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機器人技術(shù)發(fā)展面臨的十大挑戰

放大字體??縮小字體 發(fā)布日期:2018-07-02
核心提示:隨處可見(jiàn)的機器人很容易讓我們產(chǎn)生一個(gè)錯覺(jué):機器人已經(jīng)進(jìn)入千家萬(wàn)戶(hù),在我們的生活中無(wú)處不在。然而,現實(shí)就是,機器人的普及仍然面臨重重障礙,近日,《科學(xué)機器人》(Science Rrobotics)雜志列舉了機器人技術(shù)目前面臨的十個(gè)重大挑戰,也是十大機會(huì )。
  隨處可見(jiàn)的機器人很容易讓我們產(chǎn)生一個(gè)錯覺(jué):機器人已經(jīng)進(jìn)入千家萬(wàn)戶(hù),在我們的生活中無(wú)處不在。然而,現實(shí)就是,機器人的普及仍然面臨重重障礙,近日,《科學(xué)機器人》(Science Rrobotics)雜志列舉了機器人技術(shù)目前面臨的十個(gè)重大挑戰,也是十大機會(huì )。

  1、新材料和制造方案
 
  機器人專(zhuān)家已經(jīng)不再局限于用電動(dòng)機、齒輪和傳感器等制造機器人,開(kāi)始嘗試使用諸如人造肌肉、軟體機器人技術(shù)以及將多種功能整合到一種材料中的新制造方法。但這些先進(jìn)的制造方法大多數都是“一次性”的演示,很難將它們結合起來(lái)使用。
 
  融合感應、移動(dòng)、能量收集或能量?jì)Υ娴鹊亩喙δ懿牧峡梢宰寵C器人設計更高效。但是將這些不同的屬性組合在一臺機器上,需要使用新的方法,將微尺度和大尺寸的制造技術(shù)相結合。另一個(gè)有希望的研究方向是可以隨時(shí)間變化而適應環(huán)境或自我治愈的材料,但這需要做更多的研究。
 
  2、仿生機器人和生物混合機器人
 
  大自然已經(jīng)解決了機器人專(zhuān)家們正在努力解決的許多問(wèn)題,因此許多人轉向生物學(xué)尋求靈感,甚至正努力把生命系統融入到他們的機器人中。但是,在復制肌肉的機械性能和生物系統自身提供能量的能力方面,仍然存在著(zhù)很大的瓶頸。
 
  人造肌肉已經(jīng)有了很大的進(jìn)步,但其魯棒性、效率、能量和功率密度仍有待提高。將活細胞嵌入機器人可以克服為小型機器人提供動(dòng)力的難題,也可以將自我修復和嵌入式傳感等生物特性嵌入機器人,不過(guò)如何整合這些零部件仍然是一個(gè)重大挑戰。盡管越來(lái)越多的“機器人動(dòng)物”正在幫助人類(lèi)解開(kāi)大自然的秘密,但我們還有很多工作要做,比如動(dòng)物如何在飛行和游泳等能力之間轉換,從而幫助人類(lèi)建造多通道平臺。

  3、功率和能量
 
  能量?jì)Υ媸且苿?dòng)機器人的一大瓶頸。無(wú)人機、電動(dòng)汽車(chē)和可再生能源的需求不斷增長(cháng),推動(dòng)了電池技術(shù)的進(jìn)步,但多年來(lái),根本挑戰基本沒(méi)有改變。
 
  這意味著(zhù),在電池開(kāi)發(fā)的同時(shí),要努力最小化機器人的用電需求,并讓它們獲得新的能源,使它們自己能夠從環(huán)境中獲取能量或通過(guò)無(wú)線(xiàn)方式向其傳輸能量,這是兩種極具前景的研究方向。
 
  4、集群機器人
 
  成群的簡(jiǎn)單機器人組裝成不同的結構來(lái)處理不同的任務(wù),這可能是用來(lái)替代大型的執行特定任務(wù)的機器人的一種更便宜、更靈活的方案。更小、更便宜、更強大的硬件,跟人工智能結合可以讓簡(jiǎn)單的機器人感知周?chē)沫h(huán)境并進(jìn)行溝通,從而模擬出大自然的群體中看到的行為。
 
  但是,對不同規模的機器人群體最有效的控制方式還需要做更多的工作,因為小的群體可以集中控制,但是大的群體需要更加分散的控制。這些機器人還需要制造得更加魯棒,能夠適應現實(shí)世界的變化,并能抵御故意或意外的傷害。此外,還需要對具有互補功能的非均勻機器人群進(jìn)行更多的研究。
 
