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机器人技术试题及答案
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业界 | 机器学习的基本局限性：从一个数学脑筋急转弯说起
李亚洲、吴攀
作为人类，我们面临的挑战是发现所有模式。当然，我们有直觉来限制自己的猜测。但计算机没有这样的直觉。从计算机的角度来看，模式识别中的难题是只采用一个模式：在多种模式实际上都可行的情况下，什么决定了哪个模式是正确的？其它模式都是错误的？
　　在中这也是正确的。即使机器能自我学习，首要模式也由人来选择：面部识别软件应该推断明确的if/then规则吗？它应该将每个特征作为每个可能的人的附加证据吗？系统应该注意哪些特征？它是否应该关注每个像素？还是明亮区与暗区之间的锐利边缘？这些选择限制了系统认为像是甚至可能的模式。发现完美的结合成为了机器学习工程师的新工作。　　　叠层的蛋糕：在神经网络中，数据从一个「神经元」层传递到另一个「神经元」层，在每一步都经过一些简单的转换。中间层能学习更高层次的特征，这对最终输出很重要。　　然而，自动化的过程在此并未结束。如同他们曾经厌倦了写规则一样，工程师开始更少设计这些特征。「如果计算机能够自己搞清楚内部特征不是更好吗？」所以，他们设计了深度神经网络，这是一种很显著的机器学习技术，能从更基础的信息中推断更高层次的特征。向神经网络输入一堆像素，它将学习边缘、曲线、甚至纹理这样的特征，都不需要明确的指令。　　不，还不完美。神经网络仍不能完美适配所有问题。即使在最好的案例中，它们也需要少量的调整。神经网络包含带有「神经元」的层，每个层进行输入上的计算并将结果传向下一层。但应该有多少神经元？多少层呢？每个神经元应该从前一层的每个神经元中获取输入吗？还是选择一些神经元？每个神经元应该对输入采用什么转换，从而得到输出呢？等等一系列问题。　　这些问题限制了将神经网络应用到新问题；擅长面部识别的网络在自动翻译上却不合适。再一次的，人类选择的设计元素暗中影响了网络选择哪些模式、抛弃哪些模式。对博识的人类来说，不是所有的模式都是平等创造的。工程师还未失业。　　当然，理论上发展的下一步是能自动搞清需要包含多少神经元、使用什么类型的连接等等这样的神经网络。探索这些主题的研究已经进行了数年了。　　能发展到什么程度？机器能否依靠自己很好地学习，外部指导成为历史？理论上，你可以想下理想的通用学习器（UniversalLearner），它能自我决定所有事情，而且总是选择针对手头任务的最佳模式。　　但在1996年，计算机科学家DavidWolpert证明没有这样的学习器的存在。在其著名的「NoFreeLunch」定理（参看：http://no-free-lunch.org/）中，他表示一个学习器善于学习某种模式，那就有其他该学习器不擅于学习的模式。这把我们带回了我阿姨的谜题&&有无限的模式匹配无限量的数据。选择一个学习算法就意味着在选择了机器不擅长的模式。也就是说，可能所有的视觉模式识别任务将最终开始于一个包罗万象的算法。但没有学习算法能擅长所有学习。　　这使得机器学习惊人地类似于人类大脑。像我们的思维那样智能，我们的大脑也不能完美地学习。大脑的每一部分通过进化而被精调，无论我们看到了、听到了什么，实体目标表现了什么行为，大脑各部分都能定位特定类型的模式。但当涉及到发现股票市场中的模式时，大脑不擅长；机器在这上面比我们强得多。　　机器学习的历史表明会有许多的模式。但最有可能的一种是：在接下来数年，我们将教授机器如何自我学习。&
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什么是机器人？答案或许比我们想象的复杂
（原标题：什么是机器人？答案或许比我们想象的复杂）
今年是 2016 年，机器人已经渗透到了我们生活的方方面面。我们一点点建造了它们，而现在，它们已经无处不在。很快，我们将会看到更多的机器人，它们或单独工作，或成群结队。有的机器人比一粒米还小，而有的机器人或许比草原上的粮仓还要大。它们或棱角分明，或圆润如球；或又短又粗，或又瘦又长。并不是所有的机器人都有脸部；也不是所有的机器人都有身体。现在，它们也可以完成一些以前认为是不可能通过机器完成的事情。例如它们可以清晰地毯，可以为冬天的大衣拉上拉链，可以为汽车喷涂油漆，可以整理仓库，可以制作饮料，会玩啤酒桌球，可以在学校体育馆跳华尔兹，也可以像受伤的动物一样蹒跚而行，甚至可以自主创作故事，绘制抽象画，清理核废料等，甚至也能做梦。等等，说到这里，我们会不由自主地提出一个问题：这些真的都是机器人吗？或者说，究竟什么才是机器人？现在，这个问题已经越来越难回答了，然而这个问题也是一个非常关键的问题。无处不在的计算和自动化正在逐渐联系在一起。无人操作的机器正在向社会的每一个角落蔓延，因此人们发现，与机器人之间的交流变得越来越频繁，有时候我们甚至都没有意识到。因此人机关系也在急速进化中。人性本是人类的一种很重要的特征，而现在人们也在试图为机器进行类似的定义。「我们设计了这些机器，我们也有能力将它们设计为我们的主人、伙伴或者奴隶。」John Markoff 说。John Markoff 是《纽约时报》的科技专栏记者，同时也是《机器的爱的恩典》（Machines of Loving Grace）一书的作者。