机器人和人工智能
Tom Carroll 撰文 李军 译
有一天我看着我家的猫Rocky在厨房的角落里吃掉了它盘子里的食物，而我家厨房铺的是硬木地板。在吃完东西之后， Rocky开始使用自己的爪子去抓地上一些不存在的脏东西，覆盖到它剩下的食物之上，它这种做法很像是非洲塞伦盖地大草原上的猎豹覆盖住没有吃完的羚羊。当然，当附近还有游荡的鬣狗的时候，猎豹还是要小心一些。我冲我的猫喊道：“Rocky，你这只傻猫。你知道自己在干什么吗？”
当然，Rocky并不知道自己在干什么，并且也不知道我在说什么。它只是继承了其远古近亲的DNA，学会了必须保护自己的食物。
我们可能会嘲笑动物的滑稽行为，但是心理学家肯定知道，我们人类也由于一些未知的原因而做很多疯狂的事情。
Rocky的大脑很小，只有28克，只能够容纳那么大的“计算能力”，这和机器人中的一个微控制器差不多。是的，这么小的大脑使得Rocky能够做很多令人吃惊的事情。
智能是不是被高估了？人工智能（Artificial Intelligence，AI）是不是被高估了？我们能够指望在有生之年，将足够的智能构建到所创造的机器人中吗？众多的大学、公司以及机器人和计算机试验者，都在进行艰难的尝试，让AI在机器人中变为现实。然而，很多专家也很害怕人工智能所取得的进展。
公众眼中的人工智能
当我们大多数人对某个事物的了解真的比电视或电影中所展示的要少的时候，尤其是当这个事物带有一定的技术特性的时候，似乎这个事物总是会成为罪恶或者有恶意的。很多科幻电影似乎以一种负面的方式展示扭曲了的阴谋诡计或者灾难科学。机器人和计算机就是很好的例子，尤其是当这二者一起呈现的时候。
电影《2001:A Space Odyssey》中的HAL9000计算机在杀死了3名船员之后接管了太空飞船，因为HAL认为太空飞船的任务比船员的生命更重要。通过添加发光的红色眼睛，如图1所示，使得这个计算机有一个邪恶的外表，这和图2中所示的终结者机器人如出一辙。
在第一部《终结者》电影中，主要的机器人通过时光穿梭回到从前并且只有一个目标，这个目标已经通过编程输入其“大脑”中，这就是杀死准妈妈以阻止人类未来的领袖的诞生。
在Will Smith的电影《iRobot》中也有相同的情形，其中V.I.K.I.（表示VirtualInter-activeKinetic Intelligence）AI大型计算机，如图3所示，命令所有的NS-5消费者机器人反抗其人类主人。当看到人类似乎正在进入自我毁灭的模式，V.I.K.I.决定她必须反抗Asimov的机器人三大定律，以保护人类免遭伤害。
AI的发展历史
数以千计的图书和文章以多种方式介绍了AI。其中一些深入到编写代码，并且描述了计算机所使用的类型。似乎对于人工智能有很多种定义，大多都与和机器人的定义相同。我确信，本书的大多数读者都对这个主题有很好的理解，因此，不想对AI进行任何长篇大论的讨论，而只是介绍其发展历史中的一些关键时刻，以及导致媒体中混淆的几个问题。
Pamela McCorduck写了一本很好的图书，《Machines Who Think》 （如图4所示，于1979年出版），这是我所阅读过的关于人工智能的历史的一本最好的图书。他在书名中使用了“who”一词，这真的给我留下了很深刻的印象。
我想起了电影《Short Circuit》以及这部电影中的机器人明星（如图5所示）所说的话：“我不只是一台机器，Johnny 5是有生命的”。并不是像电影所描述的场景那样，当机器人被闪电击中的时候，它就变得智能化了；机器人实际上变得更有自我意识了。给机器人添加一个可爱的声音，肯定会让它更加个性化。这是一个关键问题，众多的AI专家认为个性化在机器智能中很重要。
让我们讨论几个更广泛的和不同的例子，这些是关于AI应用于机器人和自动化交通工具的例子。
带有AI的机器人，能够从过去的错误中吸取教训
回到2004年，DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency，美国国防尖端研究计划局）主持了几种自动驾驶交通工具之间的第一次比赛，这次比赛是在现实生活中的户外环境进行的。竞赛的方法经过了精心的设计，定义了一组需要解决的军事目标，并且允许参赛者相互竞争以获得奖金。这种竞赛的方法已经验证过，比事先给几家大公司支付数百美元并指望它们给出有效的解决方案要更好。
