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機器人大潮中暗藏多少偽命題

日期:2019-06-01   人氣:  來源:互聯網
簡介:機器人大潮中暗藏多少偽命題 2018RoboCup機器人世界杯中國賽區現……

機器人大潮中暗藏多少偽命題

2018RoboCup機器人世界杯中國賽區現場。大賽組委會供圖

球場上,一個西瓜大小的機器人抬起右腳,準備發力,踢球射門,不料,右腳抬得過高,瞬間失去平衡,摔倒在地。弓起腰鉚足勁,想要爬起來,卻在一番掙扎后未果,只好作罷。

場外的觀眾看到此景噗哧一聲,掩面大笑,機器人笨拙的一面被盡收眼底:這不就是兩三歲的孩子?你看,就是重新站起來,還是那么費勁。

這一幕,發生在前不久在紹興柯橋舉行的RoboCup機器人世界杯中國賽區現場。當天同時進行的2018國家機器人發展論壇,與比賽現場僅一墻之隔,這里科學家、企業家共話的是中國數字制造和人工智能前沿命題,以及機器人“未來形勢一片大好”的產業發展趨勢。兩者相比,更讓前者增添了幾分尷尬。

而這,恰在某種程度上勾勒出了機器人發展現狀。一方面,不管是工業機器人,還是服務機器人,統計得出的產業發展趨勢都是“利好”,學界專家也紛紛預測,未來不久科幻電影里“遙不可及”的機器人就會走進現實,但另一方面,諸如“高柔順性”“高精度”等關鍵技術以及“多功能化”“智能化”等關鍵應用,仍徘徊不前,亟待突破。

物理學家史蒂芬·霍金生前,曾反復講到自己對于人工智能發展的擔憂:“人工智能或許不但是人類歷史上最大的事件,而且還有可能是最后的事件”,換言之,“人工智能可能會導致人類的滅亡”。但從現在來看,對于這個問題的擔憂似乎還為時過早。

噪音頻現:人類未來會向機器人討飯?

在國家機器人發展論壇上,中國工程院院士、中國科學院沈陽自動化研究所研究員王天然說,無論從市場需求、輿論支持、政策投入,還是從科研成果產出、產業發展角度來看,當下都是機器人發展的最好時期。

根據國際機器人聯合會(IFR)統計,2016年全球工業機器人銷量增長又創歷史新高,達到29.4萬臺,同比增長16%,服務機器人銷量達到670萬臺,同比增長24%。這其中,中國成為全球工業機器人的第一大市場,2016年工業機器人銷量8.9萬臺,占全球市場銷量的30.3%。

伴隨著巨大的產業浪潮,一種擔憂在人群中彌漫,即機器人的“步伐”如此之快,未來究竟會否搶走人類的飯碗,和人類之間爆發一場就業戰爭,進而奪走人類的一切?

在王天然看來,這是一種認識誤區,是當前機器人領域的第一大噪音。在論壇上,他展示了《紐約客》(TheNewYoker)一期雜志封面,封面用夸張的圖片將這種擔憂、恐懼具象化:機器人統治世界,而人類正在向機器人討飯。

“這是混淆視聽,不可能出現這種狀態,機器人永遠是人造物。”論壇上,王天然直截了當地表明自己的態度。

他援引美國機器人聯合會的數據稱,從2010年到2016年,美國“新買機器人”的數量增長了13.67萬臺,而美國“制造業崗位”的數量則增加了89.4萬個,失業率則下降了5.1%。

從這組數據可以直觀地看出,機器人奪走人類“飯碗”的說法還為時過早。王天然認為,更為重要的是,機器人的增加,還在很大程度上提高了效率,提高了企業乃至國家的競爭力。

事實上,產業界不乏“機器換人”“機器代人”說法的支持者。不過,“理想很豐滿,現實很骨感”。

早在2011年,富士康就高調宣布“百萬臺機器人計劃”,即通過3年時間引入100萬臺機器人,www.twshmhelmet.com,代替人工。然而多年過去,這家企業僅部署了幾萬臺機器人,而員工數量依然逾百萬人。

