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机器人来了，在感知世界它很智能
在《星球大战》中,天行者阿纳金用废弃的残片和回收物拼凑了一个机器人,这个神经质、多嘴又胆小的礼仪机器人虽然在电影中没有异能奇技,却在登上荧幕的那一年深深吸引了科林·安格尔.这位未来的“家用机器人”之父在那一刻决定将机器人作为自己毕生的研究方向.直到2002 年第一代扫地机器人Roomba 诞生,三位来自麻省理工学院（MIT）计算机科学暨人工智能实验室的创始人——罗德尼·布鲁克斯教授、科林·安格尔和海伦·格雷纳才算在实用机器人领域的探索中给全球产业开辟了一个全新的方向,无数的后来者基于iRobot 公司前期的理论和技术探索,开始向不同的服务机器人领域延伸.
其实,从1990 年iRobot 公司的成立算起,人类对服务机器人应用的探索也仅仅才28 年.《商学院》记者在对iRobot 公司各方深入访谈后,试图还原这条探索路径,从中找出对中国家用机器人研究有益的方法和路径.
让普通消费者愿意买、买得起
1990 年iRobot 公司成立时,三位科学家的初衷是希望将机器人技术带出实验室,到现实生活中帮助人们.
这是一个没有先例可供借鉴的行业,因为当时压根儿就没有机器人产业,这意味着没有收入.但就是在这样的环境中,一批痴迷此道的科学家慢慢聚到了iRobot 的门下,成为一创者.
1991 年,一款从蚂蚁身上得到灵感的六足机器人——Genghis 在iRobot 问世.这款机器人的特殊之处在于,设计者并未给其预设一个行走路线,而是扔到环境中自己摸索,像昆虫那样,遇到障碍物时自己学习如何处理反馈信息.这正是iRobot 对于机器人的定义：在现实世界中,为了实现特定目标而感知世界,并且合理行动的物理设备.能够自己在环境中探索,这是向“智慧”迈出的第一步.
随后,科学家们不断地探索机器人技术商业化应用的场景.
iRobot 在28 年间有过20 多种不同的尝试 ——从太空机器人、安防机器人、商用机器人到家用消费机器人等等,可谓一部机器人探索的教科书.
在这些探索中,有些是因为想法本身不正确,有些推出的时机不成熟,所以一路走来并不顺利.“但是,我们通过实践学会了如何去做选择,了解下一个机会在哪里.”安格尔说.
在决定专注于家用机器人之后,安格尔的想法是,公司不仅要搞发明创造,还要确保发明的产品普通消费者愿意买,买得起.
“我有一个想法,就是让机器人在我们的生活中扮演越来越重要的角色,这也是为什么iRobot 会去承接不同的项目、研发不同的技术.我们想知道未来机器人和人类的关系能够有多亲密,能够在我们的生活中扮演哪些重要的合作伙伴角色.”科林·安格尔说.
让机器人“智慧”地工作
至今,iRobot 对机器人的定位始终未变：必须具有智慧,以智慧的方式做事,与人和复杂的环境进行交互.
那么,怎样才能设计一个使用功能合理的机器人呢？
iRobot 最初为扫地机器人设定了两个基本目标：一是在有许多障碍物的环境完成对房间的清扫覆盖率；二是从接到打扫指令开始,到完成清扫后回到充电桩的任务完成率,这是用户体验的关键环节.“用户可不希望回到家看到机器人半路被卡住,或者遗漏打扫区域.”安格尔说.
为此,科学家们尝试做出各种探索.
探索之一,就是怎样才能让机器人具有灵活移动性.机器人如何避障？安格尔在MIT 做研究时,昆虫给了他启发.安格尔的想法是,智能机器人也应该具备这种灵活性,而不是依赖一台超级计算机提前做好各种行为的编程.
安格尔想到了自下而上式的策略.要从A 点走到B 点,自下而上的模式是先有B 点的目标,然后把很多大的行为拆分为一个个很小的行为策略.
如何让机器人在屋中走出一条合理的路线？起先科学家们考虑的是采用系统移动轨迹（规划式清扫）,但弊病很明显：当机器人碰到桌脚,系统会判定这块区域没有入口,自动避开.甚至把桌子移开后,扫地机器人依然会固执地将这一区域避开清扫.
为此,科学家们引入配备iAdapt 情景规划算法的多重模式智能切换技术（即根据不同情境可灵活调整）,每秒可以做出超过60 次决策,以适应各种类型的家居环境.这一技术与规划式清扫相结合,但两种模式不是简单的叠加.
