江南体育-瑞士险胜挪威，取得关键三分积累战绩

　　人工智能学家

　　作者：北京邮电大学 刘伟 张玉坤

　　【机器人技术拥有一个很长的江南体育过去和但只有很短的历史，本文介绍瑞士险胜挪威，取得关键三分积累战绩了机器人的定义和历史，阐述了制约当前机器人发展的两大瓶颈：人工智能和莫拉维克悖论。最后介绍了机器人所引发的一些问题，包括安全问题、恐怖谷理论和机器人引起的担忧等。】

　　关键词

　　机器人瑞士险胜挪威，取得关键三分积累战绩；人工智能；莫拉维克悖论；恐怖谷；认知

　　1.引言

　　近年来，随着高性能计算、大数据、移动互联网、智能感知、人工智能、新材料等技术的快速发展，机器人的研究与应用取得了空前的发展，已经走出实验室，进入工业中，现在又开始进入人们的日常生活。无论人们是欢迎还是担忧，机器人的时代已渐行渐近。

　　机器人被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”， 发展机器人产业对提高创新能力、增强国家综合实力、带动整体经济发展都具有十分重要的意义。世界主要大国都将机器人的研究与应用摆在本国科技发展的重要战略地位。2011年，美国推出国家机器人计划(National Robotics Initiative，NRI) ；2012年，韩国发布《机器人未来战略2022》；2014年，欧盟启动“SPARC计划”；2015年日本发布《机器人新战略（Japan’s Robot Strategy）》，纵观这些主要国家的发展战略，机器人技术及应用已成为塑造创新发展新优势的“必争之地”。

　　同样，在我国无论是实施创新驱动发展战略还是 “中国制造2025”战略，机器人技术创新和产业发展都是重要内容。今年（2016年）4月，我国发布了机器人产业发展规划（2016-2020年），对机器人作为重点发展领域作出总体部署，推进我国机器人产业快速健康可持续发展。

　　2．机器人的定义与分类

　　“机器人（Robot）”一词出现的历史并不长。1921，捷克剧作家卡雷尔·恰佩克（KarelCapek，1890-1938）创作了科幻舞台剧《罗素姆的万能机器人》（Rossum’s Univeral Robots），剧本中首次使用了机器人的英文“Robot”一词。“Robot”这个词来源于捷克单词“Robota”，意为“努力工作”或“奴役”。

　　2.1 机器人三定律

　　在卡雷尔·恰佩克创造机器人（Robot）一词21年后，著名科幻小说家艾萨克·阿西莫夫（IsaacAsimov）在于1942年发表的作品《我，机器人》（I，Robots）中第一次明确提出了“机器人三定律”(ThreeLaws of Robotics)。

　　即：

　　第一法则：机器人不得伤害人类，或因不作为(袖手旁观)使人类受到伤害；

　　第二法则：除非违背第一法则，机器人必须服从人类的命令；

　　第三法则：在不违背第一及第二法则下，机器人必须保护自己。

　　虽然，“机器人三定律”只是一个文学概念，并不是一个严密科学的定律，内部各法则之间也有对抗性，现实中在人工智能安全研究和机器人伦理学领域的很多专家并不认可它，没有人将它作为指导方案。甚至，即便在阿西莫夫自己的科幻小说里它也会出问题。但“机器人三定律”仍然在媒体、网络和科幻爱好者群体中产生了广泛的影响，很多人对机器人最初的认识都是伴随着“机器人三定律”而来的。

　　2.2机器人的定义

　　各国相关组织机构对机器人的定义主要有以下几种：

　　（1）美国机器人协会（RIA）的定义：机器人是“一种用于移动各种材料、零件、工具或专用装置的，通过可编程序动作来执行种种任务的，并具有编程能力的多功能机械手”。

　　（2）日本工业机器人协会（JIRA）的定义：工业机器人是“一种装备有记忆装置和末端执行器的，能够转动并通过自动完成各种移动来代替人类劳动的通用机器”。

　　（3）美国国家标准局（NBS）的定义：机器人是“一种能够进行编程并在自动控制下执行某些操作和移动作业任务的机械装置”。

　　（4）国际标准化组织（ISO）的定义：机器人是“一种自动的、位置可控的、具有编程能力的多功能机械手，这种机械手具有几个轴，能够借助于可编程序操作来处理各种材料、零件、工具和专用装置，以执行种种任务”。

