感知:让机器更像人类
机器人要如何才能更像人?学会思考的机器就能够和人类一样吗?事实上,我们还有另外一种方式让机器变得更像人。人类能够通过自己的皮肤感知外界的事物,当皮肤接触到外界事物时,我们会感觉到冷暖或疼痛。在现阶段,一些技术能让机器具有感觉,从而更像人。
很多时候,人类的触觉往往不像听觉和视觉那样受到重视。人类的触觉实际上是一个相当复杂的系统。与听觉、视觉有关的内容可以用相关的数值来衡量,但是触觉很难量化,我们不能通过测量获得相关的数据。所以要想让机器拥有触觉是件非常困难的事。
人类的触觉感知过程需要调动身体的一系列器官。生理学家认为,人类手指与各种表面之间的互动可以被一种名为“触觉感受器”的细胞探测到。这种细胞有的能够感受到物体的尺寸或者形状的变化,有的能够感受到震动,在人体皮肤的不同深度中都存在这种细胞。
科学家花费了几十年的时间才让机器人成功模拟人类行走。而要想让机器人具有人类一样的触觉,似乎也需要花费不少的时间。但随着科学技术的不断进步,这一研发周期被大大缩短,现在科学家已经研究出了一些设备和材料让机器人具有自己的“触觉”,这样一来,机器人便可以检测到温度、压力、湿度,同时还能够感受到外部环境发生的一些变化。
科学家为机器人发明了一种皮肤,这种皮肤连接着许多不同的传感器,并且覆盖机器人身体的各个部位。就像人类的皮肤一样,这些皮肤具有一定的延展拉伸功能,还能够准确感知外界的信息。拥有了这种皮肤之后,机器人便可以成功地进行一些细微的动作。
关于这一点,科学家进行了一系列实验。
首先,研究人员准备了一个盛满水的杯子,他们要求机器人将这杯水从桌子的一端移到另一端,这对于机器人来说并没有太大的难度,机器人很顺利地完成了任务。
其次,研究人员将水杯换成一个更薄一些的玻璃杯,如果机器人还用与第一次拿水杯一样的力量握住水杯的话,水杯很可能因为受力过重而碎裂。但实际上,当机器人接到命令之后,很轻松地抓起了水杯,然后轻松地将水杯移动到了桌子的另一端。第二次难度更高的任务,也被机器人轻松完成。
最后,研究人员决定继续增加实验的难度,他们将桌子上的水杯换成了纸质水杯,很显然这一次研究人员可以直接观察机器人握杯子时究竟用了多大的力量。研究人员继续向机器人下达相同的指令,机器人像前两次一样抓起纸杯,纸杯在机器人手中由于受力,形状发生了一些改变。但机器人很快调整了自己的握力,纸杯的形状又慢慢地恢复了,最后机器人同样轻松地将纸杯转移到了桌子的另一端。
从上面的实验中我们可以发现,机器人能够感知外界事物,在接触外界事物时,还能够主动调节自己握住物体的力度,从而避免损坏物体。机器人之所以能够做到这一点,主要得益于关节处配备的传感器。机器人可以通过一些软件来接收和转换传感器信号,这样便能达到智能感知物体的目的。
另一种为机器人研发的电子皮肤,由华盛顿大学的华盛顿纳米实验室制造,主要是用硅橡胶制成的。这些橡胶内包含着细小的蛇形通道,其大小大约是人类头发宽度的一半,通道中充满了导电的液态金属。这种液态金属将会随着皮肤的延展自由变换形状。
研究人员会将电子皮肤装配在机器人的手指上,而这些液态金属通道遍布在机器人手指的两侧,当机器人用手指接触物体时,手指两侧通道的几何形状会发生一定的变化,同时液态金属的流动也会随之改变。研究人员通过通道中不同的电阻变化,模拟人类手指对物体的感觉,从而将机器人手指所接触到的剪切力与振动联系在一起。这样就能让机器人的手模拟人手的触觉了。
除了前面提到的机器人抓取物体外,机器人还能够用自己的手打开一扇门,或者是用手指操控触屏手机等。这些带有传感器的手的精确度和灵敏度都很高,甚至有时候其手指要比人的手指还灵活。
让机器人具有感觉并不是一件容易的事。我们前面所谈的大多是让机器人具有触觉。
我们知道人类的感觉包括触觉、听觉、视觉、嗅觉、味觉等,而在大多数情况下,人类的感觉并不是单独出现的。当我们使用触觉的时候,往往会同时使用到视觉。而当我们使用视觉时,很多时候也会调用到自己的味觉。所以要让机器人具有人一样的感觉,就要让机器人同时具有多种不同的感觉。
如果想要让机器人具有敏锐的视觉,就必须让机器人的触觉和视觉很好地结合。当机器人的触觉和视觉结合在一起之后,机器人便可以通过视觉“触摸”物体。机器人通过触觉可以感觉到物体的温度和材质,通过视觉则能够了解物体的形状和轮廓。传感器将这些信息结合在一起,同时传输到机器人的“大脑”中,这样机器人便对这个物体的各种信息有了一定的记忆,从而能更好地辨别自己面前的物体。
在人工智能技术不断发展的今天,人工智能在智力比赛和象棋、围棋方面战胜了人类。但让机器人拥有人类一样的感觉却是比较困难的,人工智能研究还有很长的一段路要走。幸运的是,在现阶段,我们已经看到了许多希望。研究人员已经让机器人具有了人类的某种感觉,虽然这种感觉还并不完善,但随着人工智能技术的进步,让机器人具有人类的感觉这一设想终将成为现实。






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