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英特爾研究院院長吳甘沙:機器人的難題可以這樣破解

作者:李佳師來源:中國電子報、電子信息產業網發布時間:2015-06-29 17:29我要評論

機器人最近很熱鬧,先是阿里巴巴、富士康、軟銀聯手進軍人形機器人,隨后又是蘋果聯合創始人史蒂夫?沃茲尼亞克出來發話,擔心人類最后會成為機器人的寵物。目前中國已經是全球最大的機器人市場,中國正在大力發展機器人產業,同時中國的機器人又已經開始呈現出“光伏”一樣的過剩苗頭。全球的機器人技術發展有哪些難點?中國應該如何來布局機器人產業?未來的機器人將會如何走向?日前,《中國電子報》記者獨家采訪了英特爾中國研究院院長吳甘沙。

工業機器人趕上并不難

機器人很熱,機器人種類也很多。從水下機器人到娛樂機器人,從軍用機器人到農業機器人,從工業機器人到服務機器人,從無人機到手機助理“小娜”,門類眾多的機器人令人眼花繚亂,機器人該如何來分類,每一類機器人的難點又是什么?

吳甘沙坦言,對機器人有不同的分類,大致可以將其分為工業機器人和服務機器人,現在更多談工業機器人,而服務機器人也已起勢,像我們聽到的老人看護、餐廳服務、前臺待客機器人等,一般認為其未來前景也許更為廣闊。服務型機器人又可分為專業機器人和消費機器人,前者包括軍事、物流、手術、救援等類型,而掃地機器人、陪伴機器人、社交輔助機器人等屬于后者。機器人也有很多的形態,既包括人形機器人或高度仿真的機器人,也有跟人形不沾邊的機器手臂、圓乎乎的掃地機器人、可轉動的攝像頭,無人機、自動駕駛汽車等新興科技也屬于廣義的機器人,甚至不具有物理形態的聊天機器人,只要有一定自動、自主能力的都可以被稱為機器人。

總的來說,機器人的先進程度有兩個層次:自動化能力和自主能力。工業機器人更強調自動化的能力,但未必有多強的自主能力,多數不需要太高的技術含量,競爭力主要體現在成本結構上的不一樣。不同的企業在關鍵器件的成本占比會不一樣,比如工業機器人中的RV減速器是核心器件之一,日本在這方面的制造和工藝比較強,減速器能夠占到整個成本的20%%多,而中國目前在這個方面的能力尚有一定的差距,在整個機器人的成本中占45%%~50%%左右。中國起步相對晚一點,在這些精密器件的制造上存在生產制造工藝方面的差異,慢慢會趕上,這不會有太多的障礙。吳甘沙認為,相對而言服務型機器人更強調自主能力,對人工智能的要求會更高一些。當然,工業機器人也會越來越強調與人的協作,在無法取代人的場景里能夠更好地輔助人,這樣對感知和認知的要求也會提升,因此這類技術也將成為工業機器人競爭的焦點。

機器人發展有三大趨勢

吳甘沙指出,事實上機器人技術主要包含三個方面:一是感知,要感知周圍的人、感知機器、感知事物;二是思考,比如規劃和推理;三是想明白后怎么控制手腳去完成這個任務。

一是感知,機器人首先是需要對環境建一個地圖,要感知自己現在在這個地圖上的位置,感知周圍的環境。“聰明的機器人可以感知這是一個沒有生命的東西,還是有生命的柔軟體,需要用不同的方法來對待它,或者它是一個可以挪動的椅子,還是是一個不可以挪動的東西。移動的椅子機器人可以把它推開,而不能挪動的東西機器人需要繞開它,這是一種智能。”吳甘沙說,“二是規劃。比如主人命令機器人把這個牛奶熱一下,機器人可能要知道微波爐在何處,如何打開,如何把牛奶放進去,如何操作加熱這樣一個動作,之后又如何把它拿出來,這就涉及到規劃和推理。三是控制和動作。如何控制,如何行走,有相應的動作。涉及復雜的動作時,機器人要有一定的學習能力,比如在人手把手教下來形成動作記憶或自己通過試錯的方式學會。”

吳甘沙強調,人工智能目前主要用在前兩個部分,即感知和規劃當中。當然控制和運動本身也有很大的挑戰性。吳甘沙介紹,卡耐基梅隆大學的一個研究員莫拉維克提出一個悖論,感知和運動這些一歲小孩就能做的事情,機器人實現就很困難,而另外一些機器人的高層規劃、判斷,比如下棋等這些成年人才有的智能,機器人反而很容易去實現。這個悖論反映了機器人和人的構造并不完全相同。所以不能靠模擬人就實現和做好機器人,有些地方需要利用機器的優勢,有些地方需要利用人的優勢,有些地方需要創造一個新的計算架構才能有效地實現更高層面的認知,這其中就會涉及人工智能、計算架構、控制和自動化等方面的交叉。