第一届DARPA 挑战大赛在2004年3月进行，选取的是从加利福尼亚州和内华达州之间的沙漠中的240千米的越野路段。军方的目标是最终在2015年实现1/3的地面军事力量自动化。
基于这一点，国会授权DARPA为胜利者提供100万美元的奖金。有100个团队参赛，最接近目标的团队只完成了该赛段中的11.8千米。这就是卡耐基梅隆大学改装后的悍马（如图6所示），它遇到了一块岩石，遇到了一个篱笆，然后就挂掉了。此次比赛没有获胜者。
这是DARPA的尴尬的错误吗？绝对不是。从现实生活中的错误中获得的教训，要比从计算机模拟中学到的东西更多。
一年半之后，第2届挑战大赛开始了，一开始有23个参赛团队，除了一个团队以外，其他的团队都超越了上一次比赛的11.8千米的记录。这些成绩和第一次竞赛成绩相比，有了显著的提高。
有5辆车完成了整个赛程，斯坦福大学团队的Stanley以6小时54分的成绩获胜。卡耐基梅隆大学的两个参赛团队分别以7小时5分和7小时14分获得了第二名和第三名。
竞赛者必须通过3个狭窄的隧道，100个急转弯，并且要盘山经过陡峭的山坡。对于在地面上行驶的无人驾驶交通工具（当然是经过改装的）来说，能跑完这样的路段真是不错了。此次竞赛中，来自Oshkosh卡车公司的重达13.6吨的Teramax车获得了第五名的成绩。
“机器人”自己并没有从之前的参赛者的错误中学习，程序员利用错误来编写出更好的代码。
什么是人工智能？
在本文中，我已经使用“人工智能”这个词好几次了，到底什么是人工智能呢？我浏览了很多的站点，并且很少有地方会给出真正科学的定义。大多数定义假设读者对于什么是AI已经有了自己的想法，这包括其特性是什么。维基百科对人工智能的定义如下：
人工智能是机器或软件系统所展现出来的智能。它是一个研究的学术领域，研究创建智能的目标。主要的AI研究者和教科书，将这个领域定义为“智能体的研究和设计”。其中，智能体是能够感知自己的环境并采取行动，以使得自己成功的机会最大化的系统。创造了人工智能这一术语的John McCarthy，将其定义为“制造智能机器的科学和工程”。
DARPA机器人
考虑对AI的描述，我们应该将DARPA挑战大赛中的参赛者称为真正的智能吗？这些车都拥有多个基于微处理器的计算机，并且被多个传感器所覆盖，如图7所示。但是，这就使得它们算的上智能了吗？
DARPA机器人挑战赛（DARPA Robotics Challenge，DRC）又怎么样呢？参加这个比赛而开发的机器人，其目的是将来用做灾难救援机器人，就像图8所示的MIT开发的Atlas那样。这个竞赛是DARPA挑战赛中最独特的，也是花钱最多的，并且将会成为展示人工智能的首屈一指的比赛。
“DRC是机器人系统和软件团队之间的竞赛，参赛团队都开发辅助人类的机器人功能，以应对自然和人为灾害。这个竞赛设计的难度极高。参加的团队代表了世界上一些最高级的机器人研究和开发组织，他们将在很短的一个时期内协作和创新，以开发出硬件、软件、传感器和人机控制界面，从而使得自己的机器人能够完成DARPA为了相关的灾难响应而选定的一系列的挑战任务。”
再仔细看一下这些DRC机器人，一共有19个团队合格地通过了从2012年开始的几个实验性阶段，并且比赛在2015年6月结束，获胜者将得到200万美金。NASA的JPL开发的RoboSimian，如图9所示，只是该竞赛的参赛者之一。其中的6个参赛团队，获得了由Boston Dynamics为DARPA开发的Atlas机器人（总价值为1090万美元）作为开发平台的奖励。Atlas机器人的3种姿态如图10所示。
DRC的最终决赛将于2015年6月5日到6日在加利福尼亚的波姆那进行。决赛将会要求这些机器人执行一系列复杂的和实际的任务，使用和人类操作者之间最小化的交流。尽管人们期望对这些任务做一些修改，但对机器人的最初的任务要求如下：
1．进入一个工具车辆中并将其开到现场。
2．绕过一系列的障碍物。
3．攀爬一个60度的船梯。
4．移走木头砖块和管子。
5．通过3种不同类型的门。
