы вполне достаточно.

Нужно ли роботу принимать решения о каждом своем действии централизованно - или каждая его часть должна заниматься своим делом обособленно, как, например, это происходит у человека? В конечном счете, мы практически никогда не задумываемся о том, куда и под каким углом поставить ногу (если не идем по узкому карнизу на стене высотного здания или по узкой тропке вьющейся по обрывистому склону горы), сколько раз вдохнуть и выдохнуть за следующие две минуты… По схожему принципу сегодня работают мягкие захваты некоторых устройств -  для такого “шара” не важна форма удерживаемого объекта. Существуют и более простые механизмы, например, устройство, способное идти по горячей поверхности практически вечно (при условии, что существует определенный температурный контраст этой поверхности с окружающей средой). Такой машине для передвижения не требуются ни сенсоры, ни актуаторы. Речь идет не только о выборе того, что нам ближе с антропоморфной точки зрения, но о обеспечении максимальной энергоэффективности принятия решений при неизменном функционировании устройства. Вполне возможно, что выработанные природой механизмы окажутся достаточными для оптимальной работы некоторых машин.

Можно наблюдать борьбу “двух течений”. 

Одно из них подразумевает использование в робототехники бионических принципов, не всегда требующих вычислений, как в примерах, описанных выше.
Другое - это распараллеливание вычислительных процессов, их разделение на “высшие” и “низшие”, что может давать выигрыш в общем “интеллекте” робота, повышать скорость его работы, а иногда повышать его энергоэффективность. К “высшим” при этом принято относить, например, системы технического зрения на основе ИИ, речевые интерфейсы для общения с человеком. А вот функционированием ног робота или захватом его манипулятора при таком подходе может управлять независимый контроллер или процессор.

Получив от центрального процессора лишь команду “вперед” “периферийный вычислитель” воплощает это “вперед” в виде последовательностей сигналов для актуаторов платформы, обеспечивая движение робота, пока не получит следующую команду. Ранее такой подход было сложно реализовать в силу немалой стоимости, массогабаритов и энергопотребления вычислительных устройств. Сегодня, когда вычислительные устройства стали миниатюрными, а стоимость их упала до десятков долларов, можно ожидать, что мы будем видеть все больше робототехнических устройств использующих мощный центральный процессор и набор периферийных процессоров попроще, управляющих различными функциями “организма” робота.