cog|「机器人」能进化成充满爱的机器吗？( 二 ) rose|麻省理工学院

Brautigan诗中的每一节都以“我常常期盼”起始，而其内容与其说是诗意的表达，不如说是一种诉诸神秘的祈求。这种对未来的愿景，也许只是另一种毫不稀奇的虚无希冀，但从历史对称性的角度看，又似乎堪称令人信服的预判。技术应可帮助我们恢复那曾经被技术毁灭掉的美妙世界，这话说得相当到位。也许那令我们被从伊甸园中流放出去的力量，有朝一日会以数字生活的形式助我们重归乐园——而通往乐园的道路，正在我们脚下笔直延展。

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配图｜AARON DENTON
在机器人来到身边之前，我就常常想起Brautigan的诗。就在那年初，我受邀参加了一次名为“书写非人类”的小组讨论，谈的是“人类世期间，人类、自然与技术之间的关系”。
我的讲话主要探讨人工智能中的紧急智能问题，即机器能否在极端情况下自发地迸生出未经设计的更高级别能力。我主要关注的是上世纪90年代后期麻省理工学院AI实验室负责人Rodney Brooks的工作，以及他提出的机器人技术“智能具身化”的想法。在Brooks之前，大多数形式的AI都被设计成巨大且无实体的大脑，因为科学家们认为，身体在人类认知当中没有任何作用。结果就是，这类机器在最抽象的智力形式上表现出色——微积分、国际象棋纷纷被降服。但在小孩们都能轻松通过的项目中，包括语音、视觉、区分杯子和铅笔等，机器却是一败涂地。而在尝试给机器智能加上身体并教导它与周边环境互动时，它们的动作极其缓慢、笨拙，每一次行动都需要调用内部构建的、远远称不上完善的那套现实认识模型。
Brooks得到的启示是，正是这种中央处理——或者说采用单一计算机“大脑”——设计阻碍了机器人的发展。在看着一台机器人笨拙在房间中摸索前进时，他意识到，尽管计算能力极为孱弱，但蟑螂仍然能够更快、更敏捷地完成导航任务。于是，Brooks开始构建以昆虫为模型的机器。他们使用到一种全新的计算系统，被称为“包容架构（subsumption architecture）”——这是一种分布式智能模型，类似于蜂箱和林地生态的结构。与以往的中央处理设计不同，他的机器配备多个不同模块，每个模块拥有自己的传感器、摄像头和执行器，而且尽可能减少与其他模块间的通信负载。他也没有提前用连续的真实图片进行编程，而是引导机器人直接与环境互动来完成即时学习。其中一台名为Herbert的机器人学会了在实验室里四处游荡，并开始从办公室里偷空汽水罐。另一台机器人Genghis则成功在没有任何记忆或内部映射引导的情况下，完成了崎岖地形上的导航行进。Brooks认为，这些成功案例意味着，智能并不需要统一、切合知识背景的主题。他深信，这些简单的机器人能够自行建立能力，直至进化与人类智能高度相似的产物。

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Brooks和他的麻省理工研究团队基本上就是在重新创造人类进化的环境条件。如果说，人类智能真的是我们从祖先那里继承而来，而祖先的智能又源自原始的现实环境，那么机器人也应该可以从一系列简单的规则中演化出复杂的行为。对于人工智能，工程师通常会使用自上而下的编程方法，就像是传说中按照自己的形象创造生物的神。但进化的路径实际上是自下而上的——由“单细胞生物”发展为更复杂的“多细胞生物”，Brooks认为这种策略会更有效。「抽象思维」是人类进化后期的发展产物，也并不像我们想象中那么重要；早在我们能够求解微分方程之前，我们的祖先就已经学会了在环境中行走、进食和移动。Brooks很快意识到，他的昆虫机器人确实能在没有中央处理系统的前提下完成这些任务，于是他决定着手创造一台人形机器人。这台机器是个没腿的躯干，但整个上半身却与人类高度相似——包含头部、颈部、肩膀和手臂。他将这台机器人命名为Cog，给它配备了20多个驱动关节，再加上用于区分声音、颜色和运动的麦克风与传感器。它的每只眼睛装有两个摄像头，视线可以快速切换以模拟人眼的工作方式。而且与昆虫机器人一样，Cog同样不设中央控制系统，而是通过一系列基本驱动条件进行编程。其中的想法是，Cog应该可以通过社交互动在学习算法的帮助下发展出更复杂的行为，甚至有可能学会说话。
在Brooks及其团队的多年研究之下，Cog取得了一系列辉煌的战绩。它学会了识别人脸，并与人类进行眼神交流。它可以投球、接球、指向目标，甚至会玩玩具弹簧。