正文 第138章：机器智能相辅成

    江农这个时候也是感觉到风中凌乱了，世界上最厉害的科技公司，居然都是对方的，这场仗还怎么打？

    先知摇了摇头，“这些都是后话，还是继续给你分析分析机器人的事情吧，未来这些你都可能用的上。”

    江农点了点头，对于这些事情反而他倒是更加感兴趣一些。

    第一代机器人具有记忆、存储能力，按相应程序重复作业，但对周围环境基本上没有感知与反馈控制能力。第一代机器人也被称为示教再现型机器人，这类机器人需要使用者事先教给它们动作顺序和运动路径，再不断地重复这些动作。

    第二代机器人具有类似于人的某种感觉，比如力觉、触觉、听觉。第二代机器人靠感觉来判断力的大小和滑动的情况，在工作时根据感觉器官（传感器）获得的信息，灵活调整自己的工作状态，以保证在适应环境的情况下完成工作。

    例如：有触觉的机械手可轻松自如地抓取鸡蛋，具有嗅觉的机器人能分辨出不同的饮料和酒类。

    第二代机器人已进入实用化阶段，在工业生产中得到了广泛应用。苹果科技公司的最开始研发的双脚步行机器人的身高为1.3m，体重为48kg,它的行走速度是0～9km/h。

    早期的机器人如果在直线行走时需要转向，必须先停下来，看起来比较笨拙。而这家伙就灵活得多，它可以实时预测下一个动作并提前改变重心，因此可以行走自如，做出诸如“8”字形行走、下台阶、弯腰等各项“复杂”动作。此外，“阿西莫”还可以握手、挥手，甚至可以随着音乐翩翩起舞。

    第三代机器人是目前正在研究的智能机器人。它不仅具有比第二代机器人更加完善的环境感知能力，而且还具有逻辑思维、判断和决策能力，可根据作业要求与环境信息自主地进行工作。

    第三代机器人利用各种传感器、测量器等来获取环境信息，然后利用智能技术进行识别、理解、推理，最后做出规划决策，能自主行动，实现预定的目标。它的未来发展方向是有知觉、有思维、能与人对话。这代机器人已经具有了自主性，有自行学习、推理、决策、规划等能力。

    第三代机器人是依靠人工智能技术进行规划、控制的机器人，它根据感知的信息进行独立思考、识别及推理，并做出判断和决策，不用人的干预自动完成一些复杂的工作任务。第三代机器人在发生故障时，通过自我诊断装置能自我诊断出发生故障的部位，并能自我修复。

    目前，人类对智能机器人的研究处在第三代，真正意义上的第四代机器人是具有学习和思考能力以及情感的智能机器人，因基础学科的发展还没有能力提供这样的技术，因此第四代机器人还处于概念设计阶段。

    实际上这只是官方的回答，其实这种技术已经进行到了后面好几代。

    智能机器人作为新一代生产和服务工具，越来越多地参与到我们的生活中来，从而更多地服务我们，但一些走在科技前沿的工作者对其并不感到乐观。他们认为，如果人工智能自行发展，以一定的加速度重新设计自己，人类因受到缓慢的生物演化的限制而不能与之竞争，最终将会被代替。

    不管怎样，机器人出现的本意原是希望它能为人类服务，如果人类没有能力将人工智能的潜在风险控制在可以承受的范围之内，那么后果将是我们人类所不能够承受的。

    今天，智能机器人的应用范围大大地扩展了，机器人已应用到各行各业，并已初步具备了人类的特点。机器人向着智能化、拟人化发展的道路是没有止境的。随着科技的发展，机器人的“智力水平”已经得到了长足的发展，对它们来说穿越沙漠并不是一件难事，现在面临的是机器人该如何穿越的问题。

    通常智能程度较低、结构简单的机器人可以在高智能机器人无法适应的环境中活动。由沈教授研究院设计的机器蝎子长约50cm，与其他传统的机器人不同，它没有解决复杂问题的能力。但它的设计也并不那么简单，因为它是一种模仿蝎子的机器人。

    研究小组之所以选择蝎子作为机器人模仿的对象，一方面是因为蝎子能在较复杂的地形上顺利地行走，另一方面是因为蝎子的反射作用要比哺乳动物简单。在设计机器蝎子之前，研究人员花了大量时间来观察蝎子的运动，用高速相机对蝎子的行为进行拍摄，并对记录的数据进行了分析。

    机器蝎子几乎完全依靠反射作用来解决行走问题，这就使得它能够迅速对困扰它的任何事物做出反应，比如岩石挡住了“蝎腿”。它的头部有两个超声波传感器，如果碰到高出它身高50%的障碍物，它就会绕开。而且左边的传感器探测到障碍物时，它就会自动向右转。

