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| 本文作者： 趙青暉 | 2016-10-22 00:08 | 專題：2016 世界機器人大會 |
10月21日下午，在WRC 2016世界機器人大會的主論壇上，德國慕尼黑大學教授Alois C.Knoll為大家做了一場主題為“人腦計劃中的神經機器人”的演講，為大家解答了如何把人的大腦神經技術用在機器人上面。
演講之前，雷鋒網對Alois C.Knoll教授進行了采訪，討論了關于神經機器人研究的難點以及機器人認知的發展相關問題。
神經機器人是一個全新的、跨領域的話題。簡單來說，人工神經機器人是基于神經科學和機器人技術的新型機器人系統。
引用Alois C.Knoll的話就是：
我們使用一個超級電腦對大腦進行模擬，然后在另外一個超級電腦建立起計算機機器人的模型，讓它們互相進行溝通，來自機器人的傳感器傳達到虛擬的大腦里面，然后大腦再發出指令去控制機器人的身體。這個過程當中我們首先必須進行匹配，然后還要找到一個信號傳輸的功能。從感知到認知再到行動，我們把整個閉環完整地建成。這是關于展示表現的智能，也是一個有爭議的問題。
雷鋒網：神經機器人研究的重點和難點在哪？
Alois C.Knoll：提到神經機器人的研究，就得提到多模型的交互的方式，這里包含了一個寬泛的概念，其中包括了從視覺的感知、想法的認知、再倒反應反饋的這么一個過程，現在其中很多技術已經在機器人當中有了一個初步的嘗試，對于未來來講，這些技術還在不斷的革新，但是在部署和應用方面還需要一個成熟的過程，現在我們看到的都是一個淺顯的起步。
做神經機器人的研究，我們首要的任務就是要了解自己的大腦。人類的大腦是我們知道的目前為止最復雜的一個系統，而了解這個系統是開發出工具（神經機器人）的一個重要步驟。
想要了解人腦的一個不錯的辦法就是建立起一個模擬的人腦模型，而在建立模型之前需要有一個整合的基礎設施可以讓我們研究人腦和人的身體，人腦和身體應該完全整合的，也就是說，我們需要一個全新的、綜合的模擬和建模。所以，目前神經機器人研究的重點準備是得建立起一個分析工具，此外也要有一個全新的計算機的架構，還要有相關的機器人的身體，由此創造一個全新的研究平臺，才能在該平臺上研究創造出一些新的技術。
Alois C.Knoll
雷鋒網：您對機器人認知水平未來的發展是如何看待的？
Alois C.Knoll：關于機器人的認知水平能不能達到或者超過人類，這是一個非常經典的問題，之前也有很多人對于這個問題給出了不少的回答。我認為如果以現有的技術水平，比如用大數據、網絡等方式讓機器人達到人類的認知，是不太可能的。但是如果利用更深層次一些的神經網絡、機器認知等機器智能的方式來嘗試，機器人是有可能達到人類認知水平的的，但是對于我們來說，并不想開發這項技術來讓機器人達到或超越人類的認知水平，因為這有兩個方面的考量，第一個是社會倫理的問題，這個是老生常談了。第二個是機器人超越人類認知之后可能會在地位上超越人類，這并不是我們樂意見到的事情，所以說保持現有的這種機器人水平就可以了。
另外，此前說過，神經機器人也好感情機器人也好，目前依然是一個初級的階段，我們需要對他進行一個完善，它要經歷感知、認知、行動的這么一個漸進的過程，目前想做到人類認知水平還有很長的路要走。
與“機器人達到人類認知”這個話題與“未來的社會如果出現半人半機器的情況，人類的情感（比如戀愛）應該如何處理”的問題類似，這其中牽扯到如何定義“愛”的關系。因為人們口中的這種愛是集聚了多種情感的東西，它本身就是非常復雜的，所以，很多人也對“植入式”機器人有些擔憂，這是可以理解的。
雷鋒網：目前工業上對機器人的需求只是解放人力更高效地去工作，所以，多數工業機器人從事的都是重復的機械勞動，只需要一定的精準就可以了，這方面基本可以靠計算機算法來解決，那么工業上對神經機器人的需求是什么呢？
Alois C.Knoll：神經機器人在工業上的發揮，可以有兩個方向可以去探討。
某些工業生產上要求機器人有靈活性，比如機器人對所從事工作有些限定內的微小的靈活變化，神經機器人的研究可以讓這些工業機器人在工作中增添所遇問題的感知能力和應變能力。
很多工業機器人在與人類的交互過程當中還是有一些缺陷的，比如給機器人編程的時候，要知道，想給機器人做一個系統的編碼是有一定的難度的，而通過神經機器人的研究，能夠讓其有更高的自主工作能力，就能減少編程時所需的人力。這個方面的技術難題如果能夠解決，對于未來的機器制造業的幫助還是很大的。
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