「当我们设计这些机器的时候，如果这些机器是人类的奴隶，而我们人类又将其像人类一样对待，那么它们对于人类的意义是什么？我们正在创造这样一个世界——在这个世界中，我们的大多数交互都是和一些拟人化的机器进行的。」哲学家黑格尔（Georg Wilhelm Friedrich Hegel）在 1807 的巨著《精神现象》（The Phenomenology of Spirit）中提到了主从辩证关系。在这本书中，黑格尔认为拥有奴隶的主人最终会失去人性。虽然在那个时候他并不知道机器人的存在，但是他也曾在描绘他眼中的世界，以及人类和机器人之间的关系。但是那是一个怎样的世界呢？随着机器人数量变得越来越庞大，且越来越精巧，这个世界最终会变成什么样呢？1928：埃里克罗伯特让我们回到 1928 年的秋天，也就是埃里克罗伯特（Eric Robot）诞生的那一年，人们蜂拥来到位于伦敦的英国皇家园艺大厅，以期能够一睹埃里克的真容。人们将埃里克称为他，并且把 Robot 视为他的姓。正如报纸所描述的那样，埃里克的眼睛是用白炽灯制作的，整体看起来就像一套盔甲。但是他可以站立，甚至可以讲话。这在当时来说真的是令人难以置信。《纽约时报》这样描述埃里克，「当埃里克讲话的时候，他那用金属包裹的像怪物一样歪斜的眼睛会一直盯着听众；他的脸没有表情，一动不动，就像弗兰肯斯坦的怪物一样可怕。他有着通电的眼球，嘴中没有牙齿、也没有嘴唇，胸部和手臂都由防弹钢板制成，膝盖处有锋利的金属关节，就像中世纪博物馆中披甲的骑士一样。」埃里克的讲话风格非常高冷，缺乏吸引力。在当时，人们甚至都不清楚机器为什么能讲话。埃里克的体内是 12 V 的发动机和一系列的皮带和滑轮。「最糟糕的是，埃里克并没有人类的自尊心，每次你想让他活过来时，你都需要手动按下他脚边的电动按钮。」埃里克看起来有些部件已经实现自动化，但是还没有完全实现这一点。对于《纽约时报》来说，通过按钮才能工作的方式使得埃里克看起来非常可怜。或许这种局限性也是埃里克吸引力的一部分，这表明只有当人类对机器人有足够的信任时，机器人才会让人喜欢，而不是害怕。埃里克是如此受欢迎，从而开启了世界巡演之旅。有记者甚至抱怨道，在 1929 年，埃里克在一艘从英国开往美国的轮船上拒绝了采访，「当他本该在回答他对于地平线的看法的问题时，他却安静地平躺在一个盒子中。」但是当埃里克入城之后，它就变得非常活跃了。热情的观众充满了纽约市中心的剧院，仅仅是为了一睹这位周游列国的机械人的真容。「埃里克不仅能聊天，还会讲笑话。」《纽约时报》这样描述埃里克的表现。罗伯特有着英式英语的口音，但是发明人船长 William H. Richards 却坚称其是通过「神秘的牙齿」在说话。「女士们、先生们，我是埃里克，是一名机器人，一名没有灵魂的机器人。能够在纽约与你们相遇是我的荣幸。」埃里克说。「你们的摩天大楼让人震惊，但是地铁也让人略感压抑。」埃里克甚至还提到了，他想有一个「金发异性机器人」作为伴侣。新闻报纸认为 Richards 已经对埃里克进行了改进，该机器人现在「开始逐渐走进生活」。数百年来的文化观念使得人们认为机器人是邪恶的代表，是恶棍的化身。现在看来，显然埃里克并不具有像发明者所声称的那些能力，倒像是 Richards 和另外一个隐藏起来的人之间的共同合作，或者采用无线电技术让人们产生了埃里克可以自己讲话的错觉。这种欺骗手段在当时非常常见。例如 Ajeeb 是由蜡和纸浆制作的棋手，是 19 世纪 80 年代后期纽约备受青睐的自动机器。但是事实上，Ajeeb 并不是一个真正的自动机器，他的发明人，Peter Hill 藏在 Ajeeb 的身体中，然后让 Ajeeb 可以运动。但是，这份工作也是危险重重，因为要面对恼怒的输棋者带来的风险。「有一次一位女士的帽针通过自动机器的嘴唇刺伤了他，而一位西方人也射伤了他的肩膀。」自动机器发展史事实上，自动机器已经存在了数个世纪。在公元前 350 年，数学家 Archytas 就建造了由木材制成的可自动行走的鸽子，该鸽子靠蒸汽提供动力。工程师英雄亚历山大在其保留下来的作品中介绍了几个自动机的功能，包括会唱歌的鸟儿、可以倒水的山神、潘神的舞者以及由空气、蒸汽和水动力驱动的全铰接式木偶剧院。在公元十世纪的欧洲，皇帝君士坦丁七世的宝座是一头狮子的造型，这头狮子可以张嘴，且舌头微微颤动，发出可怕的咆哮声，同时其尾巴可以来回摆动。对于机器人的不信任可以追溯到魔像故事时代，且这种不安的情绪在当代文化中还能看到它的影子。在 1970 年，机器人教授 Masahiro Mori 提出了恐怖谷（Uncanny Valley）的概念。Mori 试图解释为什么人们被人形机器人（看起来很像人的机器，但其实不是）所击退。他还从弗洛伊德在 1919 年发表的论文《怪怖者》（Das Unheimliche）中借鉴了一些概念。虽然傀儡、活人偶以及自动机等都有很悠久的历史，但是「机器人」一词却是最近一个世纪才诞生的词汇。它是由编剧 Karl Capek 于 1921 年在《罗素姆的万能机器人》（Rossum's Universal Robots，简写为 R.U.R.）中提出的。《罗素姆的万能机器人》描述了全球性的机器人和人类之间的战争，这部作品也为现代机器人的概念奠定了基础。事实上，当这本书出版的时候，其更多是一种政治隐喻，而不是科技类的读物。