人之“形”

近日，谷歌人形机器人Atlas学会在复杂地形上行走的新消息在科技圈内掀起了一场不小的讨论。

据外媒报道，来自谷歌Boston Dynamics的Atlas人形机器人算法得到了升级，可以在乱石地面上更好地实现自我平衡。这一新成绩来自于人类和机器认知研究所。

在其提供的视频中，我们可以看到，当Atlas的脚踩到这些不稳定障碍物时，身体会摇晃，然后它会伸出双手保持平衡，就像人类一样。研究所表示：“Atlas人形机器人走在很小的立足点上，例如踏脚石，或是一条凸起的直线。在走出每一步后，机器人都会寻找新的立足点，平衡自身的重量。为了保持平衡，我们每走出一步都会使用角动量信息。”

事实上，从走平路到走砖瓦，双足机器人迈出的这一步非常不容易。

我们人类具备有自己的大脑，拥有自主的运动能力。当人类直立或行走的时候，大脑在不断发送指令给身体的各部分肌肉，让人类可以随时保持平衡。尽管如此，人类尚且还会在走不平坦的道路时发生摔跤。

对一个机器人来讲，要维持身体的平衡是非常难的，需要极其复杂的计算。目前在商用上，依然以履带、轮式，或者四足机器人为主。

在去年的2015“机器人奥运会”上，Atlas 还没有如今这样有效的算法。它与在挑战各种难题时也曾摔了个四脚朝天，自己还爬不起来。直到今年的早些时候，Boston Dynamics才宣布，Atlas在跌到后能自主爬起来。

人形机器人最初出现在19世纪的西欧，一直到20世纪中期仍然火热。但那时的机器人多为铁皮机器人，由发条装置提供动力，并伴随着许多骗局（比如把真人藏在机器人底部箱子里假装机器人能下象棋），也没有真正实现自动化。

1967年，日本早稻田大学的团队研发出一种人工肌肉Rubber。

1968年，早稻田大学研发的步行机器WL-3，采用机械式下肢移动模式，首次实现了类似人类的移动方式。其肢体可以站立，可也以坐下。

1969年，气动机器人WAP-1拥有了橡胶制成的人工肌肉，可以充当制动器使用。

1970年，在小型计算机的控制下，WL-5机器人能够步行及变向。

1973年，世界上首个全尺寸人形机器人亮相，它整合了肢体控制系统、视觉系统以及通讯平台，能够测量自身与物体之间距离、判断方向、握住物体等。

1987年，查理德·格林希尔创建Shadow公司，致力于打造可用于执行日常家务的通用型机器人。

1989年，太平洋西北国家实验室为美军打造机器人Manny，与真人大小相当，但并不智能。

1996年，本田公司打造的电池驱动机器人P2在东京亮相，高6英尺，重460磅。

1998年，东京大学Jouhou系统Kougak实验室研制出了全尺寸机器人H5。

2005年，REEM-A机器人研发完成，兼具行走、控制、语音和视觉开发功能。同年，RoboThespian机器人在英格兰首次亮相，拥有全面互交功能，且能够使用多种语言与人类进行沟通互动。

2007年，加州山景城的Anybots开发出了两款人形机器人，Dexter和Monty。Dexter拥有双脚，具备跳跃能力，能像人类那样不断保持自己身体平衡。

2008年，人形机器人Aero-Blue展示了折叠T恤。

2013年，日本的人形机器人Asimo在运动方面有了长足的进步，动作没有明显的停顿，移动敏捷，能灵巧做好踢足球、倒茶倒水等动作。

如今，双足机器人能自主掌握平衡，能在摔倒后自己站起来，能和人一起散步，能像人那样打扫卫生，能用它的双手举起重物，甚至能“金鸡独立”， 总算初步拥有了人之形。随着其技能的不断增强，将会大大扩展双足机器人的使用场景，也让人看到了其未来。

机器人之“魂”

在人工智能大爆炸的2016年，微软团队推出第四代小冰，并宣称她已“年满18岁”，到了“发挥社会价值”的时候了。

微软小冰成年，是来自技术方面的鉴定。成年礼上，小冰展示出了三个特点：

一是拥有独立三观。能够与人自由对话，甚至可以成为话题的发起者；

二是全息感知。即使没有一个硬件载体，更谈不上“眼睛”、“鼻子”，“嘴”，但小冰已经能够和人打电话了，在9月17日推出前，小冰据称已经悄悄给12104个人类打过了电话；

三是“能听会说”。小冰对外展示了“唱歌”方面的能力，除了演唱了湖南卫视的《夏日甜心》主题曲外，还在日本东京电玩展上，推出了第一支日语单曲。

大部分人的概念里，微软小冰是一个聊天机器人，但微软一直坚持不让小冰做一个“有用”的机器人，因为只有这样，人们才不会把它当做一个订咖啡、外卖、闹钟的工具，才会认真地跟它聊天，才会产生真正的数据，才能更好地训练以情感计算框架为基础的小冰的情感认知模型。

曾经震惊世界的阿尔法狗（AlphaGo），也是一款人工智能程序。其主要工作原理是“深度学习”：多层的人工神经网络。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理。

再比如说今年奥运会期间会写新闻报道的机器人 Xiaomingbot 。整个奥运会期间，Xiaomingbot 写了四百多篇新闻稿，每条稿件的写作时间平均不到两秒钟。写作的稿子大概有一百多万的阅读量，有的稿子的阅读量甚至高过于记者人工写作的稿件。Xiaomingbot 是头条实验室和北大计算机所合作完成的项目，也是国内第一个运用了自然语言处理、视觉图形处理和机器学习技术的写稿机器人。

但这些我们熟悉的 AI 项目，只是单独单项训练计算机具备某一项能力，下棋、翻译、图像识别等，而微软的情感聊天机器人正在尝试解决传统 AI-Complete 最难解决的部分——“全时感官”能力，这也是小冰区别于传统的语音助手最显著的特点。“全时感官”全面地识别对方输入的文本、图像、语音、乃至视频信息，最大限度地拟人交互体验，通用化 AI 的推进，才有能力完全打破人工智能的“工具”定位，它才能从一个聊天机器人演变成另一个层面的东西。

​

形魂相容

目前，微软对小冰架设的未来道路正在慢慢铺开。他们打造了一个插卡平台，像《超级陆战队》里的大白那样，通过插入各种“技能卡”来实现小冰机器学习和处理能力的不同应用方向；人形机器人Asimo也已经能依据人类的声音、手势等指令，来从事相应动作，此外，它还具备了基本的记忆与辨识能力。

毫无疑问，人形机器人和人工智能的“形魂相容”才是未来机器人发展的目标。而从它“修炼”成他/她，到底还需要多少年呢？