教机器人最难的10件事

从A点移动到B点听起来很容易。我们人类每天都在这样做。然而，对于机器人来说，导航特别是在一个不断变化的单一环境中，或者在以前从未遇到过的环境中，这可能是一件棘手的事情。首先，机器人必须能够感知它的环境，然后它必须能够理解传入的数据。

为了解决第一个问题，机器人专家为他们的机器配备了一系列传感器、扫描仪、摄像头和其他高科技工具，以评估周围环境。激光扫描仪已经变得越来越流行，尽管它们不能在水中环境中使用，因为水往往会破坏光线，并大大缩短传感器的范围。声纳技术为水下机器人提供了一种可行的选择，但在陆地应用中，它的精度要低得多。当然，还有一套由视觉系统组成的集成立体相机可以帮助机器人“看到”它的风景。

收集有关环境的数据只是战斗的一半。更大的挑战是处理这些数据并利用它们做出决定。许多研究人员让他们的机器人通过使用预先指定的地图或在飞行中构建地图来导航。在机器人技术中，这被称为大满贯--同时定位和映射．映射描述了机器人如何将传感器收集到的18新利最新登入信息转换为给定的表示。18luck手机登录定位描述了机器人如何相对于地图定位自己。18新利最新登入在实践中，这两个过程必须同时发生，这就形成了一个先有鸡还是先有蛋的难题，研究人员已经能够通过更强大的计算机和基于概率计算位置的先进算法来克服这个难题。

机器人多年来一直在工厂和仓库里捡包裹和零件。但在这种情况下，它们通常会避开人类，而且它们几乎总是在整洁的环境中处理形状一致的物体。对于任何在工厂车间之外冒险的机器人来说，生活都远没有那么结构化。如果这样的机器希望在家庭或医院工作，它将需要一种先进的触觉，能够检测附近的人，并从杂乱的物品中挑选出一件物品。

这些都是机器人很难学会的技能。传统上，科学家们完全避免接触，如果他们的机器接触到另一个物体，就会编程失败。但在过去五年左右的时间里，在顺应性设计和人造皮肤方面取得了重大进展。合规指机器人的灵活性水平。高度灵活的机器更符合要求;刚性机器则不是这样。

2013年，佐治亚理工学院的研究人员制造了一个带有弹簧关节的机械臂，使附属部分能够弯曲，并像人的手臂一样与环境相互作用。接下来，他们用能够感知压力或触觉的“皮肤”覆盖整个物体。一些机器人皮肤包含互锁的六角形电路板，每个电路板上都带有红外传感器，可以探测到距离机器人一厘米以内的任何物体。还有一些配备了电子“指纹”——凸起和脊状的表面，可以提高抓地力，促进信号处理。

把这些高科技的手臂和改进的视觉系统结合起来，你就得到了一个可以提供温柔的爱抚或者伸手到柜子里从一大堆藏品中挑选一件。

艾伦·图灵作为计算机科学的创始人之一，他在1950年做出了一个大胆的预测:有一天，机器将能够流利地说话，以至于我们无法将它们与人类区分开来。唉，机器人(甚至Siri)还没有达到图灵的期望。这是因为语音识别与自然语言处理——我们的大脑在对话中从单词和句子中提取意义的方式。

最初，科学家们认为把语法规则插入机器的记忆库就可以了。但事实证明，为任何特定语言硬编码语法入门都是不可能的。甚至围绕单个单词的含义提供规则也使得语言学习艰巨的任务。需要一个例子吗?想想“new”和“knew”，或者“bank”(放钱的地方)和“bank”(河边)。事实证明，人类依靠经过多年进化而形成的心理能力来理解这些语言特质，而科学家们还无法将这些能力分解成离散的、可识别的规则。

因此，今天许多机器人的语言处理都是基于统计数据。科学家们给它们提供大量的文本，被称为语料库，然后让他们的计算机将较长的文本分解成块，以找出哪些单词经常出现在一起，以及以何种顺序出现。这使得机器人可以根据统计分析来“学习”一门语言。例如，对于机器人来说，单词“蝙蝠”后面加单词“飞”或“翅膀”是指会飞的哺乳动物，而“蝙蝠”后面加单词“球”或“手套”是指团队运动。

假设一个从未打过高尔夫球的人想打学习如何挥杆18新利最新登入．他可以读一本关于高尔夫的书，然后尝试一下，或者他可以观看一个熟练的高尔夫球手做正确的动作，这是学习新行为的一种更快更简单的方法。