“一个会做加法的机器人并不代表它拥有智能,因为它还没有办法真正理解数学.同理,一个机器人对房间的某块区域进行系统性的清洁,它也就仅仅会做这一件事而已；只有能够在几十种不同的情况下,都能对房间进行彻底清扫,这才称得上是稳定、可靠且智慧的扫地机器人.这需要非常深入地了解机器人,了解人工智能,才能让机器人具有智慧.”安格尔说.
然而,挑战扫地机器人智能的事还不只于此,当遇到难以一次性清理干净的污垢时,机器人要有能力探测到,并且暂时放弃下一步的行进,在原地多次清扫,直至传感器探测达到清洁标准后才继续前行.保证清扫质量成为考验机器人“智慧”的又一大关键要素.
而探索之二则是让机器人具备高层次的理解力.扫地机器人的一个关键技术是环境理解,即自己能进行判断,简单说就是知道自己在哪里,要去哪里,知道下一步要做什么事.这属于高层次理解的范畴.所谓高层次理解是指人在做事之前先做计划,基本行为则是指人不假思索的行为.当第一次学习打棒球时,人会有意识地思考击球策略,这是高层次的理解,而熟悉之后,不假思索地击球,虽然这背后包含着非常复杂的思维,但人们不会意识到在为这件事做计划,这是因为高层次的理解已经转化成为基本行为.
同理,当机器人达到更高层次的理解时,甚至可以知道从餐厅去到厨房中间需要经过客厅,并且在行进的过程中不会跌倒,能够绕过障碍,这就是更高层次的理解.
但机器人也像人一样,行为积累都有一个从简单到复杂的学习过程,通过不断地积累,机器人可以拥有处理复杂行为的能力,实现高层次的理解.
探索之三是要让功能要恰到好处.很多扫地机器人会借助摄像头和传感器来定位,但问题也往往出于此.有些开发者声称能够拍摄屋内360 度的全景,以此来定位和导航.“但是这样做会导致捕获的画面数据太多,分析处理软件很容易卡死.”iRobot产品管理总监Hooman Shahidi 说.
iRobot 的设计思路是要恰到好处的简单.工程师在扫地机器人上方安装的摄像头视角为35 度角,可以避免只看标记物稀少且光线单调的天花板,让墙面上众多的特征物,如门、窗、挂画等进入视野.这些地标的数量能够恰到好处地保证机器人顺利完成定位和导航.
目前iRobot 尚未攻克的难题是让机器人识别真正的垃圾,比如区分掉在地上的乐高积木零件和碎木片等等,“未来让机器人真正了解环境可能会包括这样的思考,‘这是什么东西’‘是否是不该清扫的物品’”iRobot 技术副总裁Chris Jones 说.这其中涉及到神经网络等技术的深化研究,这正是iRobot 努力的方向：在感知世界过程得智能,从而产生巨大的价值.
重新定义家用机器人
在2018 年由美国著名科技杂志Xconomy 主办的Robot Madness 机器人大会上,来自产业界、投资界和学术界的人在探讨的问题是,未来机器人将怎样走进家庭,成为人们生活的一部分.
过去,人们印象中的机器人有手有腿,而随着科技进步,机器人可以展示出多种形态,甚至未来,整幢房屋也能成为一个机器人.
Ori 系统的创始人Hasier Larrea 正在做着这样的尝试.在一些人口密度高,房屋寸土寸金的城市,Ori 系统要让房屋变成一个可以随着主人的需求变化而可以随时自动调整功能规划的建筑.
来自Affectiva 的Rana el Kaliouby 则正在努力创建人脸的情绪识别系统,她梦想有一天汽车能够察觉到驾驶员的情绪低落或是疲倦,进而自动发出警报.但她的挑战在于,全球各个族群情绪表达的方式千差万别,表情最多的是热情的拉美人,表情最少的是严肃的亚洲人.在这套人机交互体系中,她还在试图让系统去理解乘车者之间的关系.
那些曾经在iRobot 早期探索中得到滋养的科学家们也在孕育全新的机器人公司,有人在尝试农用机器人；罗德尼教授离开iRobot 后创立了Rethink 机器人公司,这是一家工业协作机器人公司；另一位前员工则正在突破罗德尼教授的研究,创造更智能的第二代协作型机器人.
令安格尔自豪的是,目前至少有20 家与机器人相关的公司都是由iRobot 的前员工创立的.28 年间iRobot 取得了一千多项专利技术,这里已经成为机器人科学探索的摇篮和基地.
机器人论文范文结:
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