5億年前,地球迎來了物種的大爆發(fā),即“寒武紀(jì)生命大爆炸”。在相關(guān)的研究中,有一派的觀點(diǎn)非常激進(jìn),他們提出:視覺的進(jìn)化增強(qiáng)了物種捕獵及交配的能力,是造成寒武紀(jì)生命大爆炸的主因。當(dāng)今世界,各種科技的發(fā)展導(dǎo)致多元性和適用性機(jī)器人的類“寒武紀(jì)爆發(fā)式”增長,許多關(guān)于機(jī)器人所依賴的計(jì)算、數(shù)據(jù)存儲和交流的基礎(chǔ)硬件技術(shù)正在成指數(shù)發(fā)展。
“云機(jī)器人”和“深度學(xué)習(xí)”這兩項(xiàng)新興的技術(shù)就可以影響技術(shù)在一個(gè)良好循環(huán)中的爆發(fā)性增長。“云機(jī)器人”這一概念由James Kuffner提出,是指可以通過網(wǎng)絡(luò)互相學(xué)習(xí)的機(jī)器人;特別是在機(jī)器人的數(shù)量增長時(shí),機(jī)器人的能力更是可以得到快速提高?!吧疃葘W(xué)習(xí)”算法是指特定程序通過對特定行為的模式進(jìn)行提取并將之應(yīng)用到更多的領(lǐng)域中。有研究人員指出這兩項(xiàng)技術(shù)將成為機(jī)器人技術(shù)爆發(fā)式發(fā)展的主要原因,就像寒武紀(jì)時(shí)出現(xiàn)的視覺。
而機(jī)器人爆發(fā)可能將會持續(xù)多久呢?不知道。有人說我們應(yīng)該研究電腦象棋游戲的歷史,因?yàn)殡娔X可以憑借強(qiáng)大的運(yùn)算及搜素和啟發(fā)式算法戰(zhàn)勝當(dāng)下最好的棋手,然而死板的象棋系統(tǒng)在面對另一種類型的問題就完全束手無策了。這樣看來,專業(yè)化的機(jī)器人在完成指定任務(wù)方面還有提升空間,而在現(xiàn)實(shí)生活中,仍待解決的問題還要更多。
不過不像已經(jīng)編程象棋規(guī)則的電腦游戲,現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)算法則是使用在特定領(lǐng)域通用的學(xué)習(xí)方程,而這一算法已經(jīng)應(yīng)用在大量感知問題上,比如語音識別或現(xiàn)在流行的虹膜識別。美好的藍(lán)圖似乎已經(jīng)展現(xiàn):通過深度學(xué)習(xí)算法,機(jī)器人將能解決任何聯(lián)想記憶問題。此外,和象棋程序不同,進(jìn)步非常快的深度學(xué)習(xí)算法正在以期望中的速度漸進(jìn)發(fā)展,甚至在專業(yè)領(lǐng)域不斷帶來驚喜。而近來云網(wǎng)絡(luò)中越來越多的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源讓深度學(xué)習(xí)的進(jìn)一步發(fā)展成為了可能。
深度學(xué)習(xí)的所謂“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”實(shí)際上與已知大腦結(jié)構(gòu)存在幾個(gè)方面的不同,雖然其分布式的“連接”方式比之前的人工智能技術(shù)(比如電腦象棋程序)更近似于神經(jīng)系統(tǒng),不過類真正大腦的幾個(gè)特點(diǎn)仍未完成,比如情節(jié)記憶和“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”。但看起來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不久就能像人腦一樣感知世界了,但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能否像實(shí)現(xiàn)人腦一樣的認(rèn)知呢?經(jīng)解剖學(xué)研究得出,大腦知覺版塊和認(rèn)知版塊存在相似點(diǎn)。因此,有理由相信,帶有記憶和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的機(jī)器識別將會在未來實(shí)現(xiàn)。