  5、導航和探索
 
  機器人的一個(gè)關(guān)鍵用途是探索人類(lèi)無(wú)法到達的地方,比如深海、太空或災難區域。這意味著(zhù)他們需要擅長(cháng)于探索并在那些沒(méi)有地圖、且通常極為混亂和危機四伏的環(huán)境中導航。
 
  其主要挑戰包括創(chuàng )建能夠適應、學(xué)習和從導航失敗中恢復的系統,并且能夠探索和識別新的發(fā)現。這需要高度的自主性,讓機器人能夠對自己進(jìn)行監控和重新設置,同時(shí)能夠利用具有不同可靠性和準確性的多個(gè)數據源構建一個(gè)世界的圖像。

  6、機器人的人工智能
 
  深度學(xué)習已經(jīng)徹底改變了機器識別模式的能力,但這需要與基于模型的推理相結合,創(chuàng )造出適應性強的機器人,能夠在工作過(guò)程中學(xué)習。
 
  這其中的關(guān)鍵之處在于創(chuàng )造人工智能,讓它能意識到自身的局限性,還能學(xué)習如何學(xué)習新事物。創(chuàng )建能夠從有限的數據中快速學(xué)習的系統,而不是從深度學(xué)習所需要的數以百萬(wàn)計的例子中學(xué)習,這一點(diǎn)也很重要。我們對人類(lèi)智力的進(jìn)一步理解將是解決這些問(wèn)題的關(guān)鍵。
 
  7、腦機接口
 
  腦機接口將能夠對先進(jìn)機器人假肢的無(wú)縫控制,但也證明了一種更快、更自然的方式來(lái)向機器人傳達指令,或者只是幫助他們理解人類(lèi)的心理狀態(tài)。
 
  目前大多數測量大腦活動(dòng)的方法都極其昂貴又繁瑣,因此,在緊湊、低功率和無(wú)線(xiàn)設備上能起作用將非常重要。由于閱讀大腦活動(dòng)的不精確性,它們也傾向于進(jìn)行擴展訓練、校準和適應。而且,它們是否會(huì )勝過(guò)一些更簡(jiǎn)單的技術(shù),比如眼動(dòng)追蹤或閱讀肌肉信號,還有待觀(guān)察。
 
  8、社交互動(dòng)
 
  如果機器人要進(jìn)入人類(lèi)的生活環(huán)境,它們需要學(xué)會(huì )與人類(lèi)打交道。但這非常困難,因為我們幾乎沒(méi)有具體的人類(lèi)行為模型,而且我們很容易低估大自然的復雜性。
 
  社交機器人需要能夠感知表情、語(yǔ)調等細微的社交線(xiàn)索,理解它們所處的文化和社會(huì )背景,并對與它們互動(dòng)的人的心理狀態(tài)進(jìn)行建模,以適應與人類(lèi)的交流,無(wú)論是處于短期關(guān)系還是長(cháng)期關(guān)系的過(guò)程中。

  9、醫療機器人
 
  醫學(xué)是機器人在不久的將來(lái)可能會(huì )產(chǎn)生重大影響的領(lǐng)域之一。增強外科醫生能力的機器人設備已在正常使用,但其中的一大挑戰在于在這樣高風(fēng)險的環(huán)境中提高這些系統的自主性。
 
  自主機器人助手需要能夠在各種場(chǎng)景中識別人體構造,并能夠使用態(tài)勢感知和語(yǔ)音指令來(lái)理解不同場(chǎng)景下的需求。在外科手術(shù)中,自主機器人可以執行手術(shù)流程中的常規步驟,讓外科醫生為病情更復雜的病人服務(wù)。
 
  在人體內部運作的微型機器人也很有前途,但使用這種機器人仍有許多障礙,包括有效的傳輸系統、跟蹤和控制方法,更重要的是找到能夠改進(jìn)現有方法的治療方法。
 
  10、機器人倫理與安全
 
  隨著(zhù)前面的挑戰被一一克服,機器人將逐漸融入我們的生活,但這一進(jìn)展也將產(chǎn)生新的倫理難題。最重要的是,我們可能會(huì )過(guò)度依賴(lài)機器人。
 
  這可能會(huì )讓人類(lèi)失去某些技能和能力,使我們無(wú)法在失敗的情況下控制局面。我們最終可能會(huì )把出于道德原因需要人類(lèi)監督的任務(wù)委托給機器人,由此,人們在失敗的情況下便會(huì )把責任推卸給機器人。它還可以減少人們的自決權,因為人類(lèi)的行為會(huì )發(fā)生變化,以適應機器人和人工智能有效工作所需要的常規和限制。

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