• 12月23日 星期一

机器人能成为电子羊么?软绵绵、甚至香喷喷的那种

机器人能成为电子羊么?软绵绵、甚至香喷喷的那种

摘要:在未来,不仅可以用硅、纸、纤维等材料来制作机器人,还可以用食物。是的,机器人不仅能被食用了,还能顺便治病。

麻省理工学院(MIT)计算机科学与人工智能实验室主任 Daniela Rus 和她的学生们遇到了一次不小的挫折。

花了三年时间做出来的水下拍照机器人「Amour」(Autonomous Modular Optical Underwater Robot),在新西兰水域的一次测试中一去无回,一同丢失的还有 Amour 的所有数据。但这群科学家没有一蹶不振。很快,根据做 Amour 时积累的经验,她们只花了三个月就做出了更加先进的机器人「Fish」,这一次时间的成本缩减为上一次的1/12。更快,现在做一个更加完善的水下机器人,这些专家只需要花几个小时。

更重要的是「Fish」更加柔软(Soft),而柔软在 Rus 教授看来就意味着机器人的进步。她将机器人时代划分成了两部分,传统机器人时代以及自适应柔性机器人时代,过去60年是传统机器时代,接下来的60年将是自适应柔性机器人时代。所谓柔性机器人特指那些根据杨氏模型(杨氏模量是描述固体材料抵抗形变能力的物理量)来计算能够达到更软柔韧度的机器人。

在接受极客公园的独家专访时,Rus 认为,相比于传统机器人,这些自适应柔性机器人更加安全、更加灵敏。她边说边将左小臂绕在右下臂下面,并将将左右手相互交叉,「如果这个机器人手臂很僵硬的话,只能做很简单的动作。但是你看我有大臂,还有小臂,我还有手腕,它是非常灵敏的,但是传统机器人是没办法做到这一点的。」

机器人能成为电子羊么?软绵绵、甚至香喷喷的那种

「两个时代」

GEEKPARK:今天在你的演讲中,你把机器人分柔性机器人和传统的机器人,为什么会有这样的分类?

Rus:主要是基于两个观察,第一个是机器人出现在 1961 年,那时工业机器人能做很多人不能做的事,它能够替代这个工厂当中的部分人力,但是工业机器人和人是分开的。因为这些工业机器人非常的大、非常笨重。第二个观察是很多机器人的形态是受到人的启发,比如类人机器人,是受到人的启发,比如像人的手,就是类人机器人。它有人的体态,也是有人的形象特征。

所以让脑洞大开,我们重新想机器人应该是怎样的,再应用到机器人的开发上。在机器人设计方面,之前大家思维比较僵化。是从机器人应该像什么样出发,但是我想要的机器人是能够帮助人们去参与每天的生活工作当中,人和机器人是可以并肩来工作的,所以机器人应当是安全的,而不是有危险的,又大又笨重的机器人,给人们构成威胁的机器人是不行的,它们可能会伤害到你。我们要探索不同的材料、不同的形状、不同的研发机器人的方式。在我们的实验室里面,我们用不同的材料来制作机器人,不仅只是用塑料,我们可以用硅、纸、纤维和食品级材料,还可以用食物来制作机器人。

GEEKPARK:与传统的机器人相比,这种新型的机器人有哪些优势?

Rus:他们更加安全、更加灵敏。如果这个机器人手臂很僵硬的话,只能做很简单的动作。但是你看我有大臂,还有小臂,我还有手腕,它是非常灵敏的,我可以左手和右手交叉,我还可以把我的右手臂挤压在我的左手臂下面,但是传统机器人是没办法做到这一点的。

GEEKPARK:正如您所说,现在机器人在国内外工业上应用都十分普遍。但这些机器人并非自适应柔性机器人,您觉得机器人时代的全面到来需要哪些条件?

Rus:是的。我们现在还只是在研发的初期阶段,我们需要去开发一些标准化的流程去生产机器人的身体等等,因为机器人需要大脑、身体,然后用大脑去控制身体,完成任务。它需要更加柔性的身体,为了达到这一点还需要我们更加努力,去选择更多更好的材料,开发更先进的制作方式和工艺。

GEEKPARK:现在提到制作机器人的话,身体和大脑哪一部分是最难的?