　　在我国对机器人的定义是：“机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器”。

　　2.3机器人的分类

　　机器人定义上的模糊和多样，使得机器人在分类上也有很多方法。常见的有按运动方式、智能程度、按机器人用途分类。

　　按机器人运动方式分类可以分为：固定式机器人和移动机器人，移动机器人又可以分为：轮式机器人、履带式机器人、足式机器人、飞行机器人、水下机器人等。

　　按机器人智能程度可以分为：一般机器人、智能机器人。智能机器人根据其智能水平又可分为：传感型机器人、半自主机器人、自主型机器人。按用途分类是机器人根据不同的应用行业和工作任务进行分类，是当前机器人技术最常用也是最常见的分类方法。一般可以分为工业机器人、服务机器人和特种机器人。

　　3.机器人的历史

　　尽管“机器人”作为专有名词加以引用只有几十年的历史，但是机器人的概念存在于人类的想像中已有约三千多年的历史了。

　　3.1中国古代的机器人

　　我国古代最早关于机器人的记录是《列子·汤问篇》中“能倡者”的故事：工匠偃师给周穆王献上了一个木偶故事，木偶外表看起来和人类完全一样。《北史·列传71》记载隋炀帝为了与宠臣柳?随时相见，便令人模仿他的模样造了一个“偶人”，唐朝《朝野佥载》中记载一个可以行乞的木僧，木僧可以发出声音，宽泛的说，这可以算作具有“语音”功能的“机器人”了

　　其它类似记载还有很多，如《三国志·诸葛亮传》中的木牛流马，《墨子·鲁问》中公输子削木为鹊的故事，等等。虽然古籍中对这些机器人的结构并没有详细介绍，很有可能只是古人想象的作品，但却表明了古人对机器人的丰富想像。

　　3.2．国外古代的机器人

　　国外有关机器人的记载可以追溯到古希腊，据荷马史诗《伊利亚特》记载，火神兼匠神赫淮斯托斯（Hephaistus）创造出了一组金制机械助手。他的这些机械助手身体强健、可以说话，且非常聪明。

　　文艺复兴时期，达·芬奇（Leonardoda Vinci）设计了一个机械骑士，也就是著名的达芬奇机器人（Leonardo's Robot）也叫日耳曼装甲骑士。这个机器人被设计成一个骑士的模样，可以做出一些动作，包括坐起、挥动胳膊、摇头及张闭嘴巴等。后来人们根据达芬奇的手稿，复制了达芬奇机器人。

　　18世纪后期，瑞士钟表名家德罗及其儿子和徒弟，分别制造了3个小机器：写字人偶、绘图人偶，弹风琴人偶。现在它们还被收藏于瑞士那切特尔艺术与历史博物馆中。

　　3.3 近代机器人

　　1954年，美国发明家乔治·德沃尔（George Devol）申请了一项关于可编程通用自动化设备的专利，德沃尔的专利第一次实现了数字式可编程机器人，标志着现代机器人工业的建立。后来，德沃尔同他的合作伙伴约瑟夫·恩格尔伯格（Joseph Engel Berger）创建了世界上第一家机器人企业Unimation。1962年Norman Heroux根据上述专利制造了世界上第一台工业机器人Unimate，这台机器人首先应用在了通用汽车的装配生产线上。同年，美国机床铸造公司（AMF）研制出了Verstran机器人，采用液压驱动，机械臂可以绕底座旋转，沿垂直方向升降或沿半径方向伸缩。它们的控制方式与数控机床大致相似，但外形特征迥异，主要机械臂组成。Unimate和Versatran是世界上最早的工业机器人，人类社会从此迈入了机器人时代。

　　1960年代传感器开始应用于机器人领域，1966年，斯坦福大学研究所人工智能研究中心开始研制世界上第一台具有自主能力移动机器人——Shakey。Shakey于1972年研制成功，综合了机器人学，计算机视觉，自然语言处理等方面的知识，是第一台混合了逻辑推理和物理动作的机器人。开创了许多先例。

