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user: 4. 机器人如何“成为”人类甚至超过人类 4.1. 神经网络技术的运用 在日本国立科学博物馆，一款新机器人Alter比其他“同事”都要先进，因为它是一款嵌入神经网络的机器人。这种神经网络机器人能够通过传感器感应周围事物，按自己意愿做动作。Alter最先进的部分是安装了Izhikevich神经元的内置“中枢模式发生器” (CPG)，由42个气动执行器进行动作驱动。CPG可以让机器人拥有自主意识的运动模式，通过内置传感器监测到周围的物体、温湿度或声音形成特定动作。这种机器人不仅需要更高智能的AI，而且需要更接近人类神经网络，对周围环境及事物产生适当反应。因此，随着机械神经网络技术的突破，可以实现机器人像人一样进行语言交流、动作互动。 4.2. 末端神经是否具有记忆功能 人类大脑是一个由约140亿个神经元组成的繁复的神经网络。神经元是神经系统的基本单位，也是记忆的基本单位，由树突、细胞体、轴突构成的一个细胞。外界刺激产生的信息在神经元之间以生物电位单向传播，一个神经元的轴突释放递质传递化学信号给下一个神经元的树突，然后被转化成电信号在神经元中传递到其轴突，再转化成化学信号传递给下个神经元。轴突末端的突触于下一个神经元的树突联系的形成和强化生成了记忆 [ 2 ] 。 智能机器人要很好地完成一项工作任务，就必须具备与任务有关的一些重要记忆功能。目前人类大脑的记忆原理已完全被破解，不久以后就可以据此研制出具有人类思维方式的机器人，他们能够独立思考，懂得联想甚至有情有义。这些机器人模仿或者超越人的智能，在某些记忆、存储等方面将会远远超越人类 [ 3 ] 。 4.3. 训练神经的记忆功能 布朗大学计算机科学教授特里克斯成功检测了机器人记忆能力的数据。她建立一个机器学习模型，使机器人能够自动学习操纵对象，依靠产生的样本数据来训练机器人的记忆能力。她认为，“机器人能够产生‘记忆’是有前提条件的。如果把一个陌生景象放到机器人面前，该机器人基本上无法记忆这些东西，因为它的‘思维’里没有这个景象的信息，也没有针对该景象做过训练。”特里克斯所构建的机器学习模型可以让机器人在错误中进行学习，经过反复试验，直到它能成功地记忆起这种景象。在尝试和错误交替过程中，可以产生一系列的关于该景象的图片信息库。特里克斯的计划预示着终将有一天可以让机器人获得更准确的记忆能力。 近年来，机器学习的应用技术如自动驾驶汽车以及图像识别的应用技术都得到了迅猛的发展，就是因为这些领域有大量的样本数据可以用来训练这些机器记忆模型。机器人记忆能力滞后，主要原因在于样本数据少，无法训练神经网络。神经网络是一个由几个简单高度互连的处理元件组成的计算机系统，可以通过对外部输入的动态回应来处理信息。它主要是通过处理大量的被标记的数据，从而记忆理解不同情形的能力 [ 4 ] 。 从这个意义上讲，人和机器人没有本质区别。如果把人看作生物化学的机器、蛋白质的机器，那么机器人实际上就是金属的或者其他材料的机器。现代神经生理学和脑科学认为，人的情绪来源于激素，记忆来自神经细胞的网状结构，任何大脑微观结构上的改变都能引发人思维的变化。电脑也能模仿生物神经系统，电脑“神经系统”也能对刺激做出反应，根据外部信息的变化调整运行方式。因此，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他方法相结合，取长补短，最终也能使机器人能和人类一样拥有自主思想，具备记忆力和创造力 [ 5 ] 。 4.4. 大脑中节点——中央处理器功能 机器人要眼观六路、耳听八方，离不开一颗强劲的大脑——高性能中央处理器和高效算法。机器人是复杂的机电一体化装置，综合运用了机械与精密机械、微电子与计算机、自动控制与驱动、传感器与信息处理以及人工智能等多学科的最新研究成果。为了将这些成果融合起来，真正形成认知、感受和行动的能力，使机器人能够理解并应对真实的世界，准确完成操作任务，其搭载的计算平台需满足多种要求，包括感知能力、控制能力、计算能力、功耗控制、易用性。借助由GPU、FPGA和其他智能引擎等协处理器与CPU组成的异构中央处理器来提升计算性能，已成为当下机器人开发的热点。异构计算作为一种特殊的并行计算方式，能够根据每个计算子系统的结构特点为其分配不同的计算任务，在提高计算性能、能效比和实时性保障方面体现出传统架构所不具备的优势，不断在各种计算需求量较大场合得到应用。