Rus:我们是螺旋前进的,我们现在可以去生产身体的这种机器人,他们知道怎么去制作机器人的身体,然后我们现在有工具去制造这些身体,然后控制,让他们有这种自我控制的能力。我们在过去 60 年的时间里一直致力于让那些传统机器人利用它们僵硬的机体去完成一些任务。我们现在要做的就是继续努力把它的这种僵硬的机体变得更加的柔性和灵敏。

GEEKPARK:怎么样去改变这种状况呢?

Rus:只能不断地去研发,不断地去取得进展,不断地去攻克一些问题。我们现在的机器人研发社区正在不断扩大,现在有更多的研究人员正参与到我们解决问题的过程当中。所以我们已经看到了巨大的进步。

机器人能成为电子羊么?软绵绵、甚至香喷喷的那种

柔性机器人出现后,对机器人的想像将不再局限于 Rus 常举的自动驾驶的例子了。许多运用新型材料如纸、纤维、食物等制作出来的柔性机器人将改变各行各业。比如,现在的 MIT 实验室正计划研发一个无创手术机器人。这个机器人的材料必须用食品级的材料来做,因为要把机器人放到人的身体当中,而且它不能够被当作异物被身体排出去,当它进入到身体之后可以用 MRI 之类的东西来控制它,现在这样的机器人可以用于移除人身体内的异物,包扎伤口,以及精确送给药物。

然而面对这些畅想,人们往往会出现不同的的情绪,就像人们初次参观 Rus 在麻省理工学院的实验室一样。实验室里摆满了稀奇古怪的机器人,有的能握住棒球、有的能改变形状还有的能运载货物。当看到这些时,来参观的人们通常会出现两种反应,一种是感到焦虑,担心所在行业迟早有一天会被机器人取代,人类可能会面临合理性危机;另一种则是感到兴奋,迫不及待地问 Rus 还有哪些工作是可以转移给机器人。

以上这两种反应,无外乎是技术乐观派或技术悲观派。不论是蒸汽机还是互联网,只要出现大幅度解放生产力的工具时,这些旧瓶装新酒的争论就会出现。

或许人们真正忧虑的不是即将到来的未来本身,而是一个更为现实的问题,在未来我们将如何与机器相处,机器人是否会「失控」。Rus 对这件事情倒是信心满满,她认为如果从幼儿园到高中,一直有意识地培养人类的计算思维和计算制作能力,人机协同工作将是水到渠成的事。比起用「机器」来称呼这些发明外,她更倾向于用「工具」一词,因为这些都是「为人们所发明」(by the people and for the people)的机器。

机器人能成为电子羊么?软绵绵、甚至香喷喷的那种

机器人能成为电子羊么?软绵绵、甚至香喷喷的那种

怎样克服「黑镜」式的恐惧

GEEKPARK:人们对于机器人的态度,人们通常会有两种,一种是很恐慌害怕被替代,另一种是非常期待。您本人是偏向后者吗?

Rus:我觉得我是非常乐观的,让机器人来支持人们的生活、完成任务。我觉得我们应当把机器人看作一种更智慧的工具。它比斧头更有用,但是跟斧头一样仍是一种工具,我们要用机器人去完成什么工作,最终也取决于我们人类的决定。机器人也好、机器也好,它们只应该去做我们编程所设定的让它去完成的那些工作,所以我们就是最终的决策者。

GEEKPARK:你觉得人们根本不必对即将到来的机器人时代感到恐慌吗?

Rus:是的,我们现在用很多机器来帮助我们更好地工作,一些很重的活都是在用机器来完成。所以其实在此之前,我们就在把工作交给了机器。

GEEKPARK:这种恐慌来自哪里呢?

Rus:我觉得是因为缺少认识吧,就是大家对这种技术还缺乏了解,以及还持有怀疑的态度吧。所以,我觉得非常重要的一件事就是向大家解释这个技术可以做什么,不能做什么,解释我们用到的是什么技术来支撑这个机器人的开发。专家应该和媒体携起手来,我们可以帮人们更好地进行沟通。

GEEKPARK:人们担心对机器人的失控,比如像雪莱夫人笔下的「弗兰克斯坦」那样,这种情况有可能出现吗?

Rus:机器人是有编程的,所以你通过程序告诉它要做什么,它才会去做什么,我们会决定这个程序是什么。如果说这个机器人进入到无法控制的情况,我们可以按下紧急停止按钮去叫停。

GEEKPARK:那么对于普通人来讲,怎样能够实现与机器人更加主动地互动?

