世界經濟論壇2016年新領軍者年會(夏季達沃斯)上,展出了不少“黑科技”。
其中機器人可以劃分為高仿真系列、擬人系列和仿生系列。
“佳佳”是一款由中國科學技術大學多智能體系統實驗室開發的人形機器人。
她可以識別人的表情並與人類進行簡單的互動。
“你看我多大?”
“你正處於奮鬥的年紀,大概26、27歲。”
“你看我的表情是什麽?”
“你的表情很複雜,充滿爭議。”
不管怎麽說,佳佳的表現都可以稱得上是優秀,至少給出的回答都足夠機智。
與之相似的,是一款東芝出品的人形機器人。
這款高仿真機器人在2013年之後就開始亮相在各大媒體,從現場上看她的整體包括蹙眉的表情都十分逼真,也可以通過身後的攝像機鎖定關註的目標人群,再根據人的回應進行一些肢體語言動作。但是她暫時不具備互動的功能。
關於仿真機器人,曾經有過“恐怖谷”的理論,關於人類對機器人和非人類物體的感覺的假設,當機器人與人類相像超過一定程度的時候,人類對他們的反應便會突然變得極其厭惡和恐懼。但是長時間與她註視,你依然從她的眼神能夠感受到——她只是機器人。
這是一款由韓國科學技術院無人系統研究小組研發的人形機器人Pibot,見到它時,它正在展示如何正確識別物體並將其放在對應的筐內。
據介紹,它可以通過自主學習來掌握相應的動作,一個抓取撿分物品的工作大概要用20分鐘的訓練和學習。由於處於實驗階段,這款機器人也會有小失誤,並自嘲地說:“Oh, I fail”。
但是更值得關註的是它背後的科技原理。
這個機器人的工作原理在於憑借機器視覺可以定位物體,並將其描繪成為一個特別的圖案,這樣即便再次移動該物體,機器人依然可以準確識別,通過紅外深度攝像頭進行測距後將描繪出如圖所示的球狀紋路是用於機器人判斷拾取路徑的規劃。
“機器人是不可控制的,你也不知道它選擇的路徑是什麽,這也是為什麽當機器人工作的時候要有一定的隔離,這是我們研發時需要考慮的問題之一。”小組成員在向第一財經記者介紹時表示。
不遠處,它的“兄弟”則在模擬嘗試開飛機。
在仿生系列中,機器人模擬自然界生物的動態和性能,更好地解決實際問題。
這一款名為機器蜂。機器蜂由美國哈佛大學微型機器人實驗室出品,其機翼每秒拍打120次,由人造肌肉提供動力,最輕的一款只有40毫克。
它的人造肌肉由碳纖維薄片定制而成,粘合在壓電陶瓷材料中,表面通電後會收縮,這一運動結合記憶的自然擺動可以產生飛行所需要的升力。
機器蜂的飛行要求快速、持續傳感,對環境做出反應並隨時定位,裝配並集成自主飛行所需要的傳感器、控制器、驅動器和電子元件的工作。
這一大型3D打印模型展示了如何使用新技術制造機器蜂。這一技術受兒童立體書折疊式插圖的啟發,將激光切割的片材堆疊成一塊薄平板,彈出成為完整的電動機械結構。
“重大災難的時候人們的搜救難以覆蓋到各個角落,機器蜂更小也更加靈活。”工作人員介紹說,他還表示,這些機器蜂雖然小,但是可以載重相當於自身75%的負重。
這聽起來讓人想到這麽一句話 :“你的能量,超乎你想象”。
還有蛇形機器人
蜘蛛型機器人
這類機器人的最大用途在緊急救援的探索工作。
這是ABB設計的Yumi,主要滿足人機協作。
事實上,這些流動的創意本身啟發了我們的想象空間,帶來了更多的應用,但是最關鍵的,我們對機器人的信賴幾何?當我們對機器人產生信賴的一天到來時,可能才會放心地完全把工作托付給機器人吧!
