中國(guó)機(jī)械工業(yè)聯(lián)合會(huì)執(zhí)行副會(huì)長(zhǎng)、中國(guó)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟執(zhí)行理事長(zhǎng)兼秘書長(zhǎng)宋曉剛表示，其參與制定的《機(jī)器人產(chǎn)業(yè)“十三五”發(fā)展規(guī)劃》初稿已經(jīng)完成，目前已提交給工信部，處于修改完善階段。

此前，在2015機(jī)器人世界杯產(chǎn)業(yè)峰會(huì)上，英特爾公司機(jī)器人創(chuàng)新中心總經(jīng)理倪健安表了決心，其意欲抓住在中國(guó)掀起的機(jī)器人發(fā)展機(jī)遇，帶領(lǐng)英特爾沖向這塊“高地”。

而在“大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新”的熱潮中，余凱也離開了自己一手創(chuàng)辦的百度深度學(xué)習(xí)研究院，創(chuàng)建了地平線機(jī)器人科技公司。浩浩蕩蕩的科技大軍向機(jī)器人領(lǐng)域涌來。其中，也催生了許多前沿技術(shù)。

云+端構(gòu)建萬(wàn)物智能

“如果兩人買了一個(gè)同機(jī)型的機(jī)器人，出廠設(shè)置也一模一樣。售出兩個(gè)月后，這兩個(gè)機(jī)器人都會(huì)帶上各自的個(gè)性屬性，成為兩個(gè)完全不同性格的機(jī)器人。”余凱說。

他認(rèn)為，機(jī)器人因其智能屬性在經(jīng)驗(yàn)的演化下走向了個(gè)性化。而這種經(jīng)驗(yàn)屬性實(shí)際就是大數(shù)據(jù)。“大數(shù)據(jù)對(duì)于機(jī)器人而言，就是一種智能。”余凱說。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)讓每個(gè)人無時(shí)無刻不在產(chǎn)生數(shù)據(jù)，從而讓萬(wàn)物互聯(lián)走向了“萬(wàn)物智能”。而在萬(wàn)物智能的時(shí)代，余凱判斷，網(wǎng)民將由人和機(jī)器人構(gòu)成。

他認(rèn)為，在未來，所有的消費(fèi)類電子產(chǎn)品最終都會(huì)成為某種形式的機(jī)器人，從電燈、烤箱到汽車，機(jī)器人的形態(tài)不應(yīng)該拘泥于“人”，而是所有可能與數(shù)據(jù)和云連接的“端”。

余凱指出，機(jī)器人各種形式的“端”主要處理感知任務(wù)，對(duì)物理信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理和理解，然后產(chǎn)生控制。而“云”主要承載認(rèn)知任務(wù)，依靠巨大的數(shù)據(jù)庫(kù)處理“端”反饋回來的信息。

為什么要在端處理感知性和智能性任務(wù)?

余凱解釋道，第一，實(shí)時(shí)性的要求，失之毫厘，謬以千里，尤其對(duì)于自動(dòng)駕駛來說更是如此。第二，計(jì)算部署的便捷性，所有的數(shù)據(jù)如果都放在云上來處理，不一定是最便捷的，因?yàn)樵贫际峭|(zhì)化的服務(wù)器，只能滿足通用化的需求，但是多樣化的垂直任務(wù)需要專門的硬件處理，因此特定領(lǐng)域的計(jì)算任務(wù)應(yīng)該放置在端處理。同時(shí)，降低帶寬與保護(hù)用戶隱私也要求前端如此。

萬(wàn)物互聯(lián)和萬(wàn)物智能的趨勢(shì)更值得注意，余凱總結(jié)，首先，所有設(shè)備會(huì)成為智能傳感器。過去，大部分傳感器把物理信號(hào)轉(zhuǎn)化成數(shù)字信號(hào)，但智能傳感器的前端將對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度處理和理解;第二，所有的設(shè)備將成為云和端結(jié)合的“大腦”，既要保持大型互聯(lián)網(wǎng)公司在后端提供感知的智能處理，也要在前端構(gòu)建感知能力，實(shí)現(xiàn)從信號(hào)、決策、感知到控制的實(shí)時(shí)處理能力;第三，所有的設(shè)備會(huì)從本地單一功能載體變成連接人到后端無邊無際的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)入口。