Rus:我们发明了计算机、发明了机器人,然后去使用它们,我们需要去了解它们是怎么生产出来的,然后里面的软件、硬件是如何运作的。需要去深入地理解这些机器从里到外的运作机制。为了实现更好的与机器互动,我们开发了界面、声音、手势等多种互动方式,让机器人在运行的时候,能够与人进行交流沟通。如果说我们最终能够把机器人直接与我们的大脑活动进行连接的话,那就会成为一个最终的理想场景。无论哪种方式,我觉得机器人应当是以人的需求为主导来进行开发的。

无论是技术乐观者还是技术悲观者都不得不承认一个事实,未来一定是一个人机协同的世界。

不过要实现这令人憧憬的未来想像,还有需要克服许多困难。因为正如 Rus 所说,目前制作机器人分为硬件和软件两部分,无论那部分都只是少数人拥有的专业技能,并且能帮助人们做硬件的工具还少之有少。

机器人能成为电子羊么?软绵绵、甚至香喷喷的那种

附:以下是 Daniela Rus 在极客公园 Rebuild 2018 科技商业峰会上的演讲及采访实录(经过极客公园编辑,略有删减)

大家好!极客公园早!当我还很小的时候,就特别喜欢各种科幻小说和电影。几年之后,我学会了如何去编程机器人,成为了机器人方面的专家。然后我有一个也很喜欢科幻电影的学生,我们就决定要和同事一起建造一个最初起源于科幻作品里的机器人,去探索水下的世界。这个机器人可以在水下像直升机一样移动,而且可以为我们传输高分辨率的影片,都些功能都是通过先进的技术实现的。为了测试这个机器人,我们去到了新加坡,想要看看机器人到底性能如何。我们当时对我们的作品非常有信心,就决定将这个机器人所有的安全设施都撤下,让它能够在水中自由的工作。然后这个我们花了三年时间去打造的机器人就这么离开了海岸,我们在岸边一直等,但它并没有回来,我们彻底失去了它,这让我们感到非常绝望。

在科学领域,有很多创新想法都需要花费很长的时间去实现,但事实却是现在科技进步的速度却非常快,因为失败是成功之母。我们花了三年时间去研发制造这个机器人,但回到实验室,我们才花了三周的时间做造出了一个新的机器人。然后再把它带到水下进行测试的时候,我们发现这个机器人真的特别好,但是在机器人旁边都有很多的鱼,而且它们游得比我们的机器人好多了。那个时候我跟同事就想到,我们能不能做一个机器人,让它跟鱼的生物形态特别像,能不能做一个仿生机器人。

这个机器人是柔性材料做的,游泳的方式跟鱼一样,这使其可以在几秒钟之内就完成一次转向,也可以使其快速逃离大鱼的捕食。我们对这样一个成果感到非常兴奋,就将其带到了海底进行测试。图片上的这个人就是我,黑色的那个点就是我们仿生鱼的眼睛,它游得非常优雅。我们花了几年的时间造出了一个水下机器人,又花了三个月时间做了第二个,现在我们只需要几个小时就可以造出一个类似的机器人。这个过程大家应该挺熟悉的,在 20 年前,计算这件事还非常复杂,因为当时计算机非常庞大,也需要依赖非常专业的技能来进行操作。但是现在每一个人手上都有一个计算机,我们现在也特别依赖计算机,甚至都没有意识到自己的依赖程度有多高。这就让我们想到一个新的问题,当今的世界被计算机深刻地改变了,我们用计算机来进行各种运算。但在做一些实体工作的时候,计算机能给我们带来怎样的改变?