这种比CPU高出十多倍的定位频率，使得机器人拥有双倍的运动速度，而不会“迷失方向”。有了如此智慧的大脑，机器人将变得更加耳聪、眼明、腿快、手稳，融入我们的日常生活，为人类提供更好的服务 [ 6 ] 。 4.5. 区块链技术的广泛运用 区块链技术简称BT (Blockchain technology)，也叫分布式账本技术，是一种基于互联网数据库的技术，能够去中心化、公开透明，让每个人均可参与数据库记录。 面对人工智能、区块链技术这种颠覆世界的浪潮，智能机器将改变一切——机器人和自动化技术使体力劳动者受到重创，在不久的将来，我们将生活在一个“机器同机器”交流的“数据驱动”的世界里，人们的经验和投入不再那么重要，越来越多的机器人彼此进行交流和交易：司机会被无人驾驶取代，超市见不到收银，餐厅可以智能点餐、自动刷卡结账等，大数据分析被用于预测房屋价值、改善交通流量、分析医疗图像、处理保险索赔，各个场所随处可见机器人在穿梭。 在区块链技术和智能合约背景下，数字革命的创新周期更短，创新步伐也更快，由此带来的社会变化的速度和规模，使得人们难以理解和适应，但同时也会有更多新的工作机会，可以通过互联网更快地分配自己的工作，能够提供更多与大众建立直接关系的机会，可以直接面向大众分享内容，在没有“中间人”或“代理人”的情况下获得报酬。在即将到来的数字世界中，最重要的将是那些最“人性化”的技能，无论机器人有多“智能”，“人性化”的技能都是最难训练、最难复制的技能 [ 7 ] 。 4.6. 广域一体化智能突破 “智能广域机器人”(Smart Wide Area Robot)理论基础是电力混成控制论，其主旨是将一切不满足要求和不满意的状态都分类定义为事件，通过控制使系统回归至正常运行状态。 随着更高电压等级交流输电线路的建设，我国电网互联的程度不断增强。但大规模新型可再生能源发电基地的接入，电动汽车等新型客户与负荷性微电网大量涌现，以及电源性微电网和分布式电源等组成的新电网的调度运行，是我国智能电网安全可靠运行中面临的主要问题。中国科学院院士、清华大学教授卢强认为，“将整个电力大系统控制得如同一台智能机器人，这种具有多指标自趋优运行能力的电网是电网智能的最高形式，实质是‘智能广域机器人’”。 智能广域一体化是衡量电网某时刻是否处于趋优状态，是否自动调控，将整个电力大系统控制得如同一台智能机器人。要想真正实现Smart-WAR，必须在建立智能电网基础量测设施与动态SCADA系统的基础上，实现机器智能与人的智能结合 [ 8 ] 。 4.7. 实现机器人训练进化 “计算机科学之父”——阿兰·图灵在60多年前就提出著名的“图灵测试”预测：到2000年，人类可用10 GB的计算机设备，制造出可在5分钟的问答中骗过30%成年人的人工智能。这种预测已经变为现实：2014年6月7日在阿兰·图灵逝世60周年纪念日这一天，在英国皇家学会举行的“2014图灵测试”大会上，聊天程序“尤金·古斯特曼”首次通过了图灵测试，这个时间只比图灵的预测稍微晚一点。 未来的设想是，将生命终结的高智商人类大脑冷冻，之后使用人工智能和纳米技术存储重要数据，通过“个性化芯片”将其数据编码嵌入机器人的芯片和传感器中，再通过克隆纳米技术使死人“起死回生”，人造身体功能将通过脑波由人类思想进行控制，机器人将运用“原”高智商人类的会话风格、行为模式、思维过程以及人体功能从事各种社会活动。 人类给予机器人高级智商，与人类的差别越来越小，未来机器人将能完成人类所能完成的所有工作——从事日常服务、工业制造、医疗、科研、抢险救灾甚至作战等活动。当人工智能(AI)技术植入计算机、物联网设备、云计算平台，未来30年内机器人不仅在数量上会超越人类，其智力水平也将超越人类，IQ最终达到一万，而天才爱因斯坦的IQ才200左右。电影《我与机器人》勾勒了一幅2035年，我们将与智能型机器人共同生活的美妙场景。世界机器人世界杯协会预测到2050年，机器人足球队将战胜人类世界杯冠军而“加冕”称王。对此，一些机器人研究专家认为，“以当前的科技发展速度，机器人超越人并非神话。人的大脑是由呈区域节点式分布的上百亿个神经元组成，节点之间相互连接，而智能机器人是通过感知网络节点设计来实现思维活动的，当机器人的每一个节点都超越单个人，机器人变成“人”的时代就会真正来临。”