談及未來的趨勢和可能性,吳甘沙認為,目前機器人的發展并不遵循摩爾定律,尤其是機械部分,價格長期居高不下,具有復雜動作能力的機器人常常有幾十個電機,價格幾萬到幾十萬美元,現在有一種研究趨勢是用計算來替代復雜機械機制,這樣的話機器人將受益于摩爾定律的發展,價格會真正便宜到飛入尋常百姓家。機器人領域另一個趨勢是平臺化。過去的機器人都是定制化的,未來如果有一個平臺,就像PC一樣,能夠基于一定的標準編程,使成本降低,進入市場的速度加快,應用也更為豐富。再有一個趨勢是云化。云化一方面可以把高強度的計算放到云中,解決本地計算能力的問題;另一方面可以把知識放在云中,如果未來成千上萬的機器人通過云相互交換知識,就能夠使智能化程度快速提升。

總之,機器人與我們看到的手機和移動設備有質的飛躍。它是一個真正自動或自主移動的操作平臺,未來物聯網和大數據的智能要從虛擬世界反饋到物理世界,機器人將是首要的平臺。另外一個與PC和手機都不一樣的地方是機器人是有情商的、能夠共情的,它能夠讓你感到舒服,有親密感,讓你有被需要的感覺,這是過去任何電子設備都不能做到的。未來機器人會越來越人格化,一開始可能只是一個助手、管家,最后也許將是你的替身,當你不能身臨其境時,它就是你的阿凡達。

機器人大潮是中國的好機會

談及與國外機器人的差異,吳甘沙認為,在工業機器人方面中國一定能趕上,現在的差距是在一些運動器件上,比如馬達、減速器,中國產的部件現在稍微差一些,在一些復雜惡劣的工業場景中,或者是耐用性要求非常強的場景中,還只能用國外的,這個部分是短板。但是我們相信,中國有很多聰明的人,只要有需求,一定很快能趕上來。

服務型機器人與韓國、日本、美國相比要落后一些,但吳甘沙覺得中國趕上還是有機會的,而且比較看好。從自動駕駛汽車來看,中國發展也很火,也有不少團隊已經做出了真正能夠在路上跑的汽車,感覺有差距但差距不大。現在谷歌的自動駕駛汽車要商用化,也遇到一些技術上的瓶頸,也沒有完全突破。比如它的感知器件,激光雷達、攝像頭等,在一些惡劣環境中工作得不好,比如下雨、下雪時無法準確感知環境,或是強逆光不能分辨紅綠燈,導致在實際應用中還會遇到問題,這些問題可能需要5年時間才能解決,這樣也給了中國時間來趕上。在服務型機器人上,在人工智能方面,現在有了開源以及更多跨國之間的學術交流,應該說中國已經在迎頭趕上的路上,并沒有哪一個坎國外邁過去了,中國還沒有邁過去。

從資本的層面看,中國的資本很關注機器人,對于機器人的發展又是一個很大的利好。比如說獲得小米投資的國內機器人公司Ninebot(九號機器人)最近宣布以全資方式收購平衡車鼻祖賽格威(Segway),賽格威是電動平衡車的發明者和最著名的世界品牌廠商,在收購完成后,九號機器人將會擁有對方400多項核心的專利。這也意味著九號機器人未來有望攀上世界智能代步領域的制高點,成為世界行業領頭羊。這其中有一個很有意思的故事。最初九號機器人沒有多少專利儲備,Segway還在去年試圖控告它侵犯專利,但是九號機器人講了一個很漂亮的故事,它能夠將平衡車做到很便宜的價格,讓更多人以此代步,于是融到了很多資金,后來就有了九號機器人收購Segway的事情,這說明資本這個維度是可以讓中國快速縮短在機器人技術和人才儲備上的短板的。

現在這波機器人大潮對中國來說,是一個很好的發展機會。人力成本越來越高,社會開始進入老齡化,家人分隔兩地,都給機器人提供了很好的需求空間。機器人的發展一定會像物聯網、大數據等的發展一樣,從過熱、洗牌到理性發展。

