为了让机器人「看见」世界，人类几代人也是蛮拼的

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        说起机器人，许多人都会想到可怕的机器人革命。机器人真的能很快占领人类世界吗？在我们的日常生活中，可能将看到越来越多的机器人，但实际上，在不远的未来，我们并不能看见机器人游荡在窗外的街道和办公楼里。

       一个主要的原因是，机器人并不能很好地「看见」周围的世界。

      但是，在我们讨论未来的机器人如何看见世界之前，我们需要先定义一下，到底什么叫做「看见」。

我看见你啦

       人类有两只眼睛。我们用这两只眼睛来收集周围的物体表面反射出来的光线。我们的眼睛将这些光线转变成电信号，经过视神经的传输，在大脑中进行处理。

       有了这些电脉冲信号和以往的经验，我们的大脑就能知道周围有些什么东西。它在脑中构建起了一个关于世界的表征模型，我们用这个模型来寻找方向、帮助我们拿起物体、让我们能看见彼此的脸庞……完成数以亿级我们认为理所当然的事情。

       这整个过程——从眼睛收集光线，到大脑理解周围的世界，就是我们所说的「看见」。

       研究者发现，人类50%的大脑都会参与到这个「看见」过程中。世界上几乎所有动物都有眼睛，都能以某种方式看见这个世界。大多数动物（尤其是昆虫）的大脑比人类简单得多，但依然运转良好。

       这表明，某些「看见」并不需要哺乳动物大脑的强大计算能力。很显然，进化让「看见」变成了一种非常有用的功能。机器人的「眼睛」

       因此，不出所料，许多机器人研究者都预言说，假如机器人能看见世界，就能引爆机器人的发展，成为人类的好帮手。这也是许多人的希望。

       我们怎样才能让机器人「看见」呢？第一步很直接。我们可以用摄像头来收集实时图像，就像你手机上的摄像头一样。机器人摄像技术是一个很大的研究领域，不过这里我们只讨论标准的视频摄像头。我们将这些图像传输到电脑上，接下来，我们有一些选择。

       从20世纪70年代开始，机器人视觉工程师们就开始思考图像中的特征，例如直线，或者有趣的点（比如边角或特定的材质）。这些工程师编写了算法来寻找这些特征，然后从视频流的图像中一帧一帧地追踪它们。

       从本质上说，这一步减少了数据量，将一张图片中的几百万个像素点减少到几百个或者几千个特征。

       过去，计算能力比较落后，因此这个步骤在处理过程中非常重要。接下来，工程师们开始考虑机器人可能会看见什么东西，以及它们需要做什么事情。他们写下了软件来识别周遭世界中的模式，帮助机器人理解周围都有什么东西。

周围的环境

       当机器人运行时，这种软件能够为周围的环境创造出一个基本地图，或者将它看见的特征与「特征库」中的特征进行匹配，而「特征库」中的特征正是机器人需要寻找的特征。

       一般来讲，人类会事先为机器人编程，使它能看见人类认为它需要看见的东西。这种机器人视觉系统有很多成功的案例，但如果只有视觉系统，机器人并不可能很好地导航。

       这种系统的可靠性还不够高，不足以防止机器人碰撞或摔倒，降低了机器人的实用性。最近在媒体上很火热的无人驾驶汽车一般采用雷达或激光来辅助它们的视觉系统。

       在过去的5到10年里，一种新的机器人视觉研究领域逐渐成形——它不是靠编程，而是靠学习来「看见」。

       这种机器人视觉系统的结构受到动物视觉的启发。研究者们采用了神经层的概念，就像动物大脑里的神经一样。工程师们对系统的结构进行编程，但并不开发系统上运行的算法——这留给机器人自己去探索。

       这个技术被称为机器学习。由于我们越来越容易获得强大的计算能力，这些技术开始起作用了。这个领域的投资也日渐增多。

蜂群心智

       让机器人学习的重要性还在于它们可以很容易地分享（复制）学到的东西。机器人并不需要每次都从零学起。一个新机器人能轻易获得其他机器人的经验，并在此基础之上继续学习。

       一个机器人学到猫的外形之后，可以将这个知识传输给成千上万的机器人。更重要的是，当一个机器人在探索城市的某个区域时，可以实时将导航信息分享给其他区域的机器人。

       还有一个重要的事情是，共享经验的机器人还可以一起学习。例如，1000个机器人可以各自观察一只不同的猫，用互联网彼此分享数据，共同学习猫的所有知识。这是分布式学习的一个例子。

       未来机器人能够彼此分享和分布式学习的能力有着深远的影响——让一些人兴奋，也让另一些人恐惧。

       很可能，当你刷信用卡时，在银行的数据中心，就有一个自我学习的机器正在检查你的交易是否有欺诈行为。这些系统能够找出人类永远无法发现的欺诈行为。这是蜂群心智的一个很好的应用。

真正的机器人革命

       机器人的应用还有很多。很难想象我们生活中还有什么领域是机器人无法涉足的。

       最早能预见的机器人应用可能是那些劳动力紧缺（如农业）、不吸引人或者环境恶劣的产业。

       例如，自然灾害后在废墟中搜救、从危险区域疏散人群、在狭窄或难以到达的地方工作等。

       还有一些工作需要长时间集中注意力，对人类来说可能很困难，也可以交给能「看见」的机器人去完成。

       陪伴型的机器人如果能「看见」，将能有更大的用处。在手术室里，一台能看见的机器人可以帮助医生动手术。机器人超强的视觉能力、精确度以及稳定的机械臂可以把医生从繁重的体力活中解救出来，而专注于他们擅长的事情，那就是决定下一步应该做什么。

       甚至，这种决策能力也可能交给拥有蜂群心智的机器人医生去完成。机器人将把你的伤口好好地缝起来！

本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载

编译：汪汪​

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