走进人工智能
前言：
机器人技术为人类提供协助、增强生产力，改善生活质量，并推动科技进步和社会发展。
文章目录序言背景核心技术支持人机协作新纪元目前形式领跑人困难和挑战总结机器人技术作为现代科技领域的重要研究方向，已经在各个领域展现出巨大的潜力和影响力。随着人工智能、感知技术和机械工程的进步，机器人能够模拟和执行人类的动作和任务，为人类社会带来了许多创新和变革。本文将通过探讨机器人技术的概念、应用领域以及对目前社会热门的智能AI，科研巨头领跑人进行分析，以及探讨对社会和未来的影响。序言机器人技术是指通过计算机科学、机械工程和人工智能等技术手段，研制和开发能够自主感知、决策和执行任务的机器人系统。机器人技术的核心是让机器具备类似人类的认知、动作和交互能力，以完成各种复杂的任务。
根据机器人的功能和应用领域，机器人可以分为以下几类：
工业机器人：主要用于工业生产线上的自动化操作和组装。工业机器人具备高精度、高速度和重复性的特点，能够提高生产效率和质量。
服务机器人：主要用于提供人性化的服务，例如在医疗、教育、餐饮等领域。服务机器人能够与人类进行交流和互动，帮助人类完成各种任务。
农业机器人：主要用于农业生产和农田管理。农业机器人可以自动化地完成种植、施肥、喷药等任务，提高农业生产效率和可持续性。
探测机器人：主要用于探索和勘测未知环境，例如在太空、海洋或危险区域中。探测机器人可以进行探测、测绘和数据收集，帮助人类获取有关环境的信息。
家庭机器人：主要用于家庭生活的辅助和支持。家庭机器人可以扮演家庭助手的角色，执行打扫、照顾和娱乐等任务，提供便利和舒适的生活体验。
背景机器人技术的目标是开发出能够感知环境、做出决策并执行任务的智能机器人。这些机器人通常具备传感器来获取周围环境的信息，使用内置的软件和算法进行数据处理和分析，并通过驱动机械部件来执行物理操作。
机器人技术的起源可以追溯到古代，当时人们就开始有关于能够模拟人类行为的自动机的概念。然而，直到20世纪初，现代机器人的概念才开始显露端倪。随着科技的进步和创新，机器人技术在过去的几十年里取得了长足的发展。
早期阶段：工业革命时期出现了一些早期机械人的概念，例如18世纪末的自动编织机。然而，真正现代机器人的雏形被认为是由捷克作家卡雷尔·恩斯特·瓦拉赫在1921年的戏剧《R.U.R.》中首次引入的“机械人”概念。机器人技术在20世纪50年代至70年代迎来了早期的发展阶段。
19世纪60年代：乔治·德沃尔和约瑟夫·斯坦福创建了第一个具有感知和控制能力的机器人"Shakey"。随后，在1961年，美国麻省理工学院的约瑟夫·恩德尔开发了第一个可编程的机器人手臂，标志着工业机器人的起步。
20世纪80年代至90年代：机器人技术进一步发展。1986年，日本爱知县举办了首届机器人奥林匹克大赛，将机器人技术带入了公众视野。1997年，IBM的深蓝超级计算机战胜国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫，展示了人工智能在游戏领域的潜力。
进入21世纪：机器人技术迎来了现代化的发展。2004年，美国国家航空航天局（NASA）的火星探测器"机遇号"成功登陆火星，开展了一系列探测任务。2010年，波士顿动力公司开发的机器人ATLAS展示出了杰出的平衡和行走能力。2011年，IBM的超级计算机沃森在电视问答节目《危险边缘》中战胜了人类选手，引起了广泛关注。
机器人技术的发展背景包括技术进步和创新，尤其是电子工程、计算机科学和人工智能的发展为机器人提供了更强大的处理能力和感知能力。此外，工业需求也推动了机器人技术的发展，工业机器人在生产线上提高了生产效率和质量。
核心技术支持机器人技术的核心技术支持涵盖了多个领域，其中包括感知技术、控制技术、人工智能和机械工程等。这些技术的协同应用使机器人能够感知环境、做出决策并执行任务。
