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GEO杂志:“谷歌大狗”只是看起来很智能

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发表于2015-3-4 09:14
来源: GEO杂志
作者: 杨强
所属分类:GEO计划

编者按:杨强,香港科技大学计算机和工程系主任与大学冠名讲座教授, 2015年国际人工智能大会主席。主要研究人工智能和大数据。 于1982年和1989年分别获得北京大学天体物理专业学士学位和美国马里兰大学计算机系博士学位。他是国际人工智能协会(AAAI)首个华人Fellow和IEEE等国际协会的Fellow,ACM杰出科学家。

最近, 一个谷歌大狗机器人视频大大走红。在视频里,机器大狗跟人一起跑步,驮着重物在山地上快跑,又能像恐龙一样发怒,能把大块的砖头扔起。在《2001太空漫游》、《异形》里,AI都扮演了一个反派:它们利用人类,达到机器自己的目的。而谷歌大狗的视频这下可把观众震惊了:大狗已经能跑能走,它是不是已经快要发展出思维?我们离机器人控制人类的时代已经不远了吗?真是越想越可怕。
要说明这些,还是先让我们看看谷歌大狗背后的科学家,马克·莱伯特(Marc Raibert)。此君是一位有着传奇色彩的科学家。和我们熟知的互联网青年创业者不同,马克可以算是大器晚成,他今年已经66岁了。早年,他毕业于美国的麻省理工学院,获得控制论和机器学习方面的博士学位,随后在著名的卡内基•梅隆大学创立了一个叫做“大腿机器人实验室”(Leg Lab)。之后,他又把实验室搬到了母校麻省理工学院。可以说,他这些年的努力,都是在制造可行走的机器人。
别看我们人类举手投足很容易,这貌似简单的功能是人类长久进化的结果。人的身体就像一个由很多关节连接起来的装置,它通过很多传感器感受到周边的情况:脚是不是已经放在地上,“我”的身体是否太向前倾?要知道,保持平衡是人的身体本能,但这本能可不简单:如果我们感觉即将摔倒,就会立即改变身体的姿势、角度,和速度,以抵消使人摔倒的作用力,而这些处理都是瞬间完成的。
这一切的过程,我们可以用数学理论来描述(这就是自动化控制理论的用处)。而要让机器达到人的平衡能力,那可太难了,就算最简单的感知-反应-动作链条,也得用一大堆微分方程来表达。而在机器人的设计中,如果这些微分方程太过复杂,计算机就不能及时给出答案,而机器人也就不能达到平衡地运动的目的。其结果就是,机器人就会像喝醉了一样,一站起来就会摔倒。而假如为机器人设计很多腿,算法就会太复杂,导致计算缓慢。
而从一条腿开始呢?很多动物用一条腿一样可以站稳。所以,当其他机器人研究人员还在用增加腿的个数来加强机器人的平衡性的时候,马克突发奇想,只给了机器人一条腿。这样,单腿机器人快摔倒的时候,就不得不反弹其单腿,而在机器人身上的计算机,就可以利用这一情况来进行评估,学习每个跳跃应有的方向和腿的姿势。这个灵感的优点是,需要用来建立模型的自动控制理论,一下子就变得出奇的简单了。

马克设计的单腿机器人像着了魔的弹簧一样跳着高跷。它每天在房间里跳来跳去,碰到人就反弹。而在这个过程中,由马克设定好的算法会不断学习如何更好地平衡。马克在之后的研究里,引入了更多条的腿,但不管有多么复杂的关节和控制软件,其原理都是基于单腿之上的。单腿的数学模型不需要考虑腿和腿之间的协调,因此比多腿模型要简单很多。而通过像动物一样学习协调不同的腿,马克的团队可以把单腿的数学模型很自然地扩展到多腿模型,从而设计像机器大狗这样的机器动物。为了能够让机器人更加运动自如,他还接收了一个体操运动员作为他的研究生。这个运动员学生教会了机器人在跑步机上翻跟头,能做各种杂技动作。
你看,不管马克的谷歌大狗能做出多少动作,它都并不真正具有智能:它的整个“头脑”,都是在算法控制下,计算如何保持平衡而已。
只是,“看起来有智能”也确实很唬人:人们会习惯性地猜测一个生物的动作、行为背后的意图,这是人进化出的本能;而大狗就是一个看起来对外界已经可以做出反应的机器。假如大狗已经吓到你,那你看到几百个KIVA机器人同时运输货物,会不会以为机器人已经高级到具有社会组织能力? 
准确地说, KIVA的系统并不不是一个单一的机器人,而是几百个机器人组成的机器人组,是一个目前应用在物流上的复杂的智能系统。以往的物流系统里,需要人寻找货架、搬运货物。而KIVA可以把指定货物直接送到工人们所在的工位,省去了人工寻找、搬运的时间。从楼上俯瞰这样的一个车间,你会看到很多的橙色机器人在地上乱窜,但它们却没有发生任何碰撞,而整个过程也井井有条。去年, KIVA公司被著名的亚马逊公司(Amazon)收购,成为亚马逊新一代物流的主力。有了KIVA机器人,每个大型仓储物流公司只需要雇几十个工人以及数百机器人就可以应付数千种产品的销售。过去需要几个月才能建立起来的物流系统,用几周便可以建立运转。
无论是马克的机器大狗还是KIVA,都需要很详细的算法才可运转。它们所具有的“智能”,其实只停留在算法所赋予的特定功能上,例如如何保持平衡,防止互相碰撞等。KIVA创始人之一的彼得·沃尔曼(Pete Wurman)教授是人工智能专家,他受邀在2015年的国际人工智能大会(IJCAI)上作主题演讲。沃尔曼教授设计的多机器人的行为规划系统可以让数百个机器人互相传递信息,在一个拥挤的环境下还不至发生碰撞,并保证有效的运转。
对人来说,我们习惯性地认为对外界做出即时反应、具有社会化行动力是智能生物的特征。而对科学家来说,让一个机器人学会自我保持平衡、让几百个机器人并行不乱,只是一个用算法就可以解决的问题。机器人的“智能”仅限于人为其所设定的范围,它们的“人生目的”仅限于清晰的特定任务:识别、翻译、保持平衡,或者运动时不要互相碰撞。
别说让机器人学会像人一样思维乃至征服人类,哪怕最简单的机器人设计,也需要海量的基础研究。比如我在美国的一位研究生同学,他的研究就是马腿落地时的物理轨迹和受力情况。这样看似偏门的题目,就是仿生机器人研究的基础。所以,在这位同学博士毕业的时候,就被马克的实验室招去做博士后的研究。
今天,人工智能已经有了很大的进展,其发展最快的研究方向是通过语音、文字和图像来帮助人们和计算机方便地沟通。而我们将会有更便捷的方式来帮助人类和机器人沟通,让机器人理解用户的意图,为人类更好地服务。机器人这一人类的新型工具,也会变得越来越好用,其应用越来越宽广。机器人统治人类,在可见的未来里将仍然只是想象。

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本文章关键字: 思维 智能 机器 谷歌大狗 控制人类

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