　　进入20世纪70年代，人工智能开始与机器人技术结合，一方面机器人为人工智能提供了一个很好的试验平台和应用领域，另一方面人工智能也让机器人的功能和运行更加智能。随着自动控制理论、机电技术及信息技术的迅速发展，机器人技术也进入了一个新的发展阶段。1974年，Cincinnati Milacron公司推出第一台计算机控制的工业机器人，命名为“The Tomorrow Tool”，可以举起45.36kg重的物体，并可以跟踪装配线上的移动物体。1975年，IBM共识研制出一个带有触觉和力觉传感器的机械手，由计算机控制，可以完成有20个零件的打字机机械装配工作。

　　3.4机器人发展现状

　　进入21世纪，工业机器人的发展逐渐趋向成熟，而服务机器人则持续快速发展，受到越来越多的关注。在仿人机器人、仿生机器人、家用机器人等方面都取得了重要进展。

　　在仿人机器人方面，日本本田公司于2000年发布了首款仿人ASIMO，经过不断的改进和升级，2011版ASIMO已经可以同时与多人进行对话，遭遇其他正在行动中的人时，ASIMO会预测对方行进方向及速度，自行预先计算替代路线以免与对方相撞。可以步行、奔跑、倒退走，还可以单脚跳跃、双脚跳跃，也可以在些微不平的地面行走，甚至能边跳跃边变换方向。奔跑速度可以达到9km/h。它的手可转开水瓶、握住纸杯、进行倒水，手指动作更纤细，甚至可以边说话边以手语表现说话内容。

　　其它的人形机器人还有很多，例如波士顿动力公司2013年发布的双足人形机器人Atlas，它有四个液压驱动的四肢。Atlas由航空级铝和钛建造，身高约6英尺（1.8米）高，重达330磅（150公斤），蓝光LED照明。它配备了两个视觉系统—— 一个激光测距仪和一个立体照相机，由一个机载电脑控制。它的手具有精细动作技能的能力，它的四肢共拥有28度的自由度。虽然2013年的原型版本被系链到外部电源来保持稳定，Atlas机器人可以在崎岖的地形行走和攀登独立使用其胳膊和腿。Atlas参加了由国防高等研究计划署（DARPA）举办的机器人挑战赛，一同参加比赛的还有很多其它研究团队的人形机器人，它们都具有很高的研究水平。

　　在仿生机器人方面，与Atlas同出自波士顿动力公司的四足仿生机器人BigDog同样取得了巨大的成就。它没有车轮或者履带，而是采用四条机械腿来运动。机械腿上面有各种传感器，包括关节位置和接触地面的部位。它还有一个激光回转仪，以及一套立体视觉系统。BigDog有一米长，0.7米高，75千克重，几乎相当于一头小骡子的体积。目前能够以每小时5.3公里的速度穿越粗糙地形，并且负载154千克的重量。它能够爬行35度的斜坡。其运动是由装载在机身上的计算机控制的。这台计算机能够接收机器上各种传感器传达的信号。导航和平衡也由这个控制系统控制。

　　在医疗机器人方面，2000年左右研制成功并使用的达芬奇外科手术系统（Leonardo Da Vinci surgical robot）是一种高级机器人平台，它可以通过使用微创的方法，实施复杂的外科手术。它由三部分组成：外科医生控制台、床旁机械臂系统、成像系统。达芬奇机器人的使用，使手术精确度大大增加，术后恢复加快，并减少了医护人员的工作量。

　　在家用服务机器人方面，自20世纪末研制出第一台扫地机器人以来，已经取得了巨大的发展，是服务机器人领域里面产业化程度最高和应用最多的机器人，其技术也从之前的随机清扫方式进化到路径规划式清扫，为人们的生活带来了巨大的便利。

　　4.机器人与人工智能

　　机器人，特别是未来的智能机器人不应仅是信息、控制、生物、材料、机械等科学技术的融合与结晶，更可能是集科技、人文、艺术和哲学为一体的“有机化合物”，是各种“有限理性”与“有限感性”叠加和激荡的结果。未来智能机器人的发展与人工智能密不可分，同时人工智能也是制约当前机器人科技发展的一大瓶颈。