6．开启一个钻头并在墙上切一个口子。
7．将一个管子接到一个龙头上。
8．打开3种不同工业用阀门。
除了这些，还会要求参赛者现场解决另外一个未知的任务。
Atlas机器人直立的时候有1.8米高，体重却像一名相扑运动员一样，达到了150千克，这主要是因为其材料为钛和航空级别的铝，以及一些沉重的液压驱动系统。该机器人配备了两种视觉系统，一组立体相机，还有一组激光测距仪。腿和胳膊具有28度的自由度，并且手也具备基本的灵活度。
电力是通过外部电源以及通过拴链获得的液压驱动力，在决赛的时候，拴链将会去掉。内部的计算机负责控制所有的移动，并且读取机器人身体上的众多的传感器。Atlas还能够经受住发射物体的撞击，并且能够单腿保持平衡。2013年， DARPA程序经理Gill Pratt将Atlas的原型比作为一个小孩子，他说“它只有1岁那么大，并且勉强能够行走；1岁的孩子会摔很多次跤……，而这就是我们现在所达到的状态”。
对于这次竞赛以及机器人参赛者的一个关键性的描述是，它们都是由人类监管的地面机器人，能够在危险的、恶劣的、人类工程环境中执行复杂的任务。从另一个角度来看，考虑一下在2011年毁于海啸的日本福岛核电厂。放射性原料污染严重，并且氢气爆炸摧毁了大部分的建筑。这个环境正是为人类而构建的，包含了门、楼梯，以及可供人体通过的通道。
从机器人的视角来看，这个环境中的所有的控制、阀门和照明都是为了使用人类工具而设计的。其中散布了很多的碎片，并且这使得行走、移动和工作都变得很困难。很多不同的遥控式的机器人仍然用于完成这种非常困难的清理任务。
现在，设计一个人类大小的机器人，它带有和人类类似的肢体，并且通过几乎很常见的人类操控，进入到这种环境或者类似的环境。当外部的人类监控由于某些未知的原因而停止的时候，就允许其自动运行。看一下这些机器人以及要求它们去执行的任务，这不就是机器人的人工智能吗？我认为是。
RoboCup机器人的演变
暂时先不说价值180万美金的Alas机器人，我们来看看不算太贵的RoboCup机器人，它们设计来踢足球。这一切始于1997年，而在过去的17年中，这确实取得了一些进展。
在1997年，IBM打造的深蓝超级计算机通过6盘国际象棋比赛，击败了国际象棋世界冠军Garry Kasparov。
日本名古屋的国际人工智能联合大会的参会者得出结论，计算机也能够通过智能机器人在体力的竞赛中击败人类。实际上，在每年一届的世界机器人竞标赛上，机器人专家们预计在2050年能够打造一支机器人足球队，并且能够赢得当年前的FIFA世界杯（我们说的是世界顶级的人类足球赛）。
多年来，人们已经讨论过各种应用中的机器人。英属哥伦比亚大学（UBC）的Alan Mackworth教授撰写了一篇题为《On Seeing Robots》的论文。他认为，一支成功的机器人足球队能够解决几个困扰机器人的问题，例如，团队行为之间的协作，以及随机性移动带球的能力。Mackworth和他的团队在UBC启动了Dynamo项目，这是世界上第一个试图实现自动化机器人足球队的项目。
从1992年到1994年，Dynamo项目进行了一系列成功的试验，并且为众多人们所熟知的试验，就是现在的RoboCup竞赛。第一次比赛在日本举行，有来自11个国家的38支球队参赛。2013年的比赛在荷兰的埃因霍温举办，有来自40个国家的2500个参赛队伍，有4万人观看了这一赛事。这场赛事不仅吸引了AI研究者和机器人狂热爱好者，还包括皇家成员，荷兰的Máxima皇后也出席观看了这一赛事。
2013年的比赛场景如图11所示。两个“中型组”的机器人在一次表演赛中抢球。这些机器人不仅拥有高级的视觉系统（具备视觉移动处理功能），而且你可以看到5号机器人上有抓球和抛球的机械装置。机器人持续地看着移动的球，以及它的不断移动的队友和对手，并且很快速地处理所有这些信息以便打好比赛。这是AI在机器人中应用的一个优秀案例。图12展示了两个不同的仿真风格的机器人。Aldebaran的NAO如图13所示，它替代了不再生产的Aibo参加RoboCup比赛。最初上市的时候，NAO的价格在15000美金（最新的价格是7990美金），现在，其价格和DARwin OP机器人豪华版价格差不多了（后者即图11中弯下膝盖的那一款机器人，其价格为12 000美元）。