不會(huì)?主動(dòng)問+自己學(xué)

如果說，萬(wàn)物智能為人類走向機(jī)器人的世界打下了“群眾基礎(chǔ)”，那么，如何讓機(jī)器人從能力上更像人，則是機(jī)器人發(fā)展道路上一項(xiàng)“可望還應(yīng)可即”的目標(biāo)。

在2015中國(guó)人工智能大會(huì)的機(jī)器學(xué)習(xí)討論環(huán)節(jié)中，北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院智能科學(xué)系教授查紅彬指出，機(jī)器實(shí)現(xiàn)人工智能需要深度學(xué)習(xí)，核心在于自主學(xué)習(xí)。自主學(xué)習(xí)的特征則包括根據(jù)自身發(fā)展需求，自動(dòng)定義學(xué)習(xí)目標(biāo)，并通過行為、動(dòng)作等在環(huán)境當(dāng)中獲取數(shù)據(jù)。“這個(gè)數(shù)據(jù)要靠機(jī)器自身獲得，自主強(qiáng)調(diào)的不僅是知識(shí)，更是行為。”查紅彬強(qiáng)調(diào)。

國(guó)際RoboCup(機(jī)器人世界杯)聯(lián)合會(huì)前主席、國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)主席ManuelaM·Veloso，在美國(guó)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)帶領(lǐng)了一個(gè)研究機(jī)器人如何更好自主學(xué)習(xí)的項(xiàng)目。他們?cè)鲞^一個(gè)實(shí)驗(yàn)，研究如何讓一群機(jī)器人通過各種障礙物到達(dá)指定地點(diǎn)并且完成指定任務(wù)。

“隨著機(jī)器人的商用化，它們必須更好地進(jìn)行互動(dòng)，能夠主動(dòng)地尋求幫助，至少要保證90%的功能是自我完成的。”ManuelaM·Veloso說。

實(shí)驗(yàn)中，她故意設(shè)定機(jī)器人必須通過電梯才能到達(dá)指定地點(diǎn)，可是之前機(jī)器人并不知道如何乘坐電梯。“能否幫我按一下按鈕?幫我把電梯門抵住，不要讓門關(guān)住?”機(jī)器人不僅能主動(dòng)尋求幫助，也在學(xué)習(xí)中得到了許多新技能。

ManuelaM·Veloso介紹，通過自主學(xué)習(xí)與尋求幫助機(jī)制的植入，讓人與機(jī)器人的對(duì)話幫助它們完成更多任務(wù)，目前該研究小組已積累了數(shù)千種不同類型的任務(wù)。

中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室主任、中國(guó)RoboCup委員會(huì)主席陳小平也指出，在機(jī)器人的自主學(xué)習(xí)中，要學(xué)會(huì)根據(jù)目標(biāo)搜集相關(guān)資料，比如，它在接到使用微波爐加熱爆米花的任務(wù)后，可以迅速聯(lián)網(wǎng)下載微波爐使用手冊(cè)獲得這項(xiàng)技能。

但是，機(jī)器人有不同的類型，不可能通過一個(gè)機(jī)器人完成所有任務(wù)，不同國(guó)家的機(jī)器人有著不同需求，并面臨語(yǔ)言的差別。因此，ManuelaM·Veloso建議應(yīng)建立起一個(gè)平臺(tái)，鼓勵(lì)機(jī)器人信息共享。

待解的技術(shù)之問

除了前沿技術(shù)大趨勢(shì)，機(jī)器人在“進(jìn)化成人”的道路上，也不可避免在技術(shù)爆炸的漩渦中留下需要人們不斷探索的待解之題。

人工智能技術(shù)包括什么?什么是人工智能的核心內(nèi)容?拋開自然語(yǔ)言理解、圖像視頻識(shí)別、搜索算法、知識(shí)工程外，人工智能技術(shù)還有什么?

