头图由豆包生成，提示词：机器人 制造
今年初，春晚上的人形机器人又一次掀起了大众对于机器人的讨论热潮。
在解答人工智能及机器人相关问题这一块，很少有人能比丹妮拉·鲁斯（Daniela Rus）更资深。她是世界顶级机器人专家，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT CSAIL）主管，也是CSAIL的首位女性掌门人。在人工智能界，她的名字常常与李飞飞等女性领袖并列。
鲁斯的机器人之梦始于儿时接触的科幻作品，又在学生时代进一步发展为科研志向。她对于推广机器人技术发展有着无限的热情，她的网站首页上写着两句话：
“
我想象的未来里，机器人融入人类生活方方面面，以至于它们变得像如今的智能手机一样普遍。机器人学领域有着巨大的潜力，能够在工作、居家以及娱乐等各个场景中极大地提升我们的生活质量。
”
在她的新书《心与芯：我们与机器人的无限未来》中，鲁斯介绍了关于机器人的基础知识、自己及其他一线科技工作者的研究进展与成果，向大众展示了机器人与“魔法”之间逐渐拉近的距离。
这是一部不可多得的机器人科普之作。你可以看到各式各样的机器人，了解技术的突破与难关，像机器人专家一样看到机器人与人类协同的世界。
让我们一起见证鲁斯教授如何把机器人之梦变成现实，又如何着手创造下一个未来。
机器人之梦
鲁斯生长在共产主义国家罗马尼亚，爱读儒勒·凡尔纳的小说，经常想象自己乘坐神奇的交通工具去往遥远的地方。科幻作品激发了她的想象力，她很快沉迷于机器人之梦。
高中毕业时，她们全家移民到美国。在爱荷华大学读本科时，鲁斯的研究兴趣是计算机科学、数学和天文学，她希望与从事科研工作父母一样专攻理论研究。但临近毕业时，一次经历改变了她的职业生涯。
著名的计算机科学理论家约翰·霍普克罗夫特（John Hopcroft）来到她的学校演讲。约翰说：“经典计算机科学问题已得到解决。没有什么重大的未解之谜等待探索。但它也有积极的一面，我们正步入一个全新的时代，其特点是计算机技术的广泛应用。”
约翰最热衷的应用是机器人技术，他认为那是计算机与物理世界交互的一种方式。之前设计的应用是为计算机创建精确、可预测的环境，但现实世界充满不确定性和误差。我们如果希望机器人在混乱的世界中运行，就要开发新模型、新算法和全新的方法。
这一任务无比艰巨，让鲁斯跃跃欲试。她决定到约翰所在的康奈尔大学攻读博士学位，让机器人之梦变成现实。
然而，在她读博期间，当她设计了一些算法帮助机器人抓取和操纵目标物体后，她发现：“我有漂亮的算法，在模拟中也非常有效，但就是没有机器人可以实现算法所需要的那种力和力矩。”
鲁斯意识到，为了赋予机器人真正的能力，它们的大脑和身体需要实现同等的进步。她说：“你需要一个能控制身体的大脑，但是身体必须能够完成你给它的任务。因此，你需要考虑身体的能力，然后科学和数学才能赋予身体所需要的控制系统。”于是她决定，不仅要研究机器人的大脑，还必须构建其身体。
制造机器人：身体与大脑缺一不可
那么，制造机器人需要什么。首先，要给智能机器下个定义。
鲁斯认为：机器人是一种可编程的机械设备，它从周围环境中接收输入信息，处理所获取的信息，然后根据输入信息采取物理行动。换句话说，
机器人是能够执行“感知 - 思考 - 行动”循环的机器
。
如果无法同时满足这三个标准，它都不能称为机器人。否则，我们就要称任何机械设备为机器人了。闹钟这类设备可以接受输入并做出行动，但感觉不到世界或周围的环境。如果闹钟在你未及时关闭时，能从桌子上跳到床上叫醒你，我们才可称其为机器人。
机器人的身体由多个部分组成。首先是底架。我们可以将其视为机械组件，或者机器人的“骨架”。接下来，要添加机电组件，包括传感器、发动机以及被称作“致动器”的人造肌肉。将这些组件连接到底架的不同部分，机器人就可以在发动机和致动器的作用下移动，通过摄像头和各种传感器感知周围发生的事情。
为了帮助机器人实现更大的规划，接下来我们要添加一台计算机，它是机器人的大脑，能够存储数据、处理信息，向所有发动机和致动器发出具体指令。例如，如果我们命令机器人行走，它要将高级指令分解为许多任务和子任务，这些任务告诉发动机和致动器具体要做什么，何时做，或按什么顺序做。
机器人还要有安置专用电子器件和软件的中间层，它位于机电组件和中央计算机之间，如此一来，机器人的大脑就可以收集来自传感器的数据，将指令发送给发动机和人造肌肉。我们可以将中间层想象成人类神经系统的一种人工形式。
（5）大脑（对机器人运行所需的算法进行编码的软件，用于管理感知、规划、学习、推理、协调和控制）
机器人之芯：大脑的4个系统
机器人的大脑由数十个独立且相互连接的算法组成，每个算法都是为特定的工作而设计和优化的。我们将这些算法的连接方式称为大脑的结构。例如，规划结构以及多种类型的学习结构。机器人大脑的软件是由单个程序组成的网络，包括高级人工智能引擎和控制电机运作方式和时间的低级控制器。一种运用广泛的规划和推理系统是“斯坦福研究院问题求解器”，缩写为STRIPS。
诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼在其著作《思考，快与慢》中提出假设——人类的大脑有两个决策系统。系统1 运行速度快、不易察觉、诉诸直觉且不精准。在执行日常体力活动时（比如走路、爬楼梯、扣衬衫扣子、弹钢琴），它控制着我们的无意识决定。系统 2 运行速度慢，深思熟虑，通常用于需要逻辑和集中注意力的决策任务，例如写代码、下棋或整理衣柜。
机器人智能也有类似的分层，但
如果人类有两个系统，那么机器人至少有 4 个系统
。假设你要求机器人为她端来一杯咖啡。在规划和执行这项任务时，机器人大脑的 4 个层次之间有不同的分工，具体来说大致如下。
（1）认知控制器：将要求（“来一杯咖啡”）转换为一系列可实现的任务。它们帮助机器人做出决定，如果咖啡消耗殆尽该怎么做——是订购，步行到商店购买，还是询问周边人类的建议。认知控制器在高度抽象的水平上运行，其行为涉及推理、问题解决和决策制定。
（2）任务控制器：决定机器人需要做什么才能实现目标。要取咖啡首先得穿过房间，因而需要一个执行此操作的运动规划。取到咖啡，还要有移动、操作杯子和咖啡壶的规划。任务控制器是执行特定任务或动作的控制系统。
（3）高级控制器：掌控着作为整体的各个物理组件的运动。例如，怎么做才能让机器人以三足步态行走，以及如何将腿从当前位置移动到目标位置；它们协调低级控制器，让腿以正确的方式移动，并将其他腿与身体的运动和位置作为一个整体来考虑。
（4）低级控制器：准确地告诉各个关节（比如脚踝、膝盖和抓手）中的电机要做什么、何时做以及做多久。
取咖啡这个动作对人们来说既直观又简单。但将其构建为机器智能要难得多，必须对每个步骤进行程。鲁斯表示，制造机器人让她更加欣赏人类无与伦比的脑力和体力天赋。人类远比所有机械都节能，一个苹果或巧克力棒就能让人度过一上午，而机器人需要多次充电才能完成同样的活动。人类推理、思考和适应新形势的速度非常快，拥有强大的创造力。
魔法时刻：我们与机器人的未来
科幻小说作家阿瑟·克拉克有句经常被引用的名言，“任何足够先进的技术都与魔法无异”。
鲁斯更喜欢另一种说法，“魔法只是我们还未发明的技术”。
儿时的机器人之梦仍是她现在追逐的目标，并且随着她的成长变得更大胆。
她会在遇到各种不便时思考：要设计什么样的机器人来解决问题。比如遇到堵车时，能不能按下按钮让汽车升空？或者自动驾驶足够成熟，能够让她在通勤时间专心办公。又或者干脆弃车而去，穿着带翅膀的外骨骼或机器人服，像超级英雄钢铁侠一样飞着去上班？
这些想法并非异想天开。汽车机器人有很多需要改进的地方，但还可以通过提高公路的智能化水平，让自动驾驶汽车的设计更容易些。比如在繁忙的路段配备传感器和智能设备，如此一来，汽车的能力就不仅取决于其自身的传感器，而是会与其他车辆、道路、配备传感器的护栏等通信，掌握自身之外的情况，实现安全高效的驾驶。
尽管钢铁侠的战甲是虚构的，但在过去几十年里，可穿戴机器人领域取得了激动人心的进展。
与好莱坞的机器人形象——笨重、僵硬、坚固——迥然不同，鲁斯设想的是像衣服一样的外骨骼：轻软，柔韧、美观、低调，还能监测肌肉和生命体征，从而增强我们的能力，提醒我们注意健康，防止跌倒。
这样的可穿戴机器人将在医疗康复、工厂、日常生活中发挥广泛的作用。
在家务活中，鲁斯讨厌倒垃圾，也懒得处理回收品。如果垃圾箱是可以自动倒垃圾的机器人会怎样？如果有一台冰箱机器人，就可以感知过期食物，提醒人们哪些食物需要扔掉。我们已经有了扫地机器人、送外卖机器人、自动售货机器人。未来，我们可以添加能完成抓放任务的机械手，创建更全能的家政机器人。
上述所有功能在技术层面都可能实现。鲁斯的目的并非让人们变成《机器人总动员》中退化的人类，
她制订有关人与芯片协作的宏大规划，是让芯片为人类节省时间，让人们专注于人类适合的事——创意思考和人际交流。
当我们把视野扩展到海洋、太空，抑或难以观测的微观世界时，机器人也能辅助我们触达更多领域。鱼一样的机器人SoFi可以遨游海底而不惊扰鱼群，能跟踪、记录、监控海洋动物，还有可能与它们互动；涂上了某一蟑螂族群信息素的机器人能够潜入蟑螂群落，深入了解昆虫的社会行为；太空中的机器人可以成为人类探索宇宙的前哨战；手术中的机器人可以帮助医生完成精细化操作……
通过与智能机器人的密切合作，我们可以延伸感知、增强力量、节约时间、拓宽边界、释放想象力，实现很多曾经无法想象的事情。
在鲁斯的眼中，我们与机器人的未来是无限光明的，只要我们用好这个工具。
鲁斯在书中描述的机器人展现的只是少数可能的应用。在这个机器人能力日益增强、任务导向的世界中，什么样的机器可以帮你提升效率？你希望机器人替你做什么？也许你有更好的方法，可以利用机器人跳得更高，或在墙体上攀爬，那就去建造吧——鲁斯真诚地鼓励你去做。如果你有一个科幻梦，请开始绘制草图、建造和测试。
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开白名单 duanyu_H｜投稿 tougao99999