从那时开始，科幻小说进一步加强了这样的想法：机器人不仅是满足人们的好奇心或者一个表演者，他们同时也是潜在的敌人、杀手。「电影《终结者》在这方面有非常巨大的影响。」Christopher Atkeson 说。Christopher Atkeson 是卡内基梅隆大学机器人研究所和人机交互研究所的教授。「这是由于一方面电影由施瓦辛格主演，另一点让人们记住的是他最后被剥离下来之后成为了金属。这部电影告诉了我们两点：一个是机器人的金属机身；另一个则是机器人试图杀死你。因此他并不是一个好的助手，而是一个杀手。」在科幻小说中，从帮手到杀手的转变通常是因为机器人起义，妄图以此推翻人类的统治。但是，用「机器人杀手」来描述真实世界中的机器人显然并不公平。「机器人作为一项技术确实非常令人着迷，因为这代表了将一些众人都喜闻乐见的想法真正地变成了现实。尽管数百年来的流行文化都将机器人描述成了恶魔，但是现在这些都成为了我们生活中的一部分。」Daniel Wilson 说。Daniel Wilson 是一名机器人工程师，同时也是《机器人启示录》的作者。在 Capek 将「机器人」一词带到我们的生活中以后，很快它就成为了解释不同技术工作原理的代名词。在 20 世纪 20 年代后期，人们将所有可以通过自动化或者远程控制来替代人类劳动的机器都称作机器人：自动卷烟机被称为「机器人推销员」，应用于红绿灯的信号传感器被称为「机器人信号主管」或者「机械警察」，远程操作的配电站被称为「机器人电厂」，陀螺罗盘被称为「机器人导航仪」，新型自动驾驶技术被称为「机器人飞行员」，防空武器则被称为「机器人枪」等。「计算机可以帮助我们处理信息任务，机器人可以帮助我们完成体力任务。」今天，人们也乐于讨论机器人。就像过去「机器人」常被用于描述物质世界的一系列自动化过程，现在「机器人」则常被用于描述不同的自动化计算任务（很多机器人专家告诉我其实这并不对）。网站上有很多在线任务都是通过机器人来完成的，包括聊天机器人、刷屏机器人、购物机器人和 twitter 机器人等。但是这些都是「程序（bots）」，而不是真正的机器人（robots），它们之间还是有很大不同。「关于机器人的定义，我认为并没有一个统一的答案。对于我来说，我倾向于将机器人具体化。因此在我看来，算法不是机器人，而只是一种程序。」MIT 媒体实验室研究人员 Kate Darling 说。「有趣的是，程序并没有完整的个体形式，他们仅仅是处于一些交互界面之后。也许我的交互界面背后就仅仅是数学程序而已。他们处于界面之后，但是他们也没有任何的物理实体形式。」IBM Waston 首席技术官 Rob High 说。许多机器人专家认为，机器人之所以为机器人，首先机器人需要有一个身体。「机器人需要在一定的环境下进行一些物理运动。它具有改变你生活的世界的能力。」Hadas Kress-Gazit 说。Hadas Kress-Gazit 是康奈尔大学的机器人专家，同时也是机械工程教授。「计算机可以帮助我们处理信息任务，机器人可以帮助我们完成体力任务。」Allison Okamura 说。Allison Okamura 是斯坦福大学的教授，专注于机器人在医疗领域的研究。但是机器人并不需要具有和人类一样的身体。「事实上，我们一直都生活在充满了机器人的世界中。你的洗衣机是机器人，你的洗碗机是机器人，你并不需要为了机器人的定义而伤脑筋。机器人技术也将一直伴随着我们。人类也将会逐渐接受系统将变得越来越智能。」康奈尔大学机器人教授 Alonzo Kelly 说。机器人专家和计算机工程师都认为，机器人的发展趋势是最终融入到我们生活的方方面面。另一个广泛存在的观点是，许多被称为「机器人」的东西其实一开始是并不是机器人。「当新技术诞生的时候，由于它们对于我们来说还很陌生；因此我们需要通过比喻来描述机器人或许是一种更好的方式。而一旦我们接受了这种技术，我们就不再需要比喻了。」科技作家 Jason Snell 和 John Siracusa 则致力于通过播客来解决这个问题。他们也对很多技术进行了解释，定义其是否是机器人，例如无人机不是机器人、Siri 不是机器人。但是 Roomba（飞碟状的自动吸尘器）却是一个机器人，因为它满足机器人定义的最低标准，例如你打开开关以后，它就可以自动完成一切工作。事实上，Siracusa 和 Snell 真正讨论的问题是人机关系中更基础的问题，那就是：究竟谁具有控制权。2096 年：机遇与危机并存让我们展望一下 2096 年。无人驾驶汽车和火车已经重塑了城市的商业、通勤和内部工作方式等。人工智能系统已经为机器人注入了先进的计算机思想。具有认知功能的助手可以帮助人们遣词造句，实时追踪和分享人们的行踪，同时可以帮助人们挑选生日礼物等，这些都是基于复杂的个性化算法实现的。机器人已经取代了劳动密集型工作，并且实现了工业的机械化生产。没有了线上和线下的区别，几乎所有的物品都可以连接到物联网。关于未来，今天的人们既有期待，又有担忧。无人驾驶汽车可以拯救数百万人的性命，而机器人对于劳动密集型产业的取代又引发了人们的担忧。牛津的学者预测，在 2030 年之前，当前人类的工作将有一半会实现自动化、信息化。根据国际机器人联盟，在接下来的两年中，全球服务型机器人的销量将会超过 3500 万台。就在前不久，Hilton 和 IBM 共同推出了 Connie（搭载沃森的第一台酒店式礼宾服务机器人）。