感知技术：感知技术使机器人能够感知周围的环境和物体。它包括传感器技术和视觉技术。传感器技术涵盖了各种传感器，如激光雷达、摄像头、红外传感器等，用于获取环境信息。视觉技术则通过计算机视觉算法分析图像和视频数据，实现对物体、人和场景的识别和理解。感知技术的发展使机器人能够获取丰富的感知数据，从而更好地理解和适应环境。控制技术：控制技术用于控制机器人的运动和操作。它涵盖了运动规划、路径规划和运动控制等方面。运动规划通过算法确定机器人的运动轨迹和动作序列，以实现任务的完成。路径规划则将任务要求和环境约束转化为机器人能够遵循的路径。运动控制包括实时监测和控制机器人的运动状态，使其能够准确地执行指令。控制技术的进步使机器人能够实现精确、灵活和安全的运动。人工智能：人工智能技术为机器人赋予了智能和学习能力。它包括机器学习、深度学习和强化学习等。机器学习通过训练算法和数据集，使机器人能够自动学习和改进执行任务的能力。深度学习利用神经网络模型，使机器人能够进行复杂的感知和决策任务，例如图像识别和自然语言处理。强化学习则通过试错和奖励机制，使机器人能够通过与环境的交互学习最优的行为策略。人工智能技术的应用使机器人能够具备自主决策和学习能力，适应不同的场景和任务。机械工程：机械工程是机器人技术的物理基础，涉及机器人的机械结构和运动系统设计。机器人的机械结构包括关节、传动系统和执行器等。关节使机器人能够进行各种运动，传动系统将电力或液压能量传递到执行器，执行器则将能量转化为机器人的运动。机械工程的发展使机器人具备更好的稳定性、精度和负载能力，以适应各种任务需求。这些核心技术的协同应用使机器人能够具备感知、决策和执行任务的能力。它们相互支持和促进，推动了机器人技术的发展。未来，随着这些技术的不断进步和创新，机器人将在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更多的便利和改变。
人机协作新纪元人类与机器人之间紧密合作的时代，通过结合人类的智慧和机器人的能力，实现更高效、更安全、更创新的工作和生活方式。人类和机器人不再是简单地替代关系，而是相互补充、相互协作，共同推动社会的发展和进步。
现实中，人机协作已经在许多领域展现出巨大的潜力。一个典型的例子是医疗领域的手术机器人。手术机器人结合了人类外科医生的专业知识和技巧以及机器人的精确性和稳定性，能够进行高精度的手术。医生通过操纵机器人的操作台进行手术操作，而机器人则能够提供更稳定的手术环境和更精细的操作能力。这种人机协作使得手术更加精准、安全，并能够减少手术风险和恢复时间，提高患者的治疗效果。
另一个例子是制造业中的协作机器人。协作机器人与人类工人共同工作，在生产线上完成一些重复性、繁琐或危险的任务。它们具有传感器和视觉系统，能够感知人类工人的存在和动作，并相应地调整自己的运动。协作机器人可以协助人类工人完成装配、包装、搬运等工作，提高生产效率和质量，减少工人的体力劳动和工伤风险。
人机协作还在服务领域有广泛应用。例如，酒店和餐厅中的服务机器人可以协助客人办理入住、提供导航、送餐等服务。这些机器人通过语音识别和人脸识别技术，能够与客人进行交流和互动，提供个性化的服务体验。同时，人类员工也可以通过监控和远程操控，为机器人提供支持和指导，确保服务的顺利进行。
在交通领域，自动驾驶汽车是人机协作的典型例子。自动驾驶汽车通过激光雷达、摄像头和传感器等感知技术获取道路信息，结合人工智能算法进行决策和控制，实现自动驾驶。在驾驶过程中，人类驾驶员可以选择是否接管车辆的控制，机器人则提供自动驾驶功能，为人类驾驶员提供更安全、更便捷的出行体验。
这些现实中的例子清晰地展示了人机协作新纪元的潜力和优势。通过结合人类的智慧和创造力以及机器人的精确性和效率，可以实现更高水平的工作和生活质量。人类可以从繁重、危险或单调的任务中解放出来，将更多精力和时间投入到创造性和高级的工作中。与此同时，机器人可以通过学习和人类的指导不断提升自身的能力，适应不断变化的需求和环境。