在“機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識(shí)別”討論環(huán)節(jié)，中科院自動(dòng)化所研究員宗成慶提出了以上問題。

機(jī)器學(xué)習(xí)在不到10年的時(shí)間里，遷移學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)、概率圖模型、深度學(xué)習(xí)等相繼被熱捧。而之前每一種學(xué)習(xí)方法的研究都持續(xù)不過2～3年。

“無論哪一種統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法都是建立在大規(guī)模測(cè)試樣本之上的模型，難以做到舉一反三。現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)是在向正確的方向發(fā)展嗎?”宗成慶追問。

“在自然語(yǔ)言處理中，很多問題都被轉(zhuǎn)化為分類問題或者序列標(biāo)注問題。但不同的問題使用相同的解決方法，自然不會(huì)得到很好的處理結(jié)果。圖像、視頻分析作為模式識(shí)別最基礎(chǔ)性的問題，在邊界分割、模式匹配、檢索等方面取得了若干優(yōu)秀成果，但在多大程度上體現(xiàn)了"智能"，尚不可知。”宗成慶說。

深度學(xué)習(xí)方法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在數(shù)學(xué)計(jì)算上有沒有本質(zhì)區(qū)別?機(jī)器要真正實(shí)現(xiàn)從“處理”到“理解”的出路何在?簡(jiǎn)單的技術(shù)集成是否會(huì)成為“智能系統(tǒng)”?宗成慶表示，仍有太多的技術(shù)問題需要人們繼續(xù)關(guān)注。

最后，宗成慶感嘆并總結(jié)道：“人工智能的技術(shù)變化非?？欤械谋焕渎浜笥捎谟布阅芨淖兌俅伪煌葡虿ǚ?，甚至經(jīng)歷多次輪回。如何在熱鬧中把握"冷和熱"的平衡，既保持冷靜的頭腦又堅(jiān)守自己的學(xué)術(shù)理想，值得探討。”

人人皆可參與人工智能

人工智能可以通過語(yǔ)音、圖像，還有對(duì)產(chǎn)品的推介和交互，幫助人們理解個(gè)體，同時(shí)可以利用不同的場(chǎng)景來達(dá)到學(xué)習(xí)的功能。

比如，可以通過人與人之間的連接、社交網(wǎng)絡(luò)的分析，對(duì)文章的內(nèi)容以及公眾號(hào)、大眾點(diǎn)評(píng)等數(shù)據(jù)分析來建立一種新的知識(shí)，分析對(duì)象的特征、喜好、社會(huì)關(guān)系等信息會(huì)形成一個(gè)巨大的知識(shí)圖譜，有了知識(shí)圖譜以后，人工智能的載體就能對(duì)用戶提供服務(wù)的推薦，幫助用戶智能個(gè)性化的搜索，進(jìn)行知識(shí)的傳播或智慧的整合，形成所謂的群體智能。

例如，移動(dòng)視覺的搜索能提供不同場(chǎng)景的識(shí)別，深度學(xué)習(xí)又可提供基于朋友圈的用戶模型的建立，有了這個(gè)用戶模型，我們知道微信推出了非常有意思的廣告方式，使得大家把廣告和朋友圈上面的圖片發(fā)布有機(jī)融合在一起，變成一個(gè)非常有意思的事情。

另外，常見的漂流瓶是一種已有的基于人和人之間的問答模式，比如，帶一個(gè)問題扔一個(gè)瓶子，這個(gè)瓶子如果有人撿到并回答它的話，這兩個(gè)人的關(guān)系就建立起來了。現(xiàn)在可利用這樣一種功能來補(bǔ)充知識(shí)，不斷把機(jī)器人回答不了的問題，用瓶子的形式扔到海洋問題庫(kù)里，知道的人就可以回答這個(gè)問題，以此不斷增加機(jī)器人知識(shí)的覆蓋面。