王天然以此為例說,相比于人,機器人仍有著很大的局限性,很多工業機器人只能從事簡單的機械運輸作業,面對諸如船舶焊接、飛機裝配等很多方面,力所不能及,而對于服務機器人,也沒法真正地照顧、護理老人,“有些復雜的工藝技術,沒有現成的規律可言,很難實現自動化”。

這些問題不解決,機器人還是“笨手笨腳”

這也就回到了賽場上機器人表現“笨拙”的問題上,在中國工程院院士、中國自動化學會理事長鄭南寧看來,這恰恰說明機器人的柔順性還不夠,人手一個簡單的撐地動作,對機器人而言卻是“一個極大的考驗”,需要科研人員一次又一次地試驗,找到一個最優的算法。

在論壇上,中國科學院自動化研究所研究員喬紅也給出類似觀點:高精度、高柔順性是當下制約機器人發展的兩大瓶頸——

她列舉一組數字,國內機器人重復定位精度是0.08~0.03毫米,國外機器人重復定位精度是0.015~0.01毫米,而真正的任務需求精度則是0.0075~0.0025毫米,盡管兩者已經將誤差控制在很小的范圍內,但距離實際應用需求仍有一定差距。

高柔順性的問題則更加突出。

喬紅說,由于柔順性操作問題沒有解決,我國以電腦(Computer)、通訊(Communication)和消費性電子(ConsumerElectronic)為主的3C制造業,仍以女工裝配為主,2017年3C行業機器人密度僅為每萬人11臺。

“機器人急需向人類‘學習’智能和柔順性”,喬紅說,正如我們對機器人“像人”的期望那樣——要在操作靈活性、整體協調性、個性化服務等問題上有一個真正的突破。

至于機器人加持“人工智能”,實現深度學習,則更是難上加難。鄭南寧有過一個觀點,即這是實現“類人智能”最艱難的挑戰。具有自我意識以及反思自身處境與行為的能力,是人類區別于其他生物最重要、最根本的一點。

鄭南寧說,人類的大腦皮層能力是有限的,KUKA機器人示教器維修,如果將智能機器設備與人類大腦相連接,不僅會增強人類的能力,而且會使機器產生靈感。讓機器具有自我意識、情感和反思能力,無論對科學和哲學來說,都是一個引人入勝的探索領域。

其實,回顧工業機器人50多年的發展歷程,不難發現,其基本功能就是取代人進行高強度、單調、重復的作業,但尚沒有讓人眼前一亮的“靈活”“協調”作業的案例,更不必說真正具有“智能意識”的案例。

“工業4.0之父”、德國人工智能研究中心教授沃爾夫岡·瓦爾斯特曾提到,如果沒有人工智能,就不可能充分實現工業4.0。不過這并不意味著,工業4.0就是“無人化生產”,事實是,即使在未來10年里,其要實現的也不是無人生產,而是組合性的生產。

王天然說,組合性的生產、人機互動將創造工作新領域,到2030年的各種職業中,預計還有85%尚未誕生,“必須要抓住這個機遇!”

不要被“中國已經領先”的假象所蒙蔽

不過,王天然發現社會上常出現另一種噪音,“總有一些人在吹我們的文章第一、專利第一,有的媒體標題動輒‘首次’‘突破’‘超過美國’……但這些,實在沒什么可吹的!”

他說,中國機器人產業發展勢頭猛,這是事實。但也有一些產業過剩,更為嚴重的是,相比于美國等發達國家,我國在機器人領域的專利就顯得乏善可陳,仍需追趕。

根據國際機器人聯合會(IFR)統計,過去幾年中有54%的專用服務機器人來自美國,27%來自歐洲,而僅有19%來自亞洲;醫療機器人則更是歐美的天下,52%來自歐洲,46%來自美國,幾乎沒有中國人什么事。

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