据技术研究公司商业智能（Business Intelligence）估计，到 2019 年，企业和个人机器人市场将会增长到 15 亿美元。机器人的发展似乎迎来了一个转折点，他们已经走出了工程实验室，开始进入到普通人的家庭、医院、学校和商业等各个方面。而机器人的上升势头现在也是势不可挡。或许这也不见得是一件好事情。尽管机器人在帮助提高人们生活质量、甚至在拯救人类生命等方面都有非常巨大的潜力，但是同样也有很多担忧：例如机器人虽然可以安全的送你去上班，但是也可能因为机器人的存在，你会面临失业的风险。这种紧张对立的关系或许会影响到人们对待机器人的态度。长久以来，人类就将机器视为敌人。早在 80 多年前，纽约的行业专员 Frances Perkins 发誓要履行自己的职责，以阻止「机器人研发竞赛」。30 年前，Atari 创始人 Noah Bushnell 认为机器人的最终社会地位将会是奴隶。在 MIT，Darling 进行了一系列的实验来理解人类会在什么时候、为什么会对机器人报以同情之心。在去年的一项研究中，她让参与者和小型蟑螂形状的机器人进行交流。人们的目的是观察机械缺陷，且最终用木槌粉碎他们。当实验开始的时候，一些参与者学习了该款机器人的背景，「这款机器人是 Frank，Frank 最喜欢的颜色是红色。上周，它和其他虫子一起玩耍，且玩儿得非常愉快。」研究表明，那些知道 Frank 故事的人在需要敲碎他们的时候都会有所犹豫。工程师这样设计机器人的原因有很多，第一个原因就是人们并不会害怕可爱型机器人。例如，如果 Google 的无人驾驶汽车非常可爱，或许人们就会更加信赖它。据称，谷歌正考虑出售其 2013 年收购的波士顿动力公司（Boston Dynamics，该公司致力于研发人形机器人）。很明显，Goggle 并不想让自己可爱的自动驾驶汽车和人形机器人联系起来。当美国军队在 DARPA 大赛中推出机器人失败视频集锦（例如双膝不问摔倒、不小心撞到墙或者是翻滚等）时，很明显这是希望让这些机器人看起来更加可爱。同样的策略在推出第一台电脑时也曾使用过。「那些对计算机的经济效益感兴趣的人们也希望让计算机看起来显得憨态可掬。这也成为了宣传的重点——计算机很单纯，它们只会完成你告诉它们的事情。」卡内基梅隆大学 Atkeson 说。但是有些人认为，可爱型机器人的拟人化魅力本身就是一种威胁。2013 年，两位华盛顿大学的教授发表了一篇文章，主要解释了他们所认为的「安卓的谬论」（The Android Fallacy）。Neil Richards（法律教授）和 William Smart（计算机科学教授）认为人们有必要将机器人看做是一种工具而不是同伴。当自动化系统变得越来越复杂的时候，输入（程序员的指令）和输出（机器人行为）之间的联系将会变得更加模糊，从而使得人类将其误认为是自由意志。这是转移控制的一种非常微妙的形式。「尽管这种心理暗示是我们对机器人定义的一部分，但是对于我们来说，记住引起这种暗示的原因却是非常重要的。普通大众或许并不知道，或许也从未关心过，但是我们在设计算法的时候必须要注意这一点。」Richards 和 Smart 在文章中写道。「否则我们有可能会设计出基于机器人的算法，而不是基于功能的算法。这将会是一个非常重大的错误。」制作对人类没有害处的机器人会使得人们相信我们可以控制机器人，但是 Richards 和 Smart 认为这也是我们失去机器人的一种方式。这也就是为什么许多机器人专家认为关注机器人究竟是什么其实并不重要。「对于我来说，最重要的是一项技术最初是否是自动产生的。机器人是否可以在没有外部引导的情况下自主完成所有过程。另一个问题就是其外观形态将不再那么重要，不管是否有脚、眼睛或者身体等」内基梅隆大学计算机科学学院院长 Andrew Moore 说。换句话说，真正重要的是谁具有控制权，以及人类究竟如何理解自主权。现在人类正在逐渐将越来越多的任务交给机器完成。「20 到 35 岁的年轻人基本上是被各种不同的算法包围着，很多事情都需要算法做出决定，或者给出指引。」Markoff 说。「这是转移控制的一种非常微妙的形式。为什么我们要信任它们？它们是站在我们的立场考虑问题吗？这些问题都没有人在思考。一场全社会关于自动化的讨论其实是非常必要的。」在这样的大讨论中，人们或许需要尝试回答这样的问题：例如人类究竟愿意放弃多少控制权，以及这样做的目的究竟是什么。当然，或许在人和机器之间的权利关系没有发生不可逆转的转变之前，这样的问题或许永远没有答案。无人驾驶汽车可以拯救数百万人的性命，但是也会摧毁整个产业。但是在处理这样的假设时，由于其拯救生命的事情会使得人们忽略掉其他的问题。但是要想权衡什么才是真正的危险时，人类必须从更宏大的角度（例如产业进步等）去思考问题，从而尝试解开人类对于机器人的焦虑。
「当你询问大多数人机器人是什么时，他们都会倾向于描述人形机器人。他们会说机器人就是用金属做成的人。从某种程度上来说机器人就是所有复杂情感的化身，而这是由技术进步的速度来触发的。」例如机器人恶棍就是恐惧的化身，可以在一部动作片的过程中被彻底摧毁。机器人已经无处不在。它们和我们共享社会，陪伴我们，能够完成很多困难和危险的任务。我们已经无法想象没有它们存在的世界会是什么样子。由于它们的存在，最终我们会不会失去最后一点人性还不得而知，但是时间或许会证明，这样的损失在我们的进化过程中是值得的。最后，机器人对于人类来说或许有更大的意义。毕竟，它们是机器，而人类才是它们的造物主。