目前形式领跑人学习和借鉴机器人技术领跑巨头公司的经验，部分巨头公司以其强大的实力和创新能力在市场中占据领先地位。这些机器人技术领跑的巨头公司以其技术实力和创新能力，在机器人技术的研发和应用方面取得了显著的成就。它们不断推动着机器人技术的发展，改变着各行各业的生产和工作方式，为未来的智能化和自动化提供了强有力的支持。
波士顿动力（BostonDynamics）：波士顿动力是一家全球知名的机器人公司，以其创新和先进的机器人技术而闻名。该公司开发了许多引人注目的机器人，如四足机器人Spot和人形机器人Atlas。这些机器人具备出色的动力学能力和平衡性，能够在各种复杂环境中进行高机动性的移动和操作。波士顿动力的机器人在工业、军事、救援等领域具有广泛的应用潜力。ABB公司：ABB是全球领先的工业自动化和电力技术公司，也是机器人技术领域的重要参与者。该公司开发了广泛的工业机器人产品，用于汽车制造、电子制造、物流等领域。ABB的机器人具有高精度、高效率和灵活性，能够自动执行各种重复性和繁重的任务。ABB还提供全面的机器人解决方案，包括软件、控制系统和集成服务，以满足客户的特定需求。机器人制造公司（Robotiq）：机器人制造公司是一家专注于工业机器人自动化的公司，致力于为制造业提供创新的机器人工具和系统。他们的产品包括自适应握持系统、视觉传感器和力传感器等。机器人制造公司的技术能够使工业机器人更加灵活、智能地执行各种任务，如装配、包装、搬运等。这些技术可以提高生产效率和质量，降低成本和资源浪费。YaskawaElectricCorporation：YaskawaElectric是一家全球领先的机器人和自动化解决方案供应商。他们的工业机器人广泛应用于汽车制造、电子制造、食品加工和物流等领域。Yaskawa的机器人具有高速、高精度和稳定性，能够满足不同行业的各种需求。公司还提供智能控制系统和软件，使机器人更加智能化和自动化。机器人技术领跑巨头公司都以技术创新和研发投入为核心竞争力。它们致力于推动机器人技术的突破和进步，不断研发出具有先进功能和性能的机器人产品。这些公司在机器人感知、运动控制、人机交互等关键技术领域做出了重大突破，为机器人技术的发展奠定了坚实基础;
他们还意识到机器人不仅在制造业有应用潜力，还可以广泛应用于其他领域。它们积极探索并提供多领域的机器人解决方案，如工业自动化、医疗保健、农业、物流等。这些公司的机器人产品能够满足不同领域的需求，为各行各业提供定制化的解决方案，进一步推动了机器人技术的普及和应用。
人机协作是未来发展的趋势，致力于研发协作机器人和增强人机交互的技术。这些公司的机器人能够与人类工作人员实现协作，共同完成任务。他们注重机器人的安全性和易用性，通过先进的传感器、视觉系统和人工智能算法，实现人机之间的智能交互和合作。
困难和挑战机器人技术的发展虽然带来了许多创新和前景，但也面临着一些困难和挑战。
复杂的环境感知：机器人在不同的环境中进行操作时需要准确地感知和理解周围的环境。然而，现实世界的环境常常是复杂、多变的，包括不同的光照条件、物体形状和表面纹理等。机器人需要具备高度的感知能力，能够准确地识别和理解各种环境中的物体和场景，以便做出正确的决策和行动。
灵活的运动和操作：机器人需要具备灵活的运动和操作能力，以适应不同任务和工作场景的需求。然而，现有的机器人技术在柔性、灵活和精确控制方面还存在一定的挑战。例如，在执行复杂的操作、避开障碍物或应对不确定性时，机器人需要具备适应性和智能性，以实现更高水平的运动和操作能力。
人机交互和安全性：机器人需要与人类进行有效的交互和合作。这要求机器人具备良好的人机界面设计和交互能力，能够理解人类的意图和指令，并能够与人类在工作空间中安全地共同操作。此外，机器人在操作过程中还需要考虑安全性问题，以确保不会对人类和周围环境造成伤害。
