当人类遇到机器人，是威胁还是机遇？

亨利·福特是福特汽车公司的建立者。他也是世界上第一位使用流水线大批量生产汽车的人。他曾说过一句话：「我只想要一双手，为什么每次总有个大脑跟着？」（Why is it everytime I ask for a pair of hands, they come with a brain attached？）

对他来说，只需要一双干活的手就可以了。实际上，福特有时候连「一双手」都不想雇。如果把人当成「成本」，那么就该进行成本分析以最大可能地节约成本。福特对生产汽车的流水线上的工作进行了分析，「发现 670 项工作可由无腿的人来干，2360 项可由只有一条腿的人来干，2 项可由无手臂的人来干，715 项可由只有一条手臂的人来干，10 项可由盲人来干。这样，在 7882 项工作中，有 4034 项——虽然其中的一些需要力气——并不需要完全的身体能力」。

随着劳动力成本的不断攀升，人们越来越倾向于用机器人代替人类工作。但机器人能完全替代人类工作吗？随着时间的推移，人们发现，教会机器人某些特定工作，并不是简单的事情。

人类通过进化，大脑已经有了自己高度定制的处理惯例。虽然我可能没见过桌子上的毛巾，但我知道自己能轻松把它拿起来。在拿取毛巾的过程中，大脑重拾此前类似的体验，并将处理方法回传给双手。

但对于机器人来说，就没这么容易了。Pieter Abdeel 率领的伯克利大学机器人研究小组，花费数年时间才教会机器人「BRETT」叠毛巾。最大的难点在于，每块毛巾都不同，即便是抓取物品这一简单动作，也需要依靠大量的处理和编程信息，这意味着包括人形机器人在内的复杂系统，需要具备非常强大的计算能力。

让机器人学会抓物体有多难？

梅卡曼德机器人创始人邵天兰曾在文章中介绍，让机器人有智能，是非常难的一件事。广泛存在的实用场景和困难重重的技术使得混杂物体分拣问题（Random Bin-Picking）被称为机器人学的「圣杯」。

要解决上述问题有如下几个难点：首先，要让机器人看到东西（准确识别 3D 物体，实际上很难）；其次，要让机器人理解它所看到的东西是什么；然后，让机器人正确移动，避免不正确的碰撞（避免环境碰撞、自碰撞），需要执行正确的路径规划，难度也很大；最后，整合上述技术，背后仍然需要大量的工作。无论是硬件还是程序，都有很高的要求。

想要让机器人完成复杂的工作，不只需要一双手，必须要有一个「大脑」。

加州大学伯克利分校工业工程和运筹学系教授Ken Goldberg对此愁容满面，他不断摩挲着手中的咖啡杯，嘴里还念念有词的说：让机器人掌握这类数据（让机器人学会抓东西）怎么这么难啊。

人是一种群体性动物，在远古时代，人们将经验、知识、观念口耳授受，代代相传。这让人类逐渐变得强大。在现实生活中，人类常常会凭借「集体智慧」轻松解决问题。那么，能不能让机器凭借集体智慧解决问题呢？研究人员通过这个思路，研发了「集成学习（Collective Learning）」技术，可以协同各种专用算法输出单个结果，尝试解决其中的一部分问题。

如何让机器人学会抓握一个物体？在过去，许多科学家的研究方向是让机器人反复练习，但这个过程非常耗时。Goldberg 的团队则采取另外一种方式，他们与谷歌云平台合作，先将实验室里的机器手与服务器终端相连，每台机器尝试抓取超过一千个对象并找到最佳的抓取方式，再将这些获取的数据在机器之间共享，这样每一个机器手便能知道如何抓取测试过的所有物体。

图 / Mit Technology​​​ View

云机器人是什么？

Goldberg 在很早以前便认为，机器人和人类一样具有学习能力。它能够学会绘制云存储中的信息，能够更快地建立和分享信息。他在个人页面中写道，机器人和自动化系统将不再受到计算能力、内存和软件资源的限制。「云机器人和自动化」是一个新的案例，机器人和自动化系统将共享数据和代码，在新兴的网络技术研究之上进行计算，如云计算、深度学习、大数据、开源软件等。

前 Google 机器人联合创始人在 2010 年提出了「云机器人（Cloud Robotics）」这个术语。云机器人和运动控制系统可以被广泛的定义为：在任何机器人和自动化系统中，依赖于来自网络数据中的代码来操作，而不是所有的感知、计算和存储集中在一个独立的系统中。

使用云机器人至少有四点潜在的优势：1）大数据：以上文中的「抓物品」为例，每个机器人认识的物体是有限的，如果物体数据存在云端，机器人就能知道物品的种类和解决办法；2）云计算：让机器人看见并感知物体，需要很高的成本，动辄十几万人民币，但可以通过复杂计算来弥补，而云计算能解决这一问题；3）集成学习：让机器人共享它们的「成功经验」，运用到所有机器人身上；4）Human Computation（人类和机器合作）：人类的大脑始终有很多功能比机器要强，利用众包挖掘人的优势。比如，通过人工分析图像和视频来帮助机器工作。

当人类遇到机器人，是威胁还是机遇？

人工智能和机器人诞生之初，人们就对此保持警惕，并持续至今。Nick Bostrom 是牛津大学哲学系的教授，他在 2014 年出版了一本名为「超级智能」的书，对人工智能是否会超过人类进行了探讨。霍金、比尔·盖茨和马斯克等人，都在警告机器人和人工智能将给人类带来威胁。马斯克在演讲中曾提到，人工智能是对人类社会的「根本性存在威胁」(fundamental existential risk)。

然而，随着人工智能近两年不断产生突破性进展，机器人也会越来越智能，两者都会有很大的突破。另一方面，如今劳动力成本不断增加，越来越多的产业希望引入机器人，减少劳动成本。此外，在科技时代下，各国之间的竞争逐渐变成技术竞争，机器人会逐渐走入我们的工作和生活。那么，机器人会替代人类吗？

Goldberg 对此的看法是，我们应该更多关心其「多重性」（Multiplicity）——不同群体的人类和机器人一起协同工作，以解决搜索、运输、医疗保健、设计和探索等难题。人和机器人将协同发展。

在 2018 年的一月，加州大学伯克利分校工业工程和运筹学系教授 Ken Goldberg 将来到 GeekPark IF 大会的现场，与我们分享他的「云机器人」以及不久之后终将会到来的「协作机器人时代」。

极客公园创新大会作为中国科技界最顶级，也最国际化的舞台，几乎每年都有一位世界级的极客领袖驾临，无论是苹果的联合创始人 Stephen Wozniak 还是硅谷钢铁侠 Elon Musk，我们拜见这些极客领袖，不是因为他们的财富，而是因为他们带给我们的新思考与新可能。Mike Selden 就是这样的一位极客，他和他为数不多的伙伴们，正在用个体的力量推动一项能够改变世界的技术发展，这样的改变不会停止，并且它终将影响到我们的生活。

在持续 3 天的大会上，将有 6 场主论坛，50 余场超浓缩知识与洞见分享及前沿社冬季会晤，近 100 位大咖分享前沿思想，来自不同领域、不同地方的科技主义者们一起悟道。

够了吗？还不够！大会现场还会有超过 5000 平米的体验空间供与会者参观体验。

如果你对此感兴趣，不要错过明年 1 月 19 日到 21 日的极客公园创新大会。

责任编辑：双筒猎枪

头图来源：视觉中国