爆發(fā)的時(shí)間點(diǎn)實(shí)在難以預(yù)測?,F(xiàn)在自動化和機(jī)器人(特別是無人駕駛技術(shù))上的商業(yè)投資已有明顯的加速,亞馬遜、谷歌、蘋果和Uber等備受矚目的公司以及一些重量級的汽車廠商都在向無人駕駛領(lǐng)域進(jìn)軍。接下來,我會講述一些現(xiàn)在機(jī)器人領(lǐng)域有突破貢獻(xiàn)的重要科技,而社會倫理對機(jī)器人和人工智能的擔(dān)心也在上升。
推動機(jī)器人科學(xué)的八項(xiàng)技術(shù)
一系列與機(jī)器人相關(guān)的科技技術(shù)正在指數(shù)爆炸式地發(fā)展,在這里只列舉了其中最重要的八項(xiàng)。前三個(gè)科技發(fā)展技術(shù)和個(gè)體機(jī)器人有關(guān),接下去兩個(gè)和互動有關(guān),最后三個(gè)則是關(guān)于基于網(wǎng)絡(luò)的未來云機(jī)器人。
1、晶體管性能
機(jī)器人是由傳感器、執(zhí)行器和計(jì)算機(jī)共同構(gòu)成的,而計(jì)算機(jī)處理能力在不斷上升。最初由英特爾創(chuàng)始人摩爾·戈登提出的摩爾定律指出集成電路上可容納的晶體管數(shù)目每18至24個(gè)月就會增加一倍,性能也將增加一倍。盡管具體的更迭周期有所調(diào)整,但這一趨勢已經(jīng)持續(xù)了數(shù)十年,當(dāng)然現(xiàn)在似乎開始出現(xiàn)一些瓶頸了。現(xiàn)在,半導(dǎo)體公司可以將晶體管制程壓縮至14納米,而一納米可是難以想象的十億之一米!這種量級已經(jīng)接近物理極限,幾乎就要進(jìn)入單個(gè)原子的尺度了。當(dāng)然現(xiàn)在出現(xiàn)了一些新技術(shù)還能保證單位體積計(jì)算性能的繼續(xù)上漲,其中包括三維多芯片系統(tǒng)和量子計(jì)算等等。
2、機(jī)械設(shè)計(jì)和數(shù)控加工工具的進(jìn)步
現(xiàn)代計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)工具極大提升了機(jī)械設(shè)計(jì)師的工作效率、設(shè)計(jì)質(zhì)量和復(fù)雜程度。數(shù)控加工工具近來也獲得了許多突破——比如3D打印技術(shù)僅需極小的代價(jià)即可打印出高精度的3D模型,省去了耗資巨大的開模步驟。而嵌入式處理器所能實(shí)現(xiàn)的功能也越來越復(fù)雜,性能與可靠性亦有了巨大改進(jìn),所有的這些都增強(qiáng)了機(jī)器人的性能和可靠性。
3、電池容量
如果機(jī)器人是可移動的,他們需要找到能夠儲存或產(chǎn)生足夠的電量的方式來維持運(yùn)行。過去幾十年里,電池和燃料電池都不能很好地達(dá)到期望值。鋰電池比碳?xì)淙剂系哪芰棵芏壬倭艘粋€(gè)數(shù)量級,但差距正在逐漸縮小。在高需求且競爭激烈的便攜式電子設(shè)備市場,電池技術(shù)方面的技術(shù)進(jìn)步一直在持續(xù);更不要說混合動力和電動車領(lǐng)域了。而超級電容作為一項(xiàng)全新的技術(shù),比標(biāo)準(zhǔn)電池充放電速度更快,而且能夠反復(fù)充電上千次,但電池容量方面還需要更大的進(jìn)步。
4、對電池的高效利用
機(jī)器人依靠電池釋放電能帶動電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn);電機(jī)越多,機(jī)器人對電能的消耗就越敏感。功率半導(dǎo)體充分利用了集成電路行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步,讓便攜式設(shè)備的價(jià)格也不再昂貴,而所有的電池都對電能效率十分敏感。LED是另一個(gè)快速發(fā)展的新興市場,發(fā)光二級管可以以更少的電能實(shí)現(xiàn)更高的亮度和更廣的照射范圍,新型復(fù)合半導(dǎo)體(氮化硅和碳化硅)也將迎來以更低的價(jià)格實(shí)現(xiàn)更高的性能的時(shí)代。現(xiàn)在,云機(jī)器人的發(fā)展則開始依賴于圖形處理器來實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理。在未來,以大腦為靈感的神經(jīng)硬件所消耗的能量將會更少。
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