隨著華人力量在人工智能研究領域的崛起,越來越多的華人科學家投身於人工智能技術商業化的進程中。
近日,優必選科技宣布悉尼大學教授陶大程即將加盟公司,並擔任優必選“人工智能首席科學家”。同時,在機器人運動控制方面,清華大學教授趙明國也將擔任優必選“人形機器人首席科學家”。陶大程、趙明國以及優必選創始人周劍在北京接受了包括《第一財經日報》在內的媒體采訪,對於人形機器人商業化等一系列有趣的問題進行了探討。
進入家庭的四個門檻
優必選在人形機器人方面的戰略是,2018年完成大扭矩、高爆發力伺服舵機研發商業化,並推出系列化雙足家庭服務機器人。同時考慮在三年內推出人形家庭服務機器人操作系統,並推出基於商業化目的的類人家庭服務機器人。
周劍認為,人類的需求不是特定的,也許有人會需要真人一樣的、有情感依賴的機器人陪伴在身邊,如果是單身的話,想象空間就很大了。這樣的機器人5~8年之內商業化是有可能的。未來人形機器人在運動控制和人工智能上將無限接近人。
“我們跟亞馬遜一起討論了很久,亞馬遜認為未來的人機交互的發展,消費中心一定是人形機器人。”周劍提到,2017年優必選的主要收入來源有四塊,銷售收入將達到10億到15億元人民幣。其中之一就是和亞馬遜合作開發的機器人。
陶大程從軟件的角度解析了人形機器人四個方面的研究內容。他指出,人形機器人最關鍵的東西是視覺輸出。我們每天所獲取的信息超過70%、80%都是從眼睛來的,所以首先是要進行圖像處理,如何將獲取的圖像變得更加清晰。看清楚之後,就是機器識別,作為家庭服務機器人,首先要認識家里每一個成員,這樣才能對他們建立用戶畫像,然後把家庭成員的信息歸總起來。要想完成穩定的圖像處理和機器視覺,離不開兩個非常關鍵的基礎方面的研究,即深度學習和多視角學習。
他表示,機器人在家里到處走,要進行實時場景的解析,如何精確地實現室內導航,要有很多基礎技術的支持。理解了環境,下面很重要的事情就是認知人、理解人的行為,這是運動的人臉識別系統。人是有情感的,你可以很友善,也可以很憤怒。這對於機器人來說就需要理解人的表情。理解了人的情緒、人的行為,下面就要知道如何檢測和識別物體。
陶大程認為,人形機器人最終面向家庭的商業化還是要降低成本,而最大的問題就是要估計人的姿態,如果給機器人裝很多攝像頭和傳感器必定會提高成本,如何利用單幕攝像機來獲取想要的數據就是需要研究的問題。其團隊最近的一個研究成果就是從Youtube下載的視頻進行計算。
此外,還有一個關鍵問題是模型壓縮。人形機器人運動過程當中有很多計算的開銷、電能的開銷,再加上人工智能的開銷,就導致它要有一個很大的電池,這在很多場景中是很難克服的,因此要把大的模型變成小的模型。
5年內或迎來突破
專註雙足機器人運動控制技術研究的趙明國教授認為,在基本功能達到之後,就可以不斷叠代,真正產生一個符合需求的產品。在兩到三年之內,機器人“抓取”的功能一定能到位。
以“抓取”這個功能為例,家里各式各樣的瓶子很多,酒杯、礦泉水瓶、暖水瓶等等,可能在機器人看來都是一樣的,但如何精準地把這些物體識別出來,就是需要人工智能技術和運動控制技術相互配合的場景。
趙明國還談到,真正的人形機器人是有四肢、大腦及軀幹的機器人,只是它的外形不見得是第一步就完成的。先完成整體軀幹的部分,可以運動了,有了AI的概念了,然後再做更加真人化的皮膚、材料、各種傳感器,這時候觸感、溫度各方面才會有進步。
“未來5年結合驅動技術、控制技術,以及人工智能的發展,一定會迎來人形機器人在家庭應用中新的突破點,也會迎來產業應用的突破。”趙明國表示。
開發一款機器人,硬件和軟件技術如何更好地融合是關鍵性問題。那麽,從開發程序上來看,到底是有了硬件再去開發軟件,還是二者能同時進行?
趙明國認為,機器人運動一定要先有良好的平臺,所以落地的順序應該是齊頭並進,既要實現大型的伺服舵機商業化,另外相應的軟件也要同步發展。但是一開始一定要把伺服舵機落實下來。
此外,陶大程也對記者表示,自己從事深度學習已經很長時間了,深度學習的弱點是在沒有大量數據進行訓練的時候,效果可能不會太好。比如說,在座的男士都是短頭發,女士都是長頭發,但我出去不能說長頭發都是女的,短頭發都是男的。
他認為,人類對大腦的理解還是非常粗淺的,深度學習實際上也沿襲了層級結構。我們已經看到了突破性的成果,但還是有一個過程,就像我們不能教5歲的小朋友微積分一樣,需要漸進式地推進。
另外,陶大程也指出,深度學習是一個潮流,但是並不代表應該放棄原始的學習。統計學習和深度學習未來必將有機地結合在一起,解決我們的需求。