机器人的研究已经开展了40多年,现在的研究方向是什么?

时间:2017-03-22

如果从行为层面来说,对于完成独立的某种行动,机器人技术,或者说是控制技术的发展已经有了长足的进步,对于工厂流水线上的机器人来说,处理精度、处理速度都远远超过了人类。 

目前一块I7-4790KCPU主频可达4.0Ghz,每秒可计算4000000000次,而它一共有8块这样的物理核心可以协同作业。

IBM的“深蓝”计算机,是现代科学与棋艺相结合而产生的项目,它已能战胜90%以上的人类棋手,达到象棋大师的水平。    

日本发明了一个百分之百赢对手的猜拳机器人,从观测人的行为、分析手势直到控制机器改变手势的时间已经到了毫秒的级别。

在工业上,手臂式的机器人运动快速、平稳、重复精度高,可充分保证生产节拍需求,并保证作业成果均匀,产品质量稳定,普遍能达到低于0.1毫米的运动精度。

近几十年,机器人的应用不断拓展,任何人类无法从事的工作机器人都将挑起重任,比如危险作业、极端条件作业;而人类能做到的,机器人能做得更快更好。

 

为什么我们可以在行为层面上赋予机器那么高超的能力?因为人类现在赋予机器的能力无非都是观察、理解、抽象、复现,这四步反复实现,重复运用而产生的。举个例子,猜拳机器人的目的是程序员编写的,也就是永远取胜,人通过步步逆推,实现了对这个问题的完整抽象,并确定了算法。高级的国际象棋电脑还可以储存大量对局记录和残局着法,在不同的场合查照对局,研究方向,进行赛前准备和分析封棋局面。计算机弈棋程序估计局面的方法、选择最佳决策过程中限制选择数量的有效方法、拟订各种战略战术等等。

当该机器人制造出来后,一切在这个领域的变数都消失了,这个机器人已经完成了“目的”,哪怕就是手机里的SIRI,也是在人类赋予它大量的问题数据库,由它来根据关键字进行检索,并且根据相应情景反馈答案的不是吗? 

可是有SIRI不能回答的问题吗?有猜拳机器人赢不了的比赛吗?有深蓝下不好的残局吗?当然是有的,人类没有赋予它们的能力,它们自然就解决不了,只能通过一系列算法,选择最佳的策略去尽可能地解决问题。 

那么我们有可能让机器自己思考吗?

不得不说,如果从思考层面上来剖析,机器人是否具备独立思考的能力,或是独立的意识,以此判断机器人的发展情况,我们根本上还并没有什么进步。 

因为首先人类对于人脑的工作原理尚不清晰,所以更别说制造机器的大脑了。虽然机器学习、人工智能技术的发展不断突破,但是其所依赖的模式依然是一种人所赋予的精神模式。人将机器人有可能遇到的所有问题进行分析,然后给出对于该问题的处理方法,或是给机器一个判断机制让机器根据情况自行判断。然而一旦机器人面临的问题超越了人所赋予的框架意外,机器人便无能为力。再先进的扫地机器人也不能去搬桌子。猜拳机器人、深蓝、工业机器人和三国时期的木牛流马没有本质的区别,都智能算作机器。不能算作智能生命。 

如果这个话题继续向上延伸,就涉及到了智慧究竟是什么。图灵测试是目前人类认可的判断依据。(如果机器能在5分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题,且其超过30%的回答让测试者误认为是人类所答,则电脑通过测试。)

 

但是假设图灵测试的另一端是一台存储了人类所有可能提出问题的答案的超级庞大的数据库,那么它也将通过图灵测试。我们是否可以说它拥有智慧呢?人类甚至不能确定自己是否拥有智慧。我们所做出的种种判断和决定,是出于我们自己的意愿?还是一切已经像宿命一样安排好了,我们只是按照一个数据库去搜索答案并执行这个答案?

 缸中之脑

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希拉里·普特南(Hilary Putnam)于1981年在他的《理性,真理与历史》 (Reason, Truth, and History) 一书中,阐述的假想:

“一个人(可以假设是你自己)被邪恶科学家施行了手术,他的脑被从身体上切了下来,放进一个盛有维持脑存活营养液的缸中。脑的神经末梢连接在计算机上,这台计算机按照程序向脑传送信息,以使他保持一切完全正常的幻觉。对于他来说,似乎人、物体、天空还都存在,自身的运动、身体感觉都可以输入。这个脑还可以被输入或截取记忆(截取掉大脑手术的记忆,然后输入他可能经历的各种环境、日常生活)。他甚至可以被输入代码,‘感觉’到他自己正在这里阅读一段有趣而荒唐的文字。”

有关这个假想的最基本的问题是:“你如何担保你自己不是在这种困境之中?”

 

无论是自然科学,还是人文科学,在关于智慧这一问题上虽然一直在进步,但都并未突破。如果人类不知道自己要制造的是什么,那么便无法制造出来。这就是目前机器人在思考层面始终不能突破的困境。

 

对于行为层面的机器人来说,所需要的概括来说分为三个部分:观测、分析、执行。其所对应的(仅仅是硬件)技术分别为:传感器技术、计算机技术以及自动控制技术。

 

那么这三大块就是目前机器人所发展的方向了,事实上,目前的机器人发展也正是遵循着这样的维度:软件角度,语言学的进步辅以数据挖掘,让计算机对人类语言的处理上升了一个新的台阶,动力系统,液压、伺服电机的改进,也能让机器人的精度更高,能耗更小。材料学,仿生学的研究,让机器人的外形越来越接近于人类。更重要的是,互联网技术对于人工智能的影响,量变产生质变,当数据量达到一个新的数量级,那么一个机器人也将逐步逼近图灵测试的标准。

所以,一个优秀的机器人系统,需要搭配灵活的动力系统和聪明的大脑。这两个领域的突破性进步将引发一场新的革命。我们对于机器人的定义不同,要求标准也不同,但已有的进步,我们是应当给予肯定的。