本帖最后由 xiaobing86203 于 2018-3-6 21:03 编辑 ) m- m1 f) w% `+ I
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机器人不能是傻冒, 也不能动不动就栽喷泉里。
1 }- }, t; e0 F8 H3 G* b5 ~ 人类社会正经历一场影响深远的技术重构。曾经只在科幻作品中嬉戏的机器,已经开始渗透我们的生活。即使你还没有机器人工友,那样的未来也不远了。自动驾驶汽车志在变革我们的马路。第一批真正的高级机器人已经在医院、建筑工地乃至沃尔玛干上活了。但自动化革命的背后隐藏着堆积如山的难题。乐观一点,也可以说是挑战。对此,一个机器人学家小组在《科学》子刊《机器人学》上发文,列出了机器人发展面临的十大挑战,涉及众多领域:来自电气工程的新发动机,来自材料科学的新材料,乃至社会科学的伦理准则。机器人革命的确切走向并不明朗,但可以肯定的是,一大批学科都将受到冲击。 “我们想以这篇文章,作为如此多样的一个研究领域的切入点,让大家一起来拓展思路,”文章第一作者、帝国理工学院机器人学家杨广中表示。 1 硬件 # e5 ^( W/ G ^8 a) ^
我们不妨从硬件说起。专家组并不担心机器人具体类型的问题,比如类人机器人或协作型机器人。“这是有意为之,”杨广中说,“因为有时候,我们过度关注具体形式,而不去从根本上思考如何另辟蹊径,如何向大自然学习,如何使用新材料。” 大部分机器人都还是一副呆傻、面无表情的模样,说话也有些困难。但这种情况已经开始改变。 比如,有的机器人形象越来越萌。在「软机器人」这个名称颇为形象的领域,工程师正在开发一种柔软的机器人,比如靠流动的油来改变形状。这样的机器人使用时,会安全很多。但首先,工程师们必须攻克一些难关,比如被刺破后,软机器人该如何自我修复。目前,只有一种软机器手能办到,但前提是让人热敷40分钟。理想情况是,在室温之下,机器人就能进行自我修复。 ▲「章鱼机器人」开启了软体新时代▲ 将经过自然界检验的灵感借鉴过来,这个过程称为生物拟态(biomimicry)。在生物拟态领域,自我修复尤为重要。 比如,要复制人手,你就需要一种触感良好的软性材料,但受损之后要能自我修复。这还没完:手是一种复杂至极的工具,满是肌肉、肌腱和小块的骨头。如何将其复制过来,让机器手像人手一样灵动自如?依样画葫芦看来行不通。所以,难点就在于,如何避开这种复杂性,同时实现堪比人手的灵巧性。 生物拟态的另一个范例是机器人“Cassie”。它看上去就是两条腿,像一只没有身体的鸟。 最有意思的地方是,Cassie的创造者并没有说:“好啊,就按照鸟腿的样子,复制一对出来。”而是通过计算,得出效率最高的解决方案,所得的结果恰好类似于鸟腿。但复制自然,尤其是制造类人机器人的挑战是,还得同时复制生物体无可比拟的能效。如果你想模拟出蚂蚁大小的机器人,并用传统电机,也就是超级笨重的执行器来驱动它,那我只能祝你好运。
& s( r6 ^* U5 J8 ?5 x一个解决办法是,把机器人看成一个分布式整体的一部分,而不是自成一体的执行者。比如,微型机器人合力建造复杂建筑,或是农业机器人协作收割作物。这样一来,我们就得想办法设计只有几厘米长的机器人。
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$ P+ U- k/ U b5 p& ]& N' K5 o当然,要构建互联的微型机器人,你还要开发相应的算法,协调成百上千台机器,这就涉及到机器人学在软件领域面临的挑战。在纯粹的数字世界内,AI正大步迈进,但具体实施又是另一回事。 举个例子,算法可以通过自学,迅速掌握某些技能,比如经过不断试错,学会辨认物体,这个过程被称为强化学习。但让机器人亲自动手,尝试幼儿游戏呢?相较于纯粹的虚拟计算,这个试错过程就漫长多了。因此,未来的难题就是让机器人操控现实世界中的新奇物件。 随着光达(lidar)等传感器的性能不断提升,价格也日益减低,在上述方面,机器人已经取得长足的进步。但它们还是经常性地掉进喷泉,或差点在人行道上碾到一条狗。因此,这方面还有待提高。 ▲美国一安保机器人冲到了喷泉池中▲ 这还没说到人机共处呢。机器人面临的最有意思的挑战或许涉及到人机互动方式。这看似简单:要相互避让,机器人摔倒要帮忙扶起来,诸如此类……但也会一下子变得十分棘手。比如去年,一个安保机器人就遇上了麻烦,它被指在旧金山骚扰流浪汉。 那么在情感上和实际互动中,我们和机器之间应该是什么关系?要是生产商利用这些关系,说服儿童不断购买越来越高级的玩具机器人,我们该怎么办?如果机器人没有回应爱的能力,你会真心待它吗?从伦理角度看,机器人的未来不免令人困惑。 当然,大部分的人机互动都是无害的,也会成为很多产业的常态。有的机器人,比如达芬奇系统,已经开始与外科医生并肩作战。但将来的挑战在于,随着机器人日益接手缝合伤口等枯燥型任务,越来越多的责任将被交到机器人手中。到那时,人机互动就真的成了一场微妙的舞蹈,外科医生与机器人并肩工作,互不干扰。 ▲达芬奇机器人手术系统▲ 真要说起来,在不远的将来,谁又能跟机器人学脱得了干系?“看看这十大挑战,”杨广中说,“有来自材料科学的材料、来自电气工程的电力、来自计算科学的导航控制、来自生物学的硬件系统。”还有伦理学家、神经科学家、脑机接口,以及安全专家防止你的类人机器人被黑后大闹一场……这越来越像是每个人的家务事了。 4 }& }0 Y5 O& D. z- Z5 B8 p
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