比如自动驾驶,这项技术能让交通事故导致的人员伤亡大大减少。而且这项技术能让很多老年人也可以方便的出行,节省我们在通勤过程中的时间和精力,让我们可以不受时间和空间限制地进行通勤。这项技术最终的实现已注定,只是一个时间问题了。

当我们开车、坐车的时候,我们知道汽车能将我们安全快速地送达,像一个朋友一样。我们去超市的时候可以将我们想要的货物直接交给送货机器人,它们可以和汽车合作将商品直接送到汽车上,回家之后厨房机器人已经把我们买的原材料做好了,也根本就不需要孩子们帮我们洗碗了,因为洗碗和清洁机器人已经帮我们把餐具和房间全部清洁好了。

这个想法听起来像是来自动画片的想象,像是很难实现、很远的未来,但是事实上这样的未来离我们已经很近了。我们的机器人现在已经可以和医院的医生进行协作,和工厂的工人进行协作,它们可以帮我们扫地,甚至可以给代替人工给奶牛挤奶。但为了实现这个目标需要解决一个非常大的挑战,我们必须让机器人更加直观,就像智能手机一样,可以非常直观的在智能手机上进行计算。

机器人有各种各样的部件,有自己的身体,也有大脑。我们需要确保机器人的身体可以帮助我们完成各种各样的任务,而它的大脑要确保可以指挥机体执行正确的动作。现在的机器人可以完成很多工业领域的任务,这张图片是 1961 年的第一台工业机器人。到 2022 年,我们预测会有 3100 万的机器人在工厂中帮助我们进行生产。

而且我们知道,我们的机器人拥有非常复杂的工程结构,可以帮助我们人类做很多的工作。但同时他们又非常危险,因为他们非常笨重,所以我们经常会让工厂里的人远离机器人。但在自然界,事情并不是这样的,在自然界中,我们可以看到一些自然的有机生物。比如这个视频里的章鱼,它如何通过一个小孔,从封闭的盒子里面逃出来。自然界当中的生物都是很灵活的,这些生物可以完成各种各样复杂的任务,我们的机器人也应该要能够做到。

所以我们开始思考我们在制造机器人时使用的材料,以及我们设计机器人的方式。我们可以看到这个巨大的章鱼多么灵活、巧妙地从小洞里逃了出来,以及这只大象非常轻易的就从孩子的手中拿走了香蕉而没有伤到他,但同时它的鼻子又可以和天敌进行激烈的战斗。所以我们应该设计出一种机器人,可以和自然很好的互动。这些例子为我们带来了思考,让我们去重新思考机器人的内涵是什么。

过去 60 年,我们一直致力于生产工业机器人,那种又重又危险,身体非常坚固的机器人。它们可以完成复杂的任务,但是需要在非常受限的环境当中才能工作。而接下来的 60 年,我们应当致力于设计、生产一种机器人,让他们能够在以人类为中心的环境当中运行,他们可以进行一系列复杂的物理活动。过去 60 年机器人以模仿人形为主要形式,接下来 60 年我们相信机器人的外形应当变得更加多元化。

最近机器人方面的思想家都受到一个想法的激励,他们开始认为各种材料都可以和机器结合在一起,这样就可以创造出一个新的世界,在这个世界当中各种材料都可以被应用在机器人上,让机器人变得更加泛用。而我们的机器也会变得更柔性,就像软材料一样。这就是我们基于这样的想法造出的机器,我们重新思考了机器人的形状和材质。到底什么是柔性?我们机器的身体,我们希望可以让它变成软的或者柔性的。所以材料就是我们创造出柔性机器人的关键。而对于柔性机器人来说,其行为模式和传统机器人又是完全不一样的。比如自然生物是有肌肉有皮肤的,但是机器人的机体都是钢铁或塑料制成的,其行为模式就完全不一样。所以我们希望机器人可以在行为模式上接近生物。如果能够实现这一目标,就可以对柔性机器人的能力有更深的认识。

比如柔性机器人的移动方式,这是我们刚刚说到的柔性机器人,我们可以看到这样一个非常柔软的鱼尾,可以使我们的机器鱼像真正的鱼一样在水中游动、转向,而且这个机器也有自己的大脑,可以让机器鱼在水中自由游动。机器人使用的液压柔性传动装置,使用的是硅酮这样的软性材料制作的传动器。在硅酮内部有一个空的腔体,我们对腔体施加压力的时候,材料就会发生弯曲,发生弯曲就可以实现鱼尾的摆动。我们可以看到这个鱼尾向左向右在摆动。而且材料的中间使用的是不可拉伸式的材料,通过使用这样的材料,我们的鱼尾就可以在水不停的左右摆动。

通过鱼尾的摆动,我们机器人鱼就可以向前游动。如果向右摆动幅度更大的时候鱼就向左走,反之向右走。这是我们用机器鱼做的一些实验,这里它向左拐了。也可以看到机器鱼上的摄像头拍摄的图像,这让它可以在水中游动并且回避障碍物。基于这样的思路我们也可以制作一些其他的机器人,让我们的机器人可以像真正的动物一样运作。