　　和机器人一样，人工智能也“有一个漫长的过去，但只有短暂的历史”。她的起源可以追溯到文艺复兴，17世纪，莱布尼兹，托马斯·霍布斯和笛卡儿等人开始尝试将理性的思考系统化为代数学或几何学那样的体系。这些哲学家已经开始明确提出形式符号系统的假设，而这也成为后来人工智能研究的指导思想。19世纪，剑桥大学的查尔斯·巴贝奇（Charles Babbage）建造差分机开始尝试用机器来自动进行数学运算。第一、二次世界大战大大加快了人工智能发展的进程，图灵机的提出激发了科学家们探讨让机器人思考的可能。

　　1956年达特茅斯会议第一次提出以“人工智能（ArtificialIntelligence）”一词作为本领域的名称，并断言“学习的每一方面或智能的任何其他特性都能被精确地加以描述，使得机器可以对其进行模拟”。这把人工智能领域的研究范围扩展到了人类学习、生活、工作的方方面面。目前人工智能不但包括生理、心理、物理、数理等自然科学技术领域的知识，而且涉及到哲学、伦理、艺术、教理等人文艺术宗教领域的道理。

　　1997年5月11日，IBM“深蓝”的电脑击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的人脑，证明了在有限的时空里“计算”可以战胜“算计”，进而论证了现代人工智能的基石条件（假设）：物理符号系统具有产生智能行为的充分必要条件（Newell and Simon,1976）是成立的。2016年3月，Google AlphaGo在首尔以4:1的比分战胜了围棋世界冠军李世石九段，更是引发了人工智能将如何改变人类社会生活形态的话题。当前人工智能的概念似乎有些过热，虽然过去几十中人工智能已经取得了令人瞩目的成就，但实际上我们发现现在人工智能都还仅能应用在诸如语音识别、图像识别、自然语言处理等单一领域，当前人工智能水平的提升还只是量变，远远没有达到质变的标准。

　　人工智能是人类发展到一定阶段自然产生的一门学科，包括人、机与环境三部分，所以人工智能也可以说成人机环境系统交互方面的一种学问。饱含变数的人机环境交互系统内，存在的逻辑不是主客观的必然性和确定性，而是与各种可能性保持互动的同步性，是一种可能更适合人类各种复杂的艺术过程的随机应变的能力，而这种能力恰恰是当前人工智能所欠缺的地方。

　　当前人工智能研究的难点不仅在具体的技术实现上，更多的是在深层次对认知的解释与构建方面，而研究认知的关键则在于自主和情感等意识现象的破解。然而由于意识的主观随意和难以捉摸等特点，与讲求逻辑实证与感觉经验验证判断的科学技术有较大偏差，使其长期以来难以获得科技界的关注。但现在请况正逐渐发生转变：研究飘忽不定的意识固然不符合科技的尺度，但把意识限制在一定情境之下呢？人在大时空环境中的意识是很难确定的，但在小尺度时空情境下的意识却可能是有一定规律的。

　　实际上，目前以符号表征、计算的计算机虚拟建构体系是很难逼真反映真实世界的（数学本身并不完备），而认知科学的及时出现不自觉地把真实世界和机器建构之间的对立统一了起来，围绕是（Being）、应（Should）、要（Want）、能（Can）、变（Change）等节点展开融合进而形成一套新的人机环境系统交互体系。

　　5.机器人与莫拉维克悖论

　　制约当前机器人发展的另一瓶颈是莫拉维克悖论。

　　在机器人的发展中发现了一个与人们常识相佐的现象：让计算机在智力测试或者下棋中展现出一个成年人的水平是相对容易的，但是要让计算机有如一岁小孩般的感知和行动能力却是相当困难甚至是不可能的（"It is comparatively easy to make computers exhibit adult levelperformance on intelligence tests or playing checkers, and difficult orimpossible to give them the skills of a one-year-old when it comes toperception and mobility."）。这便是在机器人领域著名的莫拉维克悖论。