    机器蝎子的研究计划是由美洲国防高级研究工程部发起的，军方之所以对机器蝎子产生浓厚的兴趣就是希望能够用它来进行军事侦察活动。机器蝎子可以被派往特定的区域，并可通过尾巴上的相机来拍摄和传送图片。由于机器蝎子能自动寻找目的地，因此它尤其适合混乱的战场，比如城镇。

    “熊猫”是亚洲设计的一款熊型机器人，不仅外表萌态可掬，还能做很多护理工作。熊猫不仅可以抱起病人，还可以为病人的站立和行走提供支撑。熊形的外表很容易让人联想到小时候抱在手里的泰迪熊玩具。

    比起面无表情的常规机器人来说，“熊猫”想必也更能让被护理者感到安心吧。

    “熊猫”实际上已经是第三款护理机器人了。比起上一代而言，“熊猫”更轻，只有140kg，，比前者轻了90kg；而且底座更小行动更加自如。在细节上，“熊猫”也做了进一步的优化。

    例如内部的齿轮制动器下移了位置，这样机器人的关节便能更加精确、快速地活动；增加的缓冲制动处理器让机器人的动作更加轻柔缓慢。除了内置处理器的帮助，机器人变得“温柔”的奥秘还在于采用智能橡胶、触觉传感器以及扭矩传感器，通过它们对病人进行感知，让病人不致受伤。

    从目前的研究现状看，机器人面对的关键技术均有了长足进步，但还有相当多的问题要解决。控制论专家认为机器人可以具备的智能水平的极限并未达到，问题不光在于计算机的运算速度不够快和感觉传感器种类少，而且在于其他方面，如缺乏编制机器人理智行为程序的设计思想。

    对于机器人技术，大家关心的一个问题为是否需要采用专用的人工智能芯片。目前探索的一个方向被称作混血计算，是指用通用处理器和其他架构一起合作来进行计算，不过这还处于早期探索阶段。

    人们现在还不能预料未来机器人的新用途，因为世界上有很多形式的机器人，包括汽车中的智能软件、自动导航系统，实际上这也是机器人的功能之一。

    可以预见，未来服务机器人有不少有趣的应用，但从技术实现的角度看还存在诸多挑战。未来高级智能机器人还会具备多样化的变形功能，比方从人形状态变成一辆豪华汽车，载着主人到想去的任何地方。这种比较理想的设想在未来都是有可能实现的。

    人工智能给人类社会带来的变革似乎不像历次科技革命那样仅仅停留在延伸人的体力和脑力上，而是进入了人和机器共同演化的时代。

    机器人革命不是一场独立的革命，而是以数字化、智能化、网络化为特征的新一轮工业革命的有机组成部分。

    如果说以前的工业革命通过装备的自动化和标准化实现了机器对人的体力劳动的替代，“机器人革命”则通过人工智能机器人推动了机器对人的脑力劳动的替代。

    机器人的进化有两个方面，即能力和功能的拓展。让机器人实施一个功能，比如开车、扫地或者唱歌，目前已经都能做到。

    但是对于能力的培养，即机器人要能自我学习，这在目前的人工智能研究中是一个很大的挑战。从这一点上看，机器人想超越人目前还难以实现。

    所以，让机器人具备人的功能不难，而能够达到和人同样的能力尤其是学习能力并非易事。现在很多研究都是想让机器人更加聪明，譬如具备行为能力、博弈能力。而人与人之间的博弈不仅看输赢，很多时候是基于人的意识情感。

    一个机器人比一个人或者一群人聪明是完全可以做到的，但机器人要超过人类的整体智能目前仍为时尚早。机器人是集新材料、新工艺、新能源、全球定位导航、移动互联网、云计算、大数据、自动化等多种学科和技术的产物，是人类社会走向智慧生活的重要伴侣。

    所以，机器人学不是一般的学科和专业的集合，而是多个交叉学科的综合。

    机器人革命是世界性、时代性的，有人担心机器人到来以后很多人就没有事干了。这种担心是不必要的，因为在机器人时代一些人会转行去制造新机器人，一些人会转行成为懂得维修、管理机器人的专业人才。

    机器人不会有情绪，不会不守规矩。有人担心人工智能可能会摆脱人类的控制，反过来控制人类。这样理解的威胁属于消极的威胁，而从进化角度理解则是积极的威胁。

    有人担心都用机器人干活了，将来人手的功能是否会退化？人们天天坐在计算机旁，将来人类的大脑会不会越来越大，腿会不会越来越短？当然，进化的历程是漫长的，真有可能的话也要在几万年以后。