本文来源：TECH2IPO创见
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机器人不能直接通过眼对物体触摸，这样就不能识别出周围物体世界中的各种物体，机器人需要脑将通过眼在脑中形成的周围物体图形按照手触摸的经验在脑中直接转化成周围物体的触摸图形，这样机器人就能够通过眼触摸并识别周围的物体。
　　1、脑中的触摸图形　　机器人通过机器手的触摸能够在机器人脑中形成周围物体的触摸图形，在这些触摸图形上除了有物体的几何形状还有组成这些物体的符号，机器人能够通过脑中的这些触摸图形认识识别物体，但机器人通过手对物体的触摸来识别物体有很多局限性而且速度慢不能对远处物体直接触摸，由于这些缺点机器人就需要通过眼来直接触摸物体，机器人不能直接通过眼对物体触摸，这样就不能识别出周围物体世界中的各种物体，机器人需要脑将通过眼在脑中形成的周围物体图形按照手触摸的经验在脑中直接转化成周围物体的触摸图形，这样机器人就能够通过眼触摸并识别周围的物体。　　2、机器人的思考　　机器人只有对遇到的问题进行思考才能得出一个解决问题的最佳方法，这就需要在机器人脑中复制或提取出需要的物体图形进行事先的模拟实验，当得出最佳方案后机器人就能够用最佳的方法解决问题。机器人通过脑中提取或复制的机器人图形应该存在的位置来引导机器人自身图形运动。　　3、机器人的运动平衡　　如何能够保证机器人在各种环境下保持运动平衡呢？如果机器人的脑直接对机器人的身体进行控制那么很难实现真正的运动平衡，但我们在机器人脑中形成一个机器人的自身图形，让机器人自身图形与机器人做相同运动，这样机器人就能够通过脑对脑中机器人自身图形的观察来指挥机器人的运动，脑中机器人自身图形的重心线出现的微小偏差机器人都能够察觉，机器人能够通过调整机器人的身体来调整机器人自身图形出现的微小偏差，这样机器人就能够在各种环境下保持运动平衡。&
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浅谈智能机器人
摘要：智能机器人是近年来比较热门的一个研究，涉及机械、电子、感应器、计算机、多媒体、网络技术等多种先进技术，还涉及反应式行为的感知和编程技术，以及多智能体群体之间的协调和控制等问题。特别是随着计算机技术的发展进步，使得机器人智能化程度逐步增强。
　　引言　　到目前为止，在世界范围内还没有一个统一的智能机器人定义。大多数专家认为智能机器人至少要具备以下三个要素：一是感觉要素，用来认识周围环境状态；二是运动要素，对外界做出反应性动作；三是思考要素，根据感觉要素所得到的信息，思考出采用什么样的动作。感觉要素包括能感知视觉、接近、距离等的非接触型传感器和能感知力、压觉、触觉等的接触型传感器。这些要素实质上就是相当于人的眼、鼻、耳等五官。它们的功能可以利用诸如摄像机、图像传感器、超声波传成器、激光器、导电橡胶、压电元件、气动元件、行程开关等机电元器件来实现。对运动要素来说，智能机器人需要有一个无轨道型的移动机构，以适应诸如平地、台阶、墙壁、楼梯、坡道等不同的地理环境。它们的功能可以借助轮子、履带、支脚、吸盘、气垫等移动机构来完成。在运动过程中要对移动机构进行实时控制，这种控制不仅要包括有位置控制，而且还要有力度控制、位置与力度混合控制、伸缩率控制等。智能机器人的思考要素是三个要素中的关键，也是人们要赋予机器人必备的要素。思考要素包括有判断、逻辑分析、理解等方面的智力活动。这些智力活动实质上是一个信息处理过程，而计算机则是完成这个处理过程的主要手段。智能机器人作为运用到多方面前沿知识的高科技领域，将在我们的生活中发挥越来越大的作用。　　1 关键技术　　智能机器人是近年来比较热门的一个研究，涉及机械、电子、感应器、计算机、多媒体、网络技术等多种先进技术，还涉及反应式行为的感知和编程技术，以及多智能体群体之间的协调和控制等问题。特别是随着计算机技术的发展进步，使得机器人智能化程度逐步增强。　　1.1 人工智能　　人工智能是智能机器人的核心技术。人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术：使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineeringapproach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modelingapproach）它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。本书介绍的遗传算法?GenericAlgorithm，简称GA。和人工神经网络ArtificialNeuralNetwork，简称ANN?均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂，按指数式增长。人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制。这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。　　