当机器人专家试图建造一个能够学习新技能的自主机器时，他们也面临着类似的困境。就像打高尔夫球的例子一样，一种方法是将一项活动分解成精确的步骤，然后将信息编程到机器人的大脑中。18luck手机登录这假设活动的每个方面都可以被剖析、描述和编码，但事实证明，这并不总是容易做到的。例如，挥舞高尔夫球杆的某些方面可以说是无法描述的，比如手腕和肘部的相互作用。通过展示而不是讲述，可以更容易地传达这些微妙的细节。18新利最新登入

近年来，研究人员在教会机器人模仿人类操作员方面取得了一些成功。他们称之为模仿学习或从演示中学习（最晚完成日期)，他们通过在机器上安装一组广角和变焦相机．该设备使机器人能够“看到”人类教师正在进行特定的过程或活动。然后，学习算法处理这些数据，生成一个数学函数图，将视觉输入连接到所需的操作。当然，LfD场景中的机器人必须能够忽略老师行为的某些方面——比如抓痒——并处理通信问题，这是指机器人的解剖结构与人类的不同之处。

的艺术欺骗已经进化到帮助动物在竞争中占据优势，避免被捕食者吃掉。通过练习，这项技能可以成为一种非常有效的生存机制。

对于机器人来说，学习如何欺骗一个人或另一个18新利最新登入机器人一直具有挑战性(这对你来说可能没什么问题)。欺骗需要想象力，即形成不呈现在感官上的外部物体的想法或图像的能力，这是机器通常缺乏的东西(参见我们列表中的下一项)。它们擅长处理来自传感器、摄像头和扫描仪的直接输入，但不擅长形成超越所有感官数据的概念。

不过，未来的机器人可能更擅长欺骗。佐治亚理工学院的研究人员已经能够将松鼠的一些欺骗技能转移到他们实验室的机器人身上。首先，他们研究了毛茸茸的啮齿动物，这些啮齿动物会把竞争对手引到旧的、未被使用的储藏室，以保护自己埋藏的食物。然后他们将这些行为编码成简单的规则，并将其加载到机器人的大脑中。机器能够使用算法以确定在特定情况下欺骗是否有用。如果是这样，它们就能提供一个虚假的交流，让机器人同伴离开它们的藏身之处。

在《杰森一家》中，罗西·The机器人女仆能够交谈、做饭、打扫屋子，满足乔治、简、朱迪和埃尔罗伊的需求。为了理解罗茜的高级发展，看看第一季第一集的这个场景:乔治的老板斯派利先生来杰森家吃饭。饭后，史派利先生拿出了一个雪茄然后放进了他的嘴里，这促使罗茜拿着打火机冲了过去。这个简单的动作代表了一种复杂的人类行为——基于刚刚发生的事情预测接下来会发生什么的能力。

就像欺骗一样，预测人类行为需要机器人想象未来的状态。它必须能够说，“如果我观察到一个人在做x，那么根据之前的经验，我可以预期她很可能会跟进做y。”这一直是机器人技术面临的严峻挑战，但人类正在取得进展。在康奈尔大学，一个团队一直致力于开发一种自主机器人，它可以根据同伴与环境中物体的交互方式做出反应。18新利最新登入为了做到这一点，机器人使用一对3d相机来获取周围环境的图像。接下来，一种算法识别出房间里的关键物体，并将它们与背景杂波隔离开来。然后，利用从以前的训练课程中收集到的大量信息，机18luck手机登录器人根据人的运动和她所接触的物体产生一组可能的预期。机器人对接下来会发生的事情做出最佳猜测，并据此采取行动。

康奈尔大学的机器人仍然有时会猜错，但它们正在稳步进步，特别是随着相机技术的改进。

制造一台大型机器——如果你愿意称之为机器人——需要大量的时间、精力和金钱投资。另一种方法是部署一群更小、更简单的机器人，然后它们一起工作，完成更复杂的任务。

这带来了一系列不同的挑战。一个机器人在团队中工作必须能够在与队友的关系中准确定位自己，并且必须能够有效地与其他机器和人类操作员进行沟通。为了解决这些问题，科学家们转向了昆虫的世界复杂群集行为寻找食物并完成有益于整个蚁群的任务。例如，通过研究蚂蚁，研究人员知道个体之间使用信息素进行交流。