　　莫拉维克悖论（Moravec's paradox）由汉斯·莫拉维克（Hans Moravec）, 罗德尼·布鲁克斯（Rodney Brooks）,马文·闵斯基（Marvin Minsky）等人于20世纪80年代提出。莫拉维克悖论指出：和传统假设不同，对计算机而言，实现逻辑推理等人类高级智慧只需要相对很少的计算能力，而实现感知、运动等低等级智慧却需要巨大的计算资源。

　　语言学家和认知科学家史迪芬·平克（Steven Pinker）认为这是人工智能研究者的最重要发现，在“The Language Instinct”这本书里，他写道：经过35年人工智能的研究，人们学到的主要内容是“困难的问题是简单的，简单的问题是困难的”。四岁小孩具有的本能─辨识人脸、举起铅笔、在房间内走动、回答问题等，事实上是工程领域内目前为止最难解的问题。随着新一代智慧设备的出现，股票分析师、石化工程师和假释委员会都要小心他们的位置被取代，但是园丁、接待员和厨师至少十年内都不用有这种担心。

　　与之相似，马文?闵斯基强调，对技术人员来说，最难以复刻的人类技能是那些无意识的技能。总体上，应该认识到，一些看起来简单的动作比那些看起来复杂的动作要更加难以实现。

　　在早期人工智能的研究里，当时的研究学者预测在数十年内他们就可以造出思考机器。他们的乐观部分来自于一个事实，他们已经成功地使用逻辑来创造写作程序，并且解决了代数和几何的问题以及可以像人类棋士般下国际象棋。正因为逻辑和代数对于人们来说通常是比较困难的，所以被视为一种智慧象征。他们认为，当几乎解决了“困难”的问题时，“容易”的问题也会很快被解决，例如环境识别和常识推理。但事实证明他们错了，一个原因是这些问题是其实是难解的，而且是令人难以置信的困难。事实上，他们已经解决的逻辑问题是无关紧要的，因为这些问题是非常容易用机器来解决的。

　　根据当时的研究，智慧最重要的特征是那些困难到连高学历的人都会觉得有挑战性的任务，例如象棋，抽象符号的统合，数学定理证明和解决复杂的代数问题。至于四五岁的小孩就可以解决的事情，例如用眼睛区分咖啡杯和一张椅子，或者用腿自由行走，又或是发现一条可以从卧室走到客厅的路径，这些都被认为是不需要智慧的。

　　在发现莫拉维克悖论后，一部分人开始在人工智能和机器人的研究上追求新的方向，研究思路不再仅仅局限于模仿人类认知学习和逻辑推理能力，而是转向从模仿人类感觉与反应等与物理世界接触的思路设计研发机器人。莫拉维克悖论的发现者之一Rodney Brooks便在其中，他决定建造一种没有辨识能力而只有感知和行动能力的机器，并称之为Nouvelle AI。虽然他的研究早在1990年代就开始，但是直到2011年其Baxter机器人还是不能像装配工人那样自如地拿起细小的物件。

　　莫拉维克悖论对应的是机器人的运动控制和感知系统，而人工智能则对应于机器人的控制和信息处理中枢。如果把人工智能对应于机器人的大脑，那么莫拉维克悖论对应的运动控制和感知系统则对应于机器人的小脑。只有大脑小脑系统发展，机器人才能更好的服务人类。

　　6机器人的社会问题

　　6.1安全问题

　　机器人作为一个设备为人类工作服务有一个前提，那就是安全。在工业机器人领域已经有了相对完善、成熟的安全标准体系。在服务机器人领域各国都缺乏相应的安全标准，国际标准化组织于2014年2月正式发布了ISO 13482安全标准，这是服务机器人领域的第一个国际安全标准，是一个良好的开端，ISO 13482包含移动仆从机器人、载人机器人、身体辅助机器人三大类服务机器人的基本安全要求。

　　服务机器人的安全不仅包括传统的硬件安全如电气安全等，还包括软件安全，机器人的软件安全与人们熟悉的计算机软件安全还有不同，虽然计算机软件失控或遭受攻击后也会导致严重的损失，但它仅存在于虚拟空间，不直接对物理世界产生作用。但机器人系统的软件安全则不同，机器人的软件系统可以控制其硬件作出各种动作，会对真实物理空间产生直接影响，一旦自身失控或遭受攻击被人控制，可能就会对使用者造成直接的人身伤害。目前机器人软件安全研究还比较少，也没有机器人专用的安全防护软件或方案，这可能会导致极大的安全隐患，应引起人们的重视。