1.2 传感器　　传感器在智能机器人中有着极其重要的作用，它用来作为机器人与外界沟通的关键技术。它是指那些被测对象的某一确定的信息具有感受与检出功能，并是指按照一定规律转换成与之对应的可输出信号的元器件或装置的总称。传感器处于研究对象与测控系统的接口位置，一切科学研究和生产过程所要获取的信息都要通过它转换为容易传输和处理的电信号。如果把计算机比喻为处理和识别信息的大脑，把通信系统比喻为传递信息的神经系统，那么传感器就是感知和获取信息的感觉器官。　　1.3 计算机　　智能机器人之所以能够智能，是与计算机的工作所分不开的。是用计算机模拟人的智能，特别是模拟思维活动。由于人的思维活动离不开语言，而且人对于某一类问题进行思索和探索解法时，总是需要以关于这一类问题的基本知识(专业知识或常识)作为出发点。于是，知识表示和机器对自然语言的理解就构成人工智能的两个重要领域。所谓知识表示，是指将原来用自然语言表示的知识转换成用符号语言表示的，从而可以储存在机器内供机器使用的知识。人工智能的研究角度有探索法的角度和算法的角度。通常所说的解题算法是指机械的和总是有结果的方法，而这里所说的算法却是广义的，包括那些机械的而在使用时不一定有结果的算法。这种方法时常称作半可判定的方法。人在解决问题时，时常采用探索法。这种方法具有试错法的性质，也就是说，试验若干条途径，一条路走不通时再试另一条，直到问题得到解决时为止。这便是计算机解决问题的典型办法。　　2 分类　　2.1按智能程度分类　　1）传感型机器人　　又称外部受控机器人。机器人的本体上没有智能单元只有执行机构和感应机构。它具有利用传感信息（包括视觉、听觉、触觉、接近觉、力觉和红外、超声及激光等）进行传感信息处理、实现控制与操作的能力。受控于外部计算机，在外部计算机上具有智能处理单元，处理由受控机器人采集的各种信息以及机器人本身的各种姿态和轨迹等信息，然后发出控制指令指挥机器人的动作。目前机器人世界杯的小型组比赛使用的机器人就属于这样的类型。　　2）交互型机器人　　机器人通过计算机系统与操作员或程序员进行人机对话，实现对机器人的控制与操作。虽然具有了部分处理和决策功能，能够独立地实现一些诸如轨迹规划、简单的避障等功能，但是还要受到外部的控制。　　3）自主型机器人　　在设计制作之后，机器人无需人的干预，能够在各种环境下自动完成各项拟人任务。自主型机器人的本体上具有感知、处理、决策、执行等模块，可以就像一个自主的人一样独立地活动和处理问题。机器人世界杯的中型组比赛中使用的机器人就属于这一类型。全自主移动机器人的最重要的特点在于它的自主性和适应性，自主性是指它可以在一定的环境中，不依赖任何外部控制，完全自主地执行一定的任务。适应性是指它可以实时识别和测量周围的物体，根据环境的变化，调节自身的参数，调整动作策略以及处理紧急情况。交互性也是自主机器人的一个重要特点，机器人可以与人、与外部环境以及与其他机器人之间进行信息的交流。由于全自主移动机器人涉及诸如驱动器控制、传感器数据融合、图像处理、模式识别、神经网络等许多方面的研究，所以能够综合反映一个国家在制造业和人工智能等方面的水平。因此，许多国家都非常重视全自主移动机器人的研究。　　2.2 按用途分类　　在用途上，智能机器人与普通机器人在用途上有许多相似之处，但因其智能性使得它能做更复杂的工作，完成更高级的任务。　　1）工业智能机器人　　工业智能机器依据具体应用的不同，通常又可以分成焊接机器人、装配机器人、喷漆机器人、码垛机器人、搬运机器人等多种类型。作为具有智能的，他们在很多方面超越了传统机器人。焊接机器人，包括点焊（电阻焊）和电弧焊机器人，用途是实现自动的焊接作业。装配机器人，比较多地用于电子部件电器的装配。喷漆机器人，代替人进行喷漆作业。码垛、上下料、搬运机器人的功能则是根据一定的速度和精度要求，将物品从一处运到另一处。在工业生产中应用机器人，可以方便迅速地改变作业内容或方式，以满足生产要求的变化。比如，改变焊缝轨迹，改变喷漆位置，变更装配部件或位置等等。随着对工业生产线柔性的要求越来越高，对各种机器人的需求也就越来越强烈。　　2）农业智能机器人　　随着机器人技术的进步，以定型物、无机物为作业对象的工业机器人正在向更高层次的以动、植物之类复杂作业对象为目标的农业机器人发展，农业机器人或机器人化的农业机械的应用范围正在逐步扩大。农业机器人的应用不仅能够大大减轻以致代替的人们的生产劳动、解决劳动力不足的问题，而且可以提高劳动生产率，改善农业的生产环境，防止农药、化肥等对人体的伤害，提高作业质量。但由于农业机器人所面临的是非结构、不确定、不宜预估的复杂环境和工作对象，所以与工业机器人相比，其研究开发的难度更大。农业机器人的研究开发目前主要集中耕种、施肥、喷药、蔬菜嫁接、苗木株苗移栽、收获、灌溉、养殖和各种辅助操作等方面。日本是机器人普及最广泛的国家，目前已经有数千台机器人应用于农业领域。　　3）探索智能机器人　　机器人除了在工农业上广泛应用之外，还越来越多地用于极限探索，即在恶劣或不适于人类工作的环境中执行任务。例如?在水下（海洋）、太空以及在放射性(有毒或高温等环境中进行作业。人类借助潜水器具潜人到深海之中探秘，已有很长的历史。然而，由于危险很大、费用极高，所以水下机器人就成了代替人在这一危险的环境中工作的最佳工具。