隐私和道德问题：涉及到个人隐私和道德问题的关注也日益增加。例如，机器人收集和处理的大量数据可能会涉及到个人隐私的保护，同时机器人在作出决策时也需要考虑道德原则和社会价值观。因此，机器人技术的发展需要制定相应的隐私保护和道德规范，以确保机器人在使用中符合伦理和法律的要求。
经济和社会影响：机器人技术的广泛应用可能对就业和经济产生影响。某些工作可能会被机器人取代，导致劳动力市场的变化。此外，机器人技术的推广和应用也需要考虑到相关的经济成本和社会影响，以确保可持续发展和公平性。
总结机器人技术的快速发展和应用正在改变我们的生活和工作方式，为人类带来了许多机遇和挑战。
机器人技术在工业和生产领域发挥着重要作用。它们可以执行重复性、危险或高精度的任务，提高生产效率和质量。随着人机协作的进一步发展，机器人可以与人类工作人员共同合作，提供更高水平的灵活性和智能化。这将为工业生产带来革命性的变化，加速生产流程，减少错误和浪费。
机器人技术也在日常生活中发挥着越来越重要的角色。例如，智能家居中的机器人可以协助家庭管理、清洁和安全监控，提供更便捷、舒适的居住体验。医疗机器人可以支持医生进行手术、康复治疗和护理工作，提高医疗服务的质量和效率。农业机器人可以自动化农田的种植和收割过程，增加农作物产量并减少劳动力成本。
尽管面临着挑战，我对机器人技术的未来充满信心。随着科学技术的不断进步和创新，我们可以期待更智能、灵活和人性化的机器人出现。机器人将成为我们生活中的得力助手，为我们提供更多的便利和帮助。同时，机器人技术的广泛应用也将创造新的就业机会和经济增长点，为社会带来积极的影响。
张炎：人工智能的潜在威胁与应对思路
试想一下电车难题：五个人被绑在电车轨道上，一辆人工智能操控但刹车失灵的电车朝他们驶来，就要碾压到他们，这时人工智能可以控制电车开到另一条轨道上，但另一条轨道上也绑着一个人。这种情况下，遵守定律的人工智能该怎么做？
人工智能的快速发展在获得关注与期待的同时，也在不断面对质疑与忧虑之声。霍金在GMIC大会上提出了人工智能威胁论，即人工智能的崛起可能是人类文明的终结。牛津大学人类未来研究院院长尼克·波斯特渃姆在《超级智能》一书中亦专门讨论人工智能危险性问题。生命未来研究院联合众多人工智能领域专家发布公开信，旨在提醒人们警惕人工智能的副作用。对此，我们不禁要问，当今人工智能究竟发展到了何种阶段？为什么这么多专家学者如此担忧警惕？我们该如何面对这些未知的隐患？
尚未实现的超级人工智能
尽管当今人工智能发展迅速，但尚处于弱人工智能阶段。近期，DeepMind制作的玩电脑视频游戏的AtariAI值得关注。它可以和人类一样只看电脑屏幕画面进行游戏，且在开车、射击、乒乓球等二十多款游戏中的表现超过人类。同时AtariAI可以从零学起并达到专家级别。鉴于游戏世界在一定程度上模拟了现实世界且AtariAI不限于某一特定的游戏，可以说AtariAI的问世向通用人工智能迈出了重要一步。但在分析其使用方法后，可知它仍尚未实现通用人工智能。AtariAI运用深度强化学习使得它可以通过与游戏世界交互而逐渐学会玩游戏，但这种学习方法实际上只实现了人类智能中的习惯性行为，就像运动员通过不断的重复训练而获得运动技巧一样。因此，AtariAI尚无法形成抽象概念从而进行思考推理等。这也是当今神经网络技术面临的一大难题。虽然当今弱人工智能系统遍地开花，但通用人工智能因其内部存在困难，目前仍属小众化的研究领域，尚未形成公认的理论，更谈不上实际应用。
尽管通用人工智能现阶段发展并不理想，但许多专家认为通用人工智能时代迟早会到来。一旦实现了通用人工智能，那么机器就会拥有递归自我改进能力。这意味着，机器能够进行自我改进，从而成为改良版智能系统，改良版智能系统再次进行自我改进，如此反复，从而变得越来越智能，最终实现超级人工智能。在改良过程中，越智能的机器，其改良方案会越优秀，改良速度也会越快，从而导致智能爆炸式增长。基于这一认知，在实现通用人工智能后，部分专家猜测可能在某一时期只需要几天甚至几个小时就能实现超级人工智能。
