人机协作渐成趋势 | 科技心语

AlphaGo Zero 从简单的自我对弈和随机游戏开始，很快就超过了人类的水平，并以 100：0 的比分打败了此前公布的 AlphaGo 版本“Master”。

这标志着机器学习已经迈入无需人类指导的自学阶段。

西北大学经济学家Benjamin Jones等发布的一份最新研究报告认为，如果机器学习真的能够代替人类完成各项任务，那么对于全球经济增长将有根本的推动。他们预测，人工智能正进入到快速的“自我提升”周期。

人工智能发展的提速受益于全球顶尖科技公司的带动。比如苹果iPhone也搭载了自主研发的专用于机器学习的芯片，从而实现更多智能识别任务，英伟达发明了适用于自动驾驶和其他人工智能应用的GPU芯片和平台，亚马逊长期利用人工智能算法推动电商的发展。

尽管人类对于机器是否能够或者应该拥有自我意识仍持不同意见，但是毫无疑问，使用机器人的思维和人类共同决策会迸发出前所未有的创新理念，从而推动经济的发展。

人与机器人到底应该如何协作共荣，提振经济？多位专家认为，机器人智能应该分“三步走”——从自主导航，到自主学习，最后构建认知系统。

以无人驾驶汽车为例，大多都要求机器完成从A点到B点的移动，这意味着机器人需要具备自主导航能力。机器人不仅要掌握自身的实时定位，更要根据对地形信息的收集，迅速分析并规划避障路线，流畅安全地完成移动任务。

电气与电子工程师协会（IEEE）会员、香港科技大学教授刘明对笔者解释道：“无人驾驶车的学习过程首先需要利用几何学和算法优化让车辆实现同步定位与地图构建。之后，结合深度学习和强化学习，机器人能够在测试过程中不断累积‘工作经验’，逐渐完善自身功能。”

如果说自主导航是机器人的核心需求，能够保证机器人以安全的方式与人类共同协作，那么自主学习则能够使机器人因地制宜地完成各项任务。印度机器人专家、IEEE终身会员Jaykrishnan T团队正在开发的一款Sayabot服务机器人，能够通过各类传感器实时收集数据，像人类一样累积经验不断自我优化。

市场调研机构IDC最近发布的《人工智能时代的机器人3.0新生态》报告显示，到2020年，全球商用服务机器人在医疗、零售批发、公共事业和交通领域的市场规模将达到170亿美元。

在电影《超能陆战队》中，机器人大白看似迟缓呆萌，实际上是集百般武艺于一身的超级英雄。这强大实力的背后，得益于其认知系统。大白学习各种武术后，能把全部动作技能记忆保存起来，必要时迅速反应挥拳退敌。在现实生活中，构建机器人的认知系统，也是新一代智能机器人研发工作中最重要的部分。

IEEE会员、巴西坎皮纳斯州立大学教授Esther Luna Colombini对笔者表示：“建立认知系统实际上就是将所有机器学习的过程聚合起来，让机器人能自如使用已习得的行为能力，并且在过程中不断自我完善和优化。”

Colombini正在研发一款用于协助女子足球运动员进行训练的类人机器人，它会模仿球员的各种动作技能，例如走路、踢球、跌倒后起立等，通过大量的机器学习技术在训练中不断试错、学习、调整，直至能够熟练掌握。最终，这些足球技能都会通过“认知系统”融会贯通，根据实际赛况自主判断使用哪项技能。

随着机器学习技术的更新迭代，机器人与人类的共同协作将使得人工智能的应用领域逐步扩大。