这里演示的是一种柔性机械手,安装在传统的机械臂上。可以看到我们也使用了跟机器鱼上一样的柔性材料。当然我们不是让它左右摆动,而是用它去抓取。通过机器人的抓取实验,我们给机器人很多它以前没有尝试抓取过的物体,让它去抓取。但可以看到,因为我们所使用的材料是柔性的,并且贴合度非常好,这就使这个机械手可以实现非常棒的抓取功能。这也让机器人可以做到非常复杂非常精细的动作。比如这是一段机器人试图安装电灯泡的演示。想要安装这个电灯泡,机器人首先要抓起底座,再抓起电灯泡进行安装。抓起底座的时候是从左边抓取的,但是它抓电灯的时候是从上面来进行连接。通过这种方式,灯泡就被安装上去了。这个过程就需要考虑我们抓取的方向和角度,什么样才是正确的。通过机器学习可以做到这一点,可以训练机械臂的方向和手腕的角度。

我们的架构是一个经典的架构,就像这个样。我们会使用卷积神经网络,经过各个层的卷积,达到最终的密集化的知识集。通过这样的思路,我们非常小心的控制了机械手的方向和手腕角度,然后进行机械抓取。我们开发了网络,并且对它进行了训练,我们使用左边的这些物体进行训练,然后右边的物体进行测试,我们也实验了很多其他的物体。这里就有一些例子,可以看一下我们的网络是如何工作的。这里我们有一个乐高的积木,放在机器人的面前,以一个随机的角度放置,机器人没有见过这样一个物体,但通过神经网络的训练,机器人非常快的就可以调整它的抓取角度以及姿势。这里还有另外一个例子,我们给机器人其他的一些物体,这个机器人就会自动去决定要用哪一个角度抓取,是上下,还是左右,可以从不同的角度和方向进行抓取。就是因为机器人手部的贴合性非常好,所以我们的机器人不需要非常了解我们整个物体的具体模型。所以即使它们不知道具体的模型,仍然可以非常精确的抓取,这是传统机器人非常难做到的。有了这样的机器人我们就可以让机器人真正在以人类为中心的环境当中运行。

比如机器人还可以帮我们叠衣服,或者把洗好的碗筷装起来,我在旁边扫扫地就可以了。当然我们还有一些其他的想法。刚才我们所看到的这些例子,比如我们的液压传动装置可以使用水来作为动力源。还有另外一个想法就是可折叠的机器人。设想一下,如果机器人的身体是像纸一样的,我们可以通过折叠的方式把它改造成我们所希望的形状。比如这里有一个兔子一样的机器人,它也可以像兔子一样进行一些运动。我们选取了一个兔子的模型,并且将它进行水平的切分,然后我们可以看到这个就是切割出来的模型。之后再使用我们的镭射切割机或者 3D 打印机来打印出这个模型。最终创造出的物体就很像之前的兔子。

通过这样的折叠可以非常直观的控制这一只兔子,这是令人非常兴奋的想法。因为如果有了这样的想法,我们就可以创造出一些像动物的机器人。比如你坐的椅子,也可以使用这样的材料制作,这样我们的椅子本身也就变成了机器人。我们还可以创造出哪一些其他的机器人呢?这是很值得我们想象的。

我们对于机器人有很多的想法,在未来以人为本的环境当中有灵活柔性的机器人帮助我们,比如图上的花也可以作为机械抓取的臂,或者还会有其他的一些机器人。它们可以向医生的迷你助手一样,帮助我们进行注射等等。想要做到这些,我们要思想机器人的内核本质是什么。未来 60 年我们机器人的生产材料可以是多种多样的,可以是食物,也可以是塑料。而且我们的机器人也将更符合和我们的要求,会更安全。并且世界当中会有更多自适应的柔性机器人,并且帮助我们人类完成更多各种各样的物理活动。谢谢各位。 ■

上一篇新闻

前所未有的“恶血诈骗”世纪骗局!戳破女版乔布斯的硅谷神话

下一篇新闻

祥峰中国新美元基金逆势超募,40亿元“弹药”加码高科技和大消费投资

评论

订阅每日新闻

订阅每日新闻以免错过最新最热门的新加坡新闻。