超级人工智能存在威胁
对于超级人工智能，不要低估人类与它们的差距。如果说相对弱人工智能在单一领域中，这种差距还只是速度上量的差距，那么试想：现代神经网络技术非常擅长于发现高维数据中的特征，而人类的感知只对三维世界具有良好的直觉。这意味着将来的超级人工智能与人类会达到质的差距，具有远超过人类的感知、思考能力，从而设计出人类完全无法想象的策略、蓝图、方案等。
尽管超级人工智能远超人类，但这并不意味着它们必然会给人类带来危害甚至毁灭人类。人们可能会认为我们可以给它们设定目标让它们为我们服务，就像现在的弱人工智能系统一样。既然可以人为地设定目标，那么超级人工智能究竟为何让我们担忧呢？试想：假设我们设定一个超级人工智能系统以做研究为目标。这个超级人工智能系统在数学研究领域遇到了哥德巴赫猜想难题。它通过计算思考发现解决这个问题需要很长的时间和极大的运算量，从而会消耗不计其数的资源以至于影响人类生活，所以人类决不会赋予它所需的资源。因此，为了完成目标解决哥德巴赫猜想，它只好精心地设计出夺取人类权利甚至灭绝人类的计划，以消除被关机、重置等危险，使得它能自由地获取所需资源去完成目标。再假设我们设定一个超级人工智能系统要造福于人类，使人们幸福无忧地生活。但该系统发现让人类得到幸福的最好方式是，把所有人变成“缸中之脑”，通过虚拟环境制造“幸福感”。显然，这与人们的初衷相悖。尼克·波斯特渃姆在《超级智能》一书中构想了更多超级人工智能毁灭人类的可能场景。尽管这些例子存在夸张成分，但不可否认，当我们无法理解超级人工智能、无法预测它们会如何思考行动时，我们便无法通过简单对其设定目标，从而期待它们会按照我们理想的方式行事而毫无副作用。
超级人工智能应具备利他性
鉴于超级人工智能有可能对人类造成危害，我们必须设法避免这样的情况发生。最明显而直接的一个方案是设定一套超级人工智能必须时刻遵守的规则。譬如，“机器人三定律”，其中第一条是机器人不得伤害人，也不得见人受到伤害而袖手旁观。如果将其应用于超级人工智能上，试想一下电车难题：五个人被绑在电车轨道上，一辆人工智能操控但刹车失灵的电车朝他们驶来，就要碾压到他们，这时人工智能可以控制电车开到另一条轨道上，但另一条轨道上也绑着一个人。这种情况下，遵守定律的人工智能该怎么做？如果人工智能控制电车变轨，那么就会导致另一轨道上的人死亡；如果它不作为，那么轨道上的五个人就会死亡。人工智能会发现此时根本无法遵守定律，所以它只能根据自己的意愿进行选择。这说明，任何规则都可能存在漏洞，我们无法指望一套规则解决所有问题。
针对上述困难，有学者提出用法律制度来约束超级人工智能系统。如果法律的制定者不仅只有人类而且还有超级人工智能的参与，那么这个策略才能具有一定的可行性。法律制度根据社会发展水平缓慢演变，需要立法者、法官等给予不断维护，比如修复立法者事先未预料到的漏洞、根据新发情景对法律条文进行增减等；而超级人工智能的认知水平远超人类，人类制定的法律难保没有超级人工智能可以发现利用的漏洞；同时我们的感官能力也非常有限，很可能无法察觉超级人工智能对漏洞的利用。因此，如果没有超级人工智能来参与制定、监督与执行法律制度，那么这套制度将成为一纸空文。
法律制度有效性的关键在于让超级智能替我们思考。进一步推进这一思路，超级人工智能应具有利他性。然后，让它们替我们思考，比如我们真正想要什么、什么最符合我们的利益、或者如何对待我们是最好的。因为超级人工智能具有认知优势，它们相比我们更能做出正确的决定。超级人工智能和人类，就像正值壮年的子女与年迈体衰的父母，子女显然更加清楚怎么做对父母更好。
尽管本文强调了超级人工智能可能带来的危害，但我们不应因此忽略它们可能给人类带来的巨大益处，譬如新技术解决食品、疾病、能源问题等。但需要注意，当人工智能系统越强大，被赋予的任务越复杂时，它们获得的自由选择权利也越大。此时，我们必须确保它们有着良好的动机与价值观，从而不至于自掘坟墓。
（作者单位：中国人民大学哲学院）