如今,機器人產業(yè)的發(fā)展如火如荼,工業(yè)機器人大行其道。在日前舉辦的中國人工智能大會上,中國工程院院士、香港中文大學(深圳)校長徐揚生向記者表示,在過去很長的時間里,相關科學家的研究主要集中在機器人的動作方面,現(xiàn)在是時候考慮機器人的智能問題,“對機器人而言,智能可能比動作更為重要”。
徐揚生院士從事機器人研究已經有將近30年的歷史。他認為,機器人包含三個方面的內容,一個是動作,一個是感知(傳感)部分,另一個是認知(人工智能)的部分。“比如說起風了。你知道起風了嗎?這是感知問題。起風了以后要不要加衣服,這是認知問題。接著我們就可能決定要加衣服,這就是一個動作問題。”徐揚生認為,機器人這門科學50年來都在圍繞“穿衣服”這件事情而進行,沒有想“風來了嗎”“需要加衣服嗎”等問題。
徐揚生指出,即便之前科學家在研究機器人的動作問題時,其過程中也有很多需要解決的智能問題。以爬樹機器人為例,其面臨的挑戰(zhàn)有很多,比如機器人要適應粗細不同的樹枝,重量不能太重,斜著爬和豎著爬方式不同等問題。此外,書法機器人的設計過程中,也包含智能學習等方面的內容。
徐揚生介紹,其實早在20年前,科學家就已經開始討論分布式智能的問題,但以前這件事情很難辦到,隨著網絡的發(fā)展和技術的進展,現(xiàn)在已經可以進行這方面的研究。
徐揚生認為,在機器人研究方面,發(fā)展和動作有關的智能,首先應當考慮如何向自然學習,從中獲得借鑒。“比如說,兩千多年來,人類一直做著飛行的夢,想做大的翅膀,綁在手臂上,希望像鳥一樣飛起來。但一直沒有成功,當然飛機是另一回事,跟當初人的夢想不一樣。為什么現(xiàn)在做不出來?我覺得還是向自然界學習不夠,自然界有很多智能的東西還沒有學習到。”
機器人的智能從哪里來?現(xiàn)在的研究人員都習慣通過算法來實現(xiàn),即“向模型學習”。徐揚生覺得,可以“向人學習”,也可以“向動物學習”,“現(xiàn)在研究動物的人太少了,尤其是動物的智能”。
此外,徐揚生對大數(shù)據的作用也十分重視。他認為,大數(shù)據跟智能如同一個火車的兩個輪子,缺了哪一個都不行。“有了大數(shù)據以后,如果沒有智能,也沒效果;反過來智能也要靠大數(shù)據,所以這兩件事情是聯(lián)結在一起的。”
“未來,我們也要考慮智能的可擴展性問題。”徐揚生說,“如果能夠擴展,這個可擴展的條件到底是什么?是硬件、軟件,還是數(shù)據?這個問題值得我們深思。”