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距离你和机器人做同事的日子到底还有多远?

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」。

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。

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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,请扫描下方二维码或点击「阅读原文」前往 IF 大会官网锁票,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

本文由极客公园原创

转载联系 zhuanzai@geekpark.net

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  • 原文链接http://kuaibao.qq.com/s/20171221A0ID6V00?refer=cp_1026
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