空间机器人是指在大气层内和大气层外从事各种作业的机器人，包括在内层空间飞行并进行观测、可完成多种作业的飞行机器人，到外层空间其他星球上进行探测作业的星球探测机器人和在各种航天器里使用的机器人。　　4）服务智能机器人　　机器人技术不仅在工农业生产、科学探索中得到了广泛应用，也逐渐渗透到人们的日常生活领域，服务机器人就是这类机器人的一个总称。尽管服务机器人的起步较晚，但应用前景十分广泛，目前主要应用在清洁、护理、执勤、救援、娱乐、和代替人对设备维护保养等场合。国际机器人联合会给服务机器人的一个初步定义是，一种以自主或半自主方式运行，能为人类的生活、康复提供服务的机器人，或者是能对设备运行进行维护的一类机器人。　　2.3 按形态分类　　1）拟物智能机器人　　仿照各种各样的生物，日常使用物品，建筑物，交通工具等做出的机器人，采用非智能或智能的系统来方便人类生活的机器人。比如：机器宠物狗爱宝（Aibo），六脚机器昆虫，轮式、履带式机器人。　　2）仿人智能机器人　　模仿人的形态和行为而设计制造的机器人就是仿人机器人，一般分别或同时　　具有仿人的四肢和头部。机器人一般根据不同应用需求被设计成不同形状和功能，如步行机器人、写字机器人、奏乐机器人、玩具机器人等。而仿人机器人研究集机械，电子，计算机，材料，传感器，控制技术等多门科学于一体，代表着一个国家的高科技发展水平。　　3 发展　　智能机器人的开发研究取得了举世瞩目的成果。那么，未来智能机器人技术将如何发展呢？日本工业机器人协会对下一代机器人的发展进行了预测。提出智能机器人技术近期将沿着自主性、智能通信和适应性三个方向发展。下面我们简单介绍人工智能技术、操作器、移动技术、动力源和驱动器、仿生机构等。　　3.1 人工智能技术在机器人中的应用　　把传统的人工智能的符号处理技术应用到机器人中存在哪些困难呢？一般的工业机器人的控制器，本质是一个数值计算系统。如若把人工智能系统(如专家系统)直接加到机器人控制器的顶层，能否得到一个很好的智能控制器？并不那么容易。因为符号处理与数值计算，在知识表示的抽象层次以及时间尺度上的重大差距，把两个系统直接结合起来，相互之间将存在通信和交互的问题，这就是组织智能控制系统的困难所在。这种困难表现在两个方面：一是传感器所获取的反馈信息通常是数量很大的数值信息，符号层一般很难直接使用这些信息，需要经过压缩、变换、理解后把它转变为符号表示，这往往是一件很困难而又耗费时间的事。而信息来自分布在不同地点和不同类型的多个传感器。从不同角度，以不同的测量方法得到不同的环境信息。这些信息受到干扰和各种非确定性因素的影响，难免存在畸变、信息不完整等缺陷，因此使上述的处理、变换更加复杂和困难。二是从符号层形成的命令和动作意图，要变成控制级可执行的指令(数据)，也要经过分解、转换等过程，这也是困难和费时的工作。它们同样受到控制动作和环境的非确定性因素的影响。　　由于这些困难，要把人工智能系统与传统机器人控制器直接结合起来就很难建立实时性和适应性很好的系统。为了解决机器人的智能化，组成智能机器人系统，研究者们将面临许多困难且需要做长期努力，进行若干课题的研究。例如：高级思维活动应以什么方式的机器人系统来模仿，是采取传统的人工智能符号推理的方法，还是采用别的方法？需不需要环境模型，需要怎样的环境模型；怎样建立环境模型，传统的人工智能主要依据先验知识建立环境模型。由于环境和任务的复杂性，环境的不确定性，这种建模方式遇到了挑战，于是出现了依靠传感器建模的主张，这就引出一系列新的与传感技术有关的课题。　　人们为了探讨人工智能在机器人中近期的可用技术，暂时抛开人工智能中的各种带根本性的争论，如符号主义与连接主义、有推理和无推理智能等等，把着眼点放在人工智能技术中较成熟的技术上。对传统的人工智能来说，就是知识的符号表示和推理这部分技术，看一看它对当前的机器人技术的发展会有什么贡献。其主要贡献体现在以下几个方面：基于任务的传感技术，建立感知与动作的直接联系，基于传感器的规划和决策，复杂动作的协调等。　　3.2 操作器　　工业机器人手臂的设计制造已趋于成熟，因此在智能机器人操作器方面的研究，人们的兴趣主要集中在各种具有柔性和灵巧性的手爪和手臂上。机器人手臂结构要适应智能机器人高速、重载、高精度和轻质的发展趋势。其中轻质化是关键。新型高刚度、抗震结构和材料是目前国外研究的前沿。机器人的手、腕以及连接机构是引人注目的研究课题。其中手腕机构的研究注重于快速、准确、灵活性、柔顺性和结构的紧凑性。与人协调作业关系密切的一类智能机器人如医用机器人、空间机器人、危险品处理机器人、打毛刺机器人等，它们都面临着如何快速、准确地把人的意志和人手的熟练操作传送到机器人执行机构的问题。目前，要让机器人作业一个小时，其软件编制需要60个小时，费时又费工。改善这种状况，需要从软件和硬件两方面着手。如多指多关节灵巧手是一种模拟人的通用手，它能比较逼真地记录和再现人手的熟练动作，受到研究者的青睐。由于它涉及到操作力学、结构学、基于传感器的控制、传感器融和等方面的问题，研制的难度很大，因此到目前为止，还没有一种成熟的产品投放市场。　　3.3 移动技术　　移动功能是智能机器人与工业机器人显著的区别之一。附加了移动功能之后，机器人的作业范围大幅度增加，从而使移动机器人的概念也从陆地拓展到水下和空中。近几年来，在欧美国家的机器人研究计划中，移动技术占有重要的位置。