    现在最先进的机器人都有一个能够让人类实现完全控制的“关机键”，然而“关机键”发挥作用的前提是它在机器人的工作领域之外。举个例子：一个会下棋的机器人的工作领域仅限于与人对弈，它并不会觉察到它的人类对手可以拔掉它的电源终止博弈。

    然而，超级智能机器人经过有意或者无意的程序设定，能够全面了解周围世界并对于有人可以动它们的“关机键”的后果做出预测，那么人类就很难再控制它了。

    目前这还只是理论上的推测，但是需要谨慎地认识到，超级智能机器人可能会仅受控于物理学定律和人们早期给智能机器人设定的程序。

    早期的程序是基于人类十分有限的物理学知识设计的，如果面对一个智能机器人时人们给出的指令是“为人类创建更伟大的未来”，那么最好能够确定它会做出怎样的反应。

    基于超级计算机在很多领域的应用经验，在具体领域中，人工智能能够有效地降低风险。然而对于应用全面人工智能的领域，应持有谨慎的观点。

    超级计算机的认知系统和其他现代计算机系统一样，是基于云计算结构、运算法则和大量数据构建的。为了防止违规现象出现，这些系统的运转是可以被记录、追踪和审查的。

    这些认知系统不是在自主运转，所以它们的指令、数据、结构需要采取一定的保护措施来防止人为的外部攻击。任何接入、更新系统的人都是可控的，主要通过复杂的加密和数字签名来保护数据，通过漏洞扫描和其他技术手段保护运算代码，通过隔离等手段保护计算机结构。

    超级计算机在医疗领域的应用是通过处理大量患者的医疗数据为医生提供多种处理建议，但它不会给出诊断意见。

    医生会考虑它提出的建议，并综合分析其他因素，然后做出最终的诊断。医生在诊断中犯错的主要原因在于医生无法完全掌握关于某种疾病的全部信息，计算机能够帮助医生减少失误，因为计算机能提供更加全面的医疗建议。

    有史以来，人类一直通过制造工具来完成之前做不到的事情，每一代工具的产生都会引发人们对自然和工作方式的思考。

    生产力提高，工作被重新定义，新的职业诞生，一些职业消失。计算机认知系统拓展了人类的思维能力，替代性的潜力更强。问题的关键是应该建立一个机构，快速培养专业人士，让他们能够将计算机认知系统作为助手辅助他们各自的工作。这些技能能够加强人类的专业性，为“专家”设定一个全新的标准。

    全面人工智能何时实现，甚至是否能够实现，都存在很大的不确定性，但是不确定性并不是不去思考控制人工智能问题的借口。针对如何控制人工智能的问题，有针对性的研究刚刚开始，可能需要几十年才能有结果。

    可以把应用在具体领域的人工智能对人类的不良影响控制到最小的程度，这需要为机器设定人类的价值标准，设定工作原则和优先级，如与人类冲突的解决能力。具体领域的人工智能设计工作完成后，就能为设计出不危害人类的全面人工智能做好准备。

    从学科基础看，人工智能学科从“什么是智能”的哲学问题出发，从原理上研究在“智能行为机械化”过程中的一些根本限制和技术原则。另一方面，机器人学科则从工程应用的角度出发，考虑如何实际制造满足特定“智能化”要求的机器。

    两个领域是相辅相成的关系，机器人领域为人工智能领域提供实验和实践的机会，而人工智能领域为机器人领域提供知识储备和技术工具。

    目前机器人已经能够胜任精确、重复性的工作，但很多时候它还不能够灵活地为新任务进行自我调整，以应付一个不熟悉的或不确定的情景。不过，这些情况都在发生改变，机器人正在变得更加智能。

    随着机器人的应用需求不断增加，人工智能相关技术不断进步，硬件性能不断提高，服务机器人近年来开始从实验室走向家庭，并从扫地机器人等单一功能机器人向多功能机器人的方向发展。

    感知主要是基于视觉、听觉及各种传感器的信息处理。认知部分则负责更高层的语义处理，如推理、规划、记忆、学习等。行为控制部分专门对机器人的行为进行控制。

    机器人本身是人工智能的一个终极应用目标，所以谈到机器人时，人们很容易联想到人工智能。人工智能的确对于机器人非常重要，上面提到的机器人技术的3个部分都与人工智能相关。

    从应用角度看，机器人由于有一定的自主性，能与人和环境交互，与之前的计算设备包括计算机、手机等相比，对智能的要求较高。