　　6.2恐怖谷理论

　　1970年，日本机器人专家森正弘（MasahiroMori）提出了机器人领域一个著名的理论——恐怖谷理论（The Uncanny valley），“恐怖谷”一词最早由Ernst Jentsch于1906年在其论文《恐怖心理学》中提出，后又于1919年被佛洛依德在论文《恐怖谷》中阐述，成为心理学领域一个著名的理论，恐怖谷一次。森正弘的恐怖谷理论是一个关于人类对机器人和非人类物体感觉的假设。

　　森正弘的假设指出，随着机器人在外表、动作上与人类越来越像，人类会对机器人产生正面的情感；但若到了某一特定程度，人类对机器人的反应会变得极为负面。哪怕仅仅是很小的一点差别，都会使人觉得非常刺眼，甚至使整个机器人显得非常僵硬恐怖，使人有面对行尸走肉的感觉。但，当机器人与人类的相似度继续上升时，直至达到普通人之间的相似度时，人类对机器人的情感反应会再度回到正面。

　　“恐怖谷”一词用以形容人类对跟他们相似到特定程度之机器人的排斥反应。而“谷”就是指在研究里“好感度对相似度”的关系图中，在相似度临近100%前，好感度突然坠至反感水平，回升至好感前的那段范围。

　　6.3 机器人威胁论

　　“机器人威胁论”伴随着机器人发展的始终，其历史甚至比现代机器人还要长。早在1921年，卡雷尔·恰佩克提出“机器人（Robot）”一词的那部剧本的结局就是机器人反抗并消灭了人类。后来，“机器人威胁论”更是称为科幻小说或科幻电影永恒的题材之一。最近几年，科技圈的一些大佬们也纷纷警告机器人或人工智能将会带来的威胁，著名企业家艾伦·马斯克认为人工智能的危险性甚至大于核武器。物理学家霍金则警告说，人工智能可能会招致人类末日。就连鼎鼎大名的比尔盖茨也建议要小心管理数码形态的“超级智能”。

　　但现实是，目前的机器人技术距离真正的“智慧”还差的很远，已有的所谓“智能机器人”几乎都是表面性的，主要还是以科研或娱乐为主。目前大规模产业化的基本只有工厂里的机械臂和家里爬行的吸尘器。如果把机器人智能水平分成四个等级：功能、智能、智力、智慧。那么目前的机器人大部分都处在功能阶段，有少部分实验室产品可能达到智能。终结者（Terminator）们还只不过是好莱坞电影里面的角色而已。

　　现在，无论是小说还是电影中科幻世界还是我们所在的物理世界，机器人都越来越聪明了，越来越有“人性”了，在一些方面逐渐接近人类，在另一些方面则逐渐超越人类。于是人们越来越担心科幻电影中的世界有一天会变成事实，但抛去所有的幻想与浮躁，真实的情况到底是怎样的？纵观历史，每次新技术的出现都会引起人们的恐慌与反对，但我们不是每次都安然度过并开始享受这些技术带来的便利了吗？从远古的刀、箭到现在的汽车、飞机、核能，这些都是工具，其本身并没有善恶属性，真正能决定其用途或善恶的，是背后的使用者。一项新的技术，如果对人们的帮助远大于危害，那我们就应该正面、积极的对待它，防范可能的不当使用，然后继续向前进。

　　7.结束语

　　有人说，机器人是个哲学问题，在某种程度上是有道理的，因为“我们能否在机器身上再现人类的智能”和“我们能否与真正的智能机器人和平相处”，某些意义上这不仅是技术问题，也是哲学问题。当今乃至可见的未来，人与机器人之间的关系不应该是取代而是共存，未来的世界可能是人与机器人共在的时代：相互按力分配、相互取长补短，共同进步，相互激发唤醒，有科有幻，有情有义，相得益彰......

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