处于婴儿时期的服务机器人 亟须掌握正确学习方法

  在第二届进博会装备展区，一台5指机械手服务机器人在进行动作演示。（记者 方喆摄）

  “服务机器人是人工智能的一个载体，针对不同的场景，比如工业场景、养老场景、特种场景等，具有不一样的功能。”在近日举办的第二十二届中国科协年会机器人和AI产业发展论坛上，澳门科技大学教授、澳门人工智能与机器人学会理事长韩子天表示。

  “在我读书的时候，一个机器人的售价约是60万元到80万元，10年以前30万元，现在变成了15万元，国内的售价多少呢？大概在8万元左右。”北京航空航天大学机器人研究所名誉所长王田苗表示，机器人的普及脚步已经越来越快。

  据亿欧《2020中国服务机器人产业高质量发展研究报告》，人工智能技术的突破、核心零部件成本的下降，加速了服务机器人在各领域的渗透。近五年，中国服务机器人行业增速高于全球平均增速，市场规模占全球比例超25%，同时在产业链、产业环境等方面都具备全球竞争优势，在疫情催化之下以及数年的持续快速地增长基础上，中国服务机器人产业未来仍将迅速扩张且潜力巨大。

  但专家们也普遍表示，目前的服务机器人在智能化水平、尤其是自主交互方面还相当于婴幼儿，这既是机器人产业化的障碍，也是未来应该主要发力的地方。

  王田苗例举了未来人工智能机器人可能应用前景广阔的几个方向：如客户服务领域中的机器人代理；医疗健康领域中养老、手术机器人，智能假肢等；智慧城市领域中的安防、消防、环保，以及物流、无人驾驶、金融科技等。“大量应用AI的机器人将支撑高效丰富的物质生产活动和生产要素的重构。在这种背景下，我们再来讨论AI和机器人未来发展的格局是什么。”王田苗说。

  “机器人最大的优点是可以做一些重复性、危险性或者人类厌恶的工作，比如安防工作，人不愿意在晚上巡逻或者值班，这些岗位就可以由服务机器人去替代。所以不能说服务机器人是完全来跟人类竞争的，服务机器人更多的是对人类工作的补强、增强。”韩子天说。

  但在王田苗看来，目前适合服务机器人的工作，环境还是比较固定的，作业流程标准化，工作比较繁重、单调、枯燥；而在幼儿教育和护理、老人的护理等方面，服务机器人还“爱莫能助”。在荷兰代尔夫特理工大学副教授詹斯·科伯（Jens Kober）看来，机器人利用人工智能能做的事情，主要与认知和高级推理有关，但是目前机器人还不具备这些能力，此外，在实际的运动方面和与环境的交互方面还要进一步发展。

  韩子天同样表示，机器人目前并没有思想，也没有自主意识。虽然它能够直接进行视觉感知、语音感知等，但是归根结底，目前的机器人没有自主思想，也没有很好的方法进行很好的自主决策，没有思想和知识体系，不能和人类很好地交互。

  “服务机器人就像刚出生的婴儿。在很多新的技术比如视觉技术、语言技术发展很成熟的时候，才会有比较好的服务机器人出现。”韩子天说，而通用型服务机器人目前是很难实现的。

  “所以，服务机器人的发展，到目前为止，更依赖场景。这和工业机器人很像，工业机器人在生产流程定义清楚的情况下才能用，服务机器人是相同，也要把它的服务场景定义清楚，做一个工作规划，服务机器人才能投入到工作的场景里面去使用。”韩子天说。他强调，这就是服务机器人的场景依赖。人把场景定义清楚，把机器人的行为定义清楚，才能做出比较有用的服务机器人。

  旷视科技副总裁王银学举了个AI堆垛机的例子，在立体仓库里，货码得再整齐，也不可避免会掉下来，这往往会导致货被压碎。而在堆垛机上装一个摄像头后，不仅仅能观察货物掉落情况，AI系统还能够最终靠运行轨迹反算出是从啥地方掉下来的，并预判掉落情况。此外，堆垛机上不仅装了摄像头，还装了远红外探测设备，随时巡逻，如果局部温升超过某些特定的程度就会报警，预防火灾发生。此类固定场景、固定模式的AI机器应用，效果立竿见影。

  “机器人跟智能设备重要的不同之处在于机器人有行为，我们甚至希望它以后有自主行为。”韩子天表示，我们所说的场景依赖，比如养老场景、车载场景、医疗场景、安防场景等，这些场景就等于机器人服务的边界，重要的是它在这个服务边界里面有什么行为。

  “过往的很多设计里面，机器人都是很被动的，用语音问询机器人一些情况，或者与机器人一些特定场景的问答，机器人的回答流程标准化。现在机器人社交方面的功能慢慢的变多，在一些场景比如服务于养老院，或者与儿童交互，主动交互成为新热点。”詹斯·科伯介绍说，所谓主动交互，是希望机器人该讲话就讲话，该不讲话就不讲话，做一个懂你的机器人，主动交互的设计因此成为一个很重要的内容。

  “机器人是拟人化的设备，它的社交性很重要，机器人跟机器人之间是不需要语音的，但是跟人的交互是需要语音交流的，语音的交互或者说行为的主动交互，它的边界在哪里，它的适度在哪里，都是近几年业界比较关注的。”詹斯·科伯表示。

  而难点也在于此。“是什么导致机器人很难完成复杂任务？很大一部分原因主要在于复杂的动力学，即机器人如何与周围的环境交互。与物体、环境和任务交互中会出现很多不确定性和变化，若机器人要与人类交互，情况可能会更复杂。”詹斯·科伯说。

  那么机器人是怎么学会一项新技能的呢？詹斯·科伯表示，通常来说，机器人学习新事物有两种不同但互补的方式。第一种是模仿学习，即老师示范一项技巧，然后学生试着模仿，这样的形式适用于简单的学习，但对于更复杂的任务，机器人更需要强化学习，强化学习是一种以“试错”的方式来进行的学习方法，其目标是让人工智能在特定环境中能够采取回报最大化的行为。如果机器在学习的过程中做对了就会得到相应奖励，错了则无奖励，这种学习办法能够让机器在和环境的互动中明白什么是对的行为，什么是错的行为，而不是通过大数据让机器“死记硬背”。詹斯·科伯强调，强化学习能让机器加快学习过程，从而能完成更复杂的任务，对人类来说，通过这一种方式进行教学也相当直观。这也是未来机器人加强学习和交互能力的可行路径。

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