机器人也可以使用同样的“信息素逻辑”，尽管它们依靠光而不是化学物质来交流。它的工作原理是这样的:一群微型机器人分散在一个狭窄的区域。一开始，他们会随机探索该区域，直到有人发现另一个机器人留下的光的痕迹。它知道要跟着脚印走，并且这样做了，在它走的时候留下了自己的淡淡的痕迹。随着小径的加固，越来越多的机器人发现了它，并加入了马车队。一些研究人员也发现了利用声音啁啾的成功。声音可以用来确保单个机器人不会走得太远，或者吸引队友关注某个感兴趣的物品。

上帝对亚当和夏娃说:“你们要生养众多，遍满全地。”机器人收到同样的命令会感到困惑或沮丧。为什么?因为自我复制被证明是难以捉摸的。造一个机器人是一回事，造一个能自我复制的机器人完全是另一回事重新生成丢失或损坏的组件．

有趣的是，机器人可能不会把人类作为繁殖的榜样。也许你已经注意到，我们实际上并没有分成两个完全相同的部分。然而，简单的动物一直都在这样做。18新利最新登入的亲属水母被称为水螅的一种无性繁殖方式被称为初露头角的:一个小囊从父母的身体向外膨胀，然后脱落成为一个基因完全相同的新个体。

科学家们正在研究能够进行这种基本操作的机器人克隆过程。许多这样的机器人都是由重复的元素(通常是立方体)构建的，这些元素包含相同的机械结构和自我复制的程序。这些立方体的表面有磁铁，所以它们可以附着在附近的其他立方体上或与之分离。每个立方体沿着对角线被分成两部分，这样每一半都可以独立旋转。一个完整的机器人，由几个立方体组成，以特定的结构排列。只要有可用的立方体，一个机器人就可以弯下腰，从它的“身体”上取出立方体，为新机器播种，然后从仓库里捡起积木，直到两个完全成形的机器人并排站在一起。

当我们每天与人打交道时，我们会做出数百个决定。在每一种情况下，我们都会权衡自己的选择，判断什么是对的，什么是错的，什么是公平的，什么是不公平的。如果我们想让机器人像我们一样行动，他们需要理解道德。

就像语言一样，对道德行为进行编码也是一项巨大的挑战，这主要是因为不存在一套普遍接受的道德原则。不同的文化有不同的行为准则和不同的制度法律．即使在不同的文化中，地区差异也会影响人们如何评价和衡量自己的行为以及周围人的行为。18新利最新登入试图编写一份全球相关的道德手册，机器人可以用作学习工具，这几乎是不可能的。

话虽如此，研究人员最近已经能够通过限制问题的范围来制造道德机器人。例如，一台被限制在特定环境中的机器——比如厨房或辅助生活设施中的病房——需要学习的规则要少得多，而且在做出合乎道德的决策方面会取得相当大的成功。为了实现这一目标，机器人工程师将在特定情况下被认为是道德选择的信息输入到机器学习算法18luck手机登录中。这些选择基于三个滑动标准:一项行动能带来多少好处，能防止多少伤害，以及衡量公平性。18新利最新登入然后，算法输出一个伦理原则，供机器人做决定时使用。使用这种类型的人工智能在美国，你未来的家用机器人将能够决定家里谁应该洗碗，晚上谁来控制电视遥控器。

“世界上最美好的东西是看不见的，也摸不着的。它们必须用心去感受。”如果这个观察海伦·凯勒是真的，那么机器人注定会错过最好的和美丽的。毕竟，他们很擅长感知周围的世界，但他们无法将这些感知数据转化为具体的情绪。他们看不到所爱之人的微笑而感到喜悦，或者记录下一个模糊的陌生人的鬼脸和恐惧的颤抖。

这一点，比我们清单上的任何东西都更有可能是人与机器的区别。18新利最新登入你怎么教一个机器人坠入爱河？18新利最新登入你如何编写沮丧、厌恶、惊讶或怜悯的程序?这值得一试吗?

一些科学家认为可以。他们相信，未来的机器人将整合这两种认知情感系统，因此，它们将能够更好地发挥作用，更快地学习，更有效地与人类互动。信不信由你，表达人类情感范围有限的原型已经存在。由欧洲研究团队开发的机器人Nao具有1岁儿童的情感品质。它可以通过结合姿18新利最新登入势和手势来表达快乐、愤怒、恐惧和骄傲。这些展示动作来自于对黑猩猩和人类婴儿的研究，它们被编程到Nao中，但机器人会根据与附近人和物体的互动来决定展示哪种情绪。在未来几年，像Nao这样的机器人可能会在各种环境中工作——医院、家庭和学校——它们将能够伸出援助之手，倾听同情。