機器人正走入我們的生活

曾曉霞

這個珍珠白色人形的兒童機器人名叫“iCub”，它平靜地看著那個婦女移動擺在桌上的積木，但在它的內(nèi)心，想象力卻正如天馬行空般一路狂奔……

研究人員正在對iCub進行測試，評估它追蹤他人心理狀態(tài)的能力。著名的心智理論描述過人類許多復雜的心理特征，比如移情和欺騙。在這次測試之前，許多機器人已經(jīng)展示了在這些方面的不凡能力。但是兒童機器人iCub和它們截然不同。在倫敦召開的活體機器人大會上，研究人員透露：兒童機器人iCub是第一個具有心智理論知識而不需要再專門編制程序的機器人。

這個研究小組的負責人是彼得·多米尼，他和同行們正在向人們展示：以基本的生物裝置代替紛繁復雜的計算而制造出的機器人，可以更逼真、更自然。而且，我們可以直接利用大自然進化發(fā)展的成功經(jīng)驗，而不必過于依賴工程師們的臆想。

許多優(yōu)秀的人工智能案例主要的成功經(jīng)驗就是放棄了對人類思維的單純模仿。也有一些機器人專家認為：對仿生機器人來說，要想獲得某些社會性動物所需要的社會技能等復雜特性，或者要具有類似昆蟲在飛行時對氣流變化做出反應的能力等，仍然非常需要生物學的幫助。而這些仿生機器人反過來又正在幫助生物學家加深對動物的理解。

兒童機器人iCub就是一個成功的例證。iCub具有一個精確的對于自身的記憶模型。它和我們?nèi)祟愐粯樱瑢τ谧陨淼挠洃浄譃椤扒榫坝洃洝焙汀罢Z義記憶”兩種。情景記憶記錄具體事件，語義記憶則從事件中尋找普遍規(guī)律，并將這些普遍規(guī)律轉(zhuǎn)變成規(guī)則或者知識。多米尼小組的研究人員發(fā)現(xiàn)，這種對于自身的自傳體記憶模式，給兒童機器人iCub提供了一種更加自然的學習方式。例如，通過記錄它面前桌子上所擺物體的坐標位置，iCub自己就可以認識到“左”這個單詞不代表坐標，而是表示物體的相對位置。

心理學家認為：人類是利用模擬內(nèi)在自我來進行學習的。設(shè)如你要抓住玻璃杯，你的大腦就會預測抓住玻璃杯所需要的力量;假如結(jié)果是你打破了玻璃杯，你的大腦就會把預測和實際結(jié)果的差別記錄下來，并且把對此事的認知作出相應的調(diào)整。

為模仿這種學習模式，多米尼小組為iCub配備了一個模擬的內(nèi)在自我。每當機器人執(zhí)行一個動作，比如移動一個物體時，就命令其手臂去執(zhí)行并記錄下結(jié)果。與此同時，研究人員也把這個命令傳達給了有模擬內(nèi)在自我的模擬iCub。這個模擬的iCub不去執(zhí)行這個動作，而是利用從過去發(fā)生的事件中得到的認知，來對結(jié)果做出預判。這樣，真實結(jié)果與模擬結(jié)果之間的任何差距都表明iCub的知識需要更新了。

重要的是，因為給了iCub兩個自我的版本，研究者們意識到：他們無意間給iCub創(chuàng)造了一個了解別人心理狀態(tài)的配置。他們所要做的，就只是讓模擬的iCub與他人而不是自己產(chǎn)生聯(lián)系，如果所需聯(lián)系的他人不存在，就命令模擬iCub停止更新其記憶。

自由的心靈

人類獲得心智理論一般都是在3～4歲的年齡。小孩是否達到了這個階段心智理論的標志，可以通過做“薩雷-安妮測試”來確定。在這個測試中，小孩將看到兩個人物角色：薩雷和安妮。薩雷把她的球放在一個籃子里離開了，然后安妮把薩雷的球移到一個盒子里。留給小孩的問題是：薩雷回來后會去哪里找她的球？具有相應心智理論的孩子會正確回答問題：薩雷會去籃子里找她的球。盡管他們知道球現(xiàn)在已經(jīng)在盒子里了。

面對測試時，iCub通過將自己對許多事件的記錄檔案與模擬iCub的記錄檔案作比較，順利地通過了測試。多米尼他們成功了。他們認為，可以把實驗結(jié)果用于制造能夠預知他人需要的機器人了。

其他科研團隊也正在關(guān)注他們團隊的機器人表現(xiàn)出的模仿行為。為了給予機器人具有人類不具備的能力，比如飛行能力，團隊正在模擬昆蟲神經(jīng)系統(tǒng)的電活動，他們的目標是創(chuàng)造一個可以給植物授粉的人造蜜蜂。

在此之前，模仿動物運動的嘗試全靠建造具體技能的等同物，比如磁羅盤和氣流速度傳感器，但裝備這些東西的機器人仍然受控于計算機程序。計算機程序的問題是你必須預先考慮每一個可能出現(xiàn)的情況，并且對每一種情況都制定一個應對的逃逸策略。但是，當你做像飛行這種變幻多端的解決方案時，就會感到非常麻煩。

如何解決這個問題？阿耶爾研究團隊的秘訣是采用一個產(chǎn)生雜亂無序信號的電路板，這個電路板非常像我們大腦開展想象時的神經(jīng)原，允許在飛行過程中探尋大量可能的解決方法。這種混亂允許你探索豐富的參數(shù)空間，直到找到逃逸的方案。

阿耶爾的這個方案看來還不錯。在活體機器人大會上，阿耶爾展示了他的團隊是如何用人造神經(jīng)系統(tǒng)控制一只小型玩具直升機做飛行的。直升機很像一只蜜蜂跳搖擺舞，蜜蜂跳搖擺舞是為了告訴其他蜜蜂哪里有食物。在這個表演過程中，團隊成員給直升機發(fā)出距離和方向的信號，直升機成功地按照指令作出了反應。這是第一次有人純粹利用生物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識來控制一只飛行器。下一步，科學家將采用同樣的神經(jīng)控制系統(tǒng)對蜜蜂機器人進行導航。與GPS導航系統(tǒng)相比，這種電路板的耗電低、重量輕。這個方法也可以應用到其他仿真的感應器上，比如飛行機器人的人造鼻子。

這種生物模仿學的系列新品并不局限于大腦和神經(jīng)系統(tǒng)。一本名叫《軟機器人》的新雜志已經(jīng)發(fā)行。這也反映了一種趨勢，那就是采用模仿生物軟組織結(jié)構(gòu)的濕軟的機器人軀體，使其可以具備同樣的適應性能，這樣，不用預先編入的程序就可以對每一種可能發(fā)生的情況做出響應。這家雜志的總編酷愛毛毛蟲式的皮膚，他說：“它具有無限的自由度卻不需要超級計算機。”