这些引人注目的机器人，都带有复杂的视觉和面部识别系统。我们期望到2050年的时候，能够看到具有真正的AI能力的机器人在世界杯上和人类足球运动员比赛，或者至少他们会为了奖金而在球场上奔跑。
Google的无人驾驶汽车
我们中的大多数人可能已经看到过Google汽车，其上面带有一个全景摄像机，多年来，一直在街道和高速路上行驶着，为Google Earth记录地貌数据。Google已经试验无人驾驶汽车有一段时间了，最初是一辆普锐斯，如图14所示，其中，创始人Larry Page坐在“驾驶”座上，创始人Sergey Brin坐在Page的后面，而Eric Schmidt（2001年到2011年任Google的CEO）站在车的后面。
新的汽车原型如图15所示，它让我想起了我多年前拥有的一辆BMW Isetta。Google汽车项目是由Chris Urmson领导的，他是前卡耐基梅隆的研究员，也是DARPA Grand和Urban挑战赛团队成员。Urmson首先为Google的职员开发了这辆车，然后，将其作为加利福尼亚山景城（Google总部所在地）的一项城市公共服务。
Google的无人驾驶汽车的原型没有方向盘和踏板。今年开始，要在公共道路上测试，然而，根据加利福尼亚车管局的规定，汽车需要有方向盘和踏板。据说Google已经对山景城中的每一条道路建立了地图，并且以自动模式试驾所有这些道路，为了更好地测试，还制造了一些额外的小麻烦。
Google无人驾驶汽车的测试员，可以选择以一种“随机模式”达到特定的目的地。Urmson说：“这辆汽车已经遇到过它本来不应该遇到的事情，例如堆在一起的树叶，放错地方的垃圾箱等等；有一次，一位坐着轮椅的妇女挥舞着一个扫帚追赶一只鸭子。我们本来并没有把这种情况作为一个测试用例，但是，好在，这辆车对这种情况表现的很好”。
《连线》杂志将这辆车描述为“一个形似考拉的鸡蛋”。考虑到无人驾驶汽车仍然是一个重要的因素，insurance.com表示参与调查的人们之中只有25%的人愿意让一辆无人驾驶汽车送他们的孩子去上学。Google不是进入无人驾驶汽车领域的唯一一家公司，而世界上其他的几家公司的无人驾驶汽车原型还在研制之中。
将AI应用于机器人
你可能已经看过电影《Her》了，这部电影是由Joaquin Phoenix主演的（如图16所示），他扮演的是Theodore。
Theodore迷恋上了在自己电脑上安装的新的OS1软件包中的Samantha的声音。在刚刚离婚之后，Theodore和在生活中给予他诸多帮助的、强大的AI程序的温柔“声音”的关系，从“只是朋友”迈向更近了一步。现在，只要给一个原大小的仿真机器人添加这样的智能和视觉，你就可以有一个Chappie一样的人物了，这就是Sony Pictures在2015年3月6日上映的电影的名字。Chappie机器人的场景如图17所示。
在这部电影中，Chappie是一个大难不死的警用机器人，后来被一个奇怪的人类家庭所收养。这个非常智能的机器人必须成长，并了解自己在人类世界中的位置。Chappie是“第一个能够思考并感知自己的机器人。它的生活、它的故事，将会永远改变世界看待机器人和人类的方式”。
最终思考
研究者只是触及了人工智能的表象，并且还有很长的路要走。机器人使用的传感器变得越来越便宜，功能也越来越强大，但是，还并没有真正接近人类的大脑和令人惊奇的眼睛，我们的眼睛远远不止是一个图像传感器。
我们惊讶于iPhone中的Siri，或者Xbox中的Kinect。甚至IBM的Watson也因为击败了Jeopardy节目中的两位表现最好的玩家而令人称奇，但是，节目中的每一个问题都必须事先输入到计算机中，并且当向人类参赛者提出问题的同时，要把这些问题作为书面文字同时输入给计算机。
是的，我们已经在AI和人工智能方面取得了很大的进展。然而，正如Elon Musk所警告的那样，在我们在AI方面还并没有真正能够达到“召唤恶魔”的程度，而且还有很长的路要走。
在电影《Chappie》中，Hugh Jackman扮演的Vincent可能切中了要害，他说：“人工智能的问题太具有不可预测性了”。