未來不排除機器人會有自我意識

未來人工智能發展到更高階段、未來機器會取代人令很多人擔憂,包括沃茲尼亞克、比爾?蓋茨、霍金等名人都有這樣的論調。

吳甘沙認為這樣的問題有幾種回答,一是機器人一定會取代人的一部分工作。從最簡單的低端重復性工作開始,慢慢到高端、重復性的工作,比如廚師、律師、稅務專家,慢慢會侵入到知識工作者、創意工作者的領域。關鍵是被取代工作的人,有沒有新的工作去做。就如同互聯網摧毀了很多行業、取代了很多人的工作,同時也創造了很多職位。二是人和機器人是相互配合、協作,不是取代人。人工智能的專家不希望把機器定義為那么邪惡,不是取代而是幫助,就像富士康公司里面的,機器人不可能完全取代人,有些工作需要人和機器來協作完成。

“霍金、比爾?蓋茨對機器取代人表達了擔憂,甚至認為機器人會變成一種新的族群,起義、反過來征服人類,也應該值得重視,所謂人無遠慮、必有近憂。我在2013年的一篇文章對《機器與人賽跑》也提出了類似的觀點,我覺得我們從教育、從倫理道德、從工作等的維度都需要未雨綢繆。在技術上,我們如何在設計的時候將阿西莫夫的三大定律考慮進去,保證系統的設計是正確的、技術實現是準確的,即使出了問題也是可以干預的。另外,也要實時去評估機器人在法律上、倫理上、經濟上對社會、對人類帶來的影響,以便早做準備和預案。未來的發展確實不好說,但準備充分就不用怕了。”吳甘沙說。

吳甘沙表示,如果有一天機器人有自我意識,能自我繁殖的時候,我們需要對此有相應的預案。目前有一些科學家宣稱它所做的機器人已經有這樣的意識,比如對于肢體殘缺的情感,比如說自我的修復功能,就說明它未來有可能創造自己。未來不排除機器人會有自我意識,產生創造能力。雖然從目前看還差得很遠,但未來它不一定不會發生,從科學家的角度要有所準備。

機器人發展需要關注軟科學

吳甘沙坦言,現在機器人不僅僅是計算機、工程等“硬科學”,還有很多軟科學值得去關注和研究。比如自動駕駛汽車會顛覆兩個產業,一個是駕駛業,一個是保險業,這是需要軟科學去研究的。再就是需要法律去研究自動駕駛導致的交通事故處理。比如美國現在每年車禍導致4萬人死亡,使用自動駕駛汽車技術能夠讓死亡人數下降到2萬人。但是,即便這樣,谷歌也不敢輕易商用無人駕駛技術,因為這2萬人死亡事故,可能變成谷歌的2萬個官司。原來的事故官司只會追究駕駛汽車的人,不會找汽車廠商,但是自動駕駛之后,所有的官司可能會變成汽車廠商來承擔。技術發展的時候,法律法規需要跟上。

還有倫理、道德。“比如我是一個機器人,在事情突發的一瞬間,我面臨兩個選擇,一個選擇是讓主人受點輕傷,保護財產;另一個選擇讓財產損失,但是讓主人完全不受傷害。從符合三大定律的設計來看,一定是要保護人類不受傷害,讓財產損失,但也許主人的意愿卻是自己受一點傷害沒關系,而要保護財產,這在設計上就帶來一些問題。這些都是軟科學需要進行研究的。”吳甘沙說。

機器人領域英特爾正在做什么?

目前英特爾對機器人的布局是在做研發還是僅僅在關注?

吳甘沙坦言,英特爾目前是在做研發。“機器人的芯片到底是什么樣子的,現在還沒有定論。未來機器人的芯片是像我們現在的計算通用芯片還是融入了認知、感知等新需求的新型形態,不好說,所以英特爾也在看。目前機器人的發展是不遵循摩爾定律的,價格還很貴,如果計算能夠發揮更多的作用,摩爾定律的經濟因素就能夠將機器人的價格降下來,機器人就可以盡快進入尋常百姓家。我們研究院也在做各種各樣的機器人,希望真正去了解機器人的系統是什么樣的,能夠給機器人芯片設計、平臺的設計帶來什么思路。”他說。

吳甘沙說,另一個英特爾加入機器人行業能夠帶給業界的是安全維度的提升。機器人必須要實現真正安全可靠,因為機器人能動、有手,一旦被黑客黑了,或者被攻擊了,它有可能把家里的天然氣打開,或者在不注意的時候偷偷錄家里的生活影像,這些都是非常危險的,所以它需要比電腦、手機更安全的系統平臺,這是英特爾很強的地方。

同時英特爾也在看,關于機器人是不是可以通過平臺化的方式發展。過去的機器人都是定制化的,未來如果有一個平臺,就像PC一樣,形成應用市場,就能夠使成本降低,進入市場的速度加快。


責任編輯:李佳師
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