例如在NASA空间站FREEDOM上搭载的机器人、NASA和NSF共同开发的南极Erebus活火山探测机器人、美国环保局主持开发的核废料处理机器人HA7BOT中，移动技术都被列为关键技术。移动机构与面向作业任务的执行机构综合开发是最近出现的新的倾向。因为无论何种机器人都需要通过搭载的机械手或传感器来完成特定的作业功能。另一个倾向是移动的与视觉的结合日益密切。这种倾向在美国ALV项目中已初见端倪，最近则越过了静态图像识别的框框，进入主动视觉和主动传感的阶段。显然，智能机器人在非结构环境中自主移动，或在遥控条件下移动，视觉-传感器-驱动器的协调控制不可缺少。　　最近几年，在步行机构，双足步行机，轮式移动机构的开发和实用化等方面都取得了一些进展。据日本工业机器人协会预测：管内移动机器人将在2007年可达到实用化；与人具有同样步行速度的多足步行机和双足步行机以及不平整地面行走和爬楼梯与人具有相同速度的移动机器人将在2010年可达到实用化。　　3.4 动力源和驱动器　　智能机器人的机动性要求动力源轻、小、出力大。而现有的移动机器人无一例外地拖着辫子。以动力源的重量/功率之比为例，目前电池约达到60g/W(连续使用小时)，汽油机约为1.3g/W，都不理想，而且使用有局限性。到目前为止，尚未见到改善动力源的有效办法。仍然是智能机器人的主要驱动器。要使智能机器人的作业能力与人相当，它的指、肘、肩、腕各关节大致需要3-300Nm的输出力矩和30-60r/min的输出转速。传统伺服电机的重量/功率之比约为30g/W，而人　　在百米跑和投掷垒球时腿、肩、臂的出力大约为1g/W，相差甚大。日本在改进电机的性能方面取得了长足的进步。例如：核工业机器人臂和腿的驱动电机的重量已减轻到原来的1/10，使机器人整体自重降低到700kg，但与它只能处理20kg重的工作相比，远非令人满意。人们寄希望于新驱动器，例如：人工肌肉、形状记忆合金、氢吸附合金、压电元件、挠性轴、钢丝绳集束传动等等。虽然各有诱人的优点，但在实用性方面还达不到伺服电机的水平。日本极限作业机器人计划中，水下机器人机械手的手腕和手爪驱动采用了人工肌肉，肌肉本身的重量才5-8g，以20kg/cm2压力的高压水为工作介质，收缩力高达50kg(管径3mm)。这是新型驱动器一个成功的例子。总之，智能机器人性能指标的改进是无止境的，对驱动器的要求也越来越高。什么是客观的衡量标准呢？一个容易接受的办法就是把它与人的体能加以比较。从这个角度来看，智能机器人驱动技术目前差距还相当大。　　3.5 仿生机构　　智能机器人的生命在创新，开展仿生机构的研究，可以从生体机构、移动模式、运动机理、能量分配、信息处理与综合，以及感知和认知等方面多层次得到启发。目前，以驱体为构件的蛇形移动机构、人工肌肉、仿象鼻柔性臂、人造关节、假肢、多肢体动物的运动协调等等受到人们的关注。仿生机构的自由度往往比较多，建立数学模型以及基于数学模型的控制比较复杂，借助传感器获取信息加以简化可能是一条出路。　　近年来，机器人出现了一个倾向是面向特定功能和作业开发专用机器人，以追求高速、高效、单一化和低成本的目的。例如美国IBM公司设计的超高速小型机器人，以50次/s的速度频繁往复于相距数毫米的两点间，实现高密度微型电子器件装配，定位精度高达一微米。这种高速运动机构的动态平衡十分重要，虽然其工作区域只有13mm13mm1mm，但其加速度却高达50g。IBM公司的技术人　　员对机器人学提出了新的问题：如何进行机构-控制-传感-驱动的一体化设计，满足机械手高速高精度定位的要求。众所周知，机器人系统的设计程序是先设计臂结构和驱动装置，然后设计控制器。实践证明，这种设计即使能达到最佳的静力学性能，也往往不能满足动力学性能。到目前为止，改进动力学性能的方法并不多见，一般是按常识、减轻构件的重量，匹配减速器的速比等等。　　大批研发机器人和普遍运用人工智能机器人，聊天机器人，做菜机器人。迎宾机器人，服务机器人，娱乐机器人，拉车机器人等等都已经出现并应用在不同的领域，机器人智能化成为一种发展趋势。　　4 论述和讨论　　关于智能机器人，既然是项高科技的技术，便会有许多不同的声音，早在很早的科幻小说中便有了关于智能机器人和人类安全的讨论?很著名的是科幻小说家阿西莫夫的机器人三定律?一、机器人不得伤害人，也不得见人受到伤害而袖手旁观；二、机器人应服从人的一切命令，但不得违反第一定律；三、机器人应保护自身的安全，但不得违反第一、第二定律机器人学三大法则的提出。人们关心智能机器人既然有了智能，那是否会对人类产生敌对，甚至反抗人类，以及一些伦理问题，比如智能机器人的克隆问题等等。当然，这些问题的前提是机器人具有足够高的智能和智能机器人的足够普及，所以现在考虑还为时过早，但任何一项科技都应以不损害人类安全为第一位，所以智能机器人的发展必须要向着安全的方向。　　5 结束语　　智能机器人作为一种包含相当多学科知识的技术，几乎是伴随着人工智能所产生的，而智能机器人在当今社会变得越来越重要，越来越多的领域和岗位都需要智能机器人参与，这使得智能机器人的研究也越来越频繁。虽然我们现在仍很难在生活中见到智能机器人的影子，但在不久的将来，随着智能机器人技术的不断发展和成熟，随着众多科研人员的不懈努力，智能机器人必将走进千家万户，更好的服务人们的生活?让人们的生活更加舒适和健康。
审核编辑(王静)
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