WRC 2016｜慕尼黑大学教授Alois C.Knoll：神经机器人的研究，需要一个整合的“基础模型”

10月21日下午，在WRC 2016世界机器人大会的主论坛上，德国慕尼黑大学教授Alois C.Knoll为大家做了一场主题为“人脑计划中的神经机器人”的演讲，为大家解答了如何把人的大脑神经技术用在机器人上面。

演讲之前，雷锋网对Alois C.Knoll教授进行了采访，讨论了关于神经机器人研究的难点以及机器人认知的发展相关问题。

什么叫做神经机器人？

神经机器人是一个全新的、跨领域的话题。简单来说，人工神经机器人是基于神经科学和机器人技术的新型机器人系统。

引用Alois C.Knoll的话就是：

我们使用一个超级电脑对大脑进行模拟，然后在另外一个超级电脑建立起计算机机器人的模型，让它们互相进行沟通，来自机器人的传感器传达到虚拟的大脑里面，然后大脑再发出指令去控制机器人的身体。这个过程当中我们首先必须进行匹配，然后还要找到一个信号传输的功能。从感知到认知再到行动，我们把整个闭环完整地建成。这是关于展示表现的智能，也是一个有争议的问题。

神经机器人研究的重点

雷锋网：神经机器人研究的重点和难点在哪？

Alois C.Knoll：提到神经机器人的研究，就得提到多模型的交互的方式，这里包含了一个宽泛的概念，其中包括了从视觉的感知、想法的认知、再倒反应反馈的这么一个过程，现在其中很多技术已经在机器人当中有了一个初步的尝试，对于未来来讲，这些技术还在不断的革新，但是在部署和应用方面还需要一个成熟的过程，现在我们看到的都是一个浅显的起步。

做神经机器人的研究，我们首要的任务就是要了解自己的大脑。人类的大脑是我们知道的目前为止最复杂的一个系统，而了解这个系统是开发出工具（神经机器人）的一个重要步骤。

想要了解人脑的一个不错的办法就是建立起一个模拟的人脑模型，而在建立模型之前需要有一个整合的基础设施可以让我们研究人脑和人的身体，人脑和身体应该完全整合的，也就是说，我们需要一个全新的、综合的模拟和建模。所以，目前神经机器人研究的重点准备是得建立起一个分析工具，此外也要有一个全新的计算机的架构，还要有相关的机器人的身体，由此创造一个全新的研究平台，才能在该平台上研究创造出一些新的技术。

机器人和人类认知水平的考量

Alois C.Knoll

雷锋网：您对机器人认知水平未来的发展是如何看待的？

Alois C.Knoll：关于机器人的认知水平能不能达到或者超过人类，这是一个非常经典的问题，之前也有很多人对于这个问题给出了不少的回答。我认为如果以现有的技术水平，比如用大数据、网络等方式让机器人达到人类的认知，是不太可能的。但是如果利用更深层次一些的神经网络、机器认知等机器智能的方式来尝试，机器人是有可能达到人类认知水平的的，但是对于我们来说，并不想开发这项技术来让机器人达到或超越人类的认知水平，因为这有两个方面的考量，第一个是社会伦理的问题，这个是老生常谈了。第二个是机器人超越人类认知之后可能会在地位上超越人类，这并不是我们乐意见到的事情，所以说保持现有的这种机器人水平就可以了。

另外，此前说过，神经机器人也好感情机器人也好，目前依然是一个初级的阶段，我们需要对他进行一个完善，它要经历感知、认知、行动的这么一个渐进的过程，目前想做到人类认知水平还有很长的路要走。
   与“机器人达到人类认知”这个话题与“未来的社会如果出现半人半机器的情况，人类的情感（比如恋爱）应该如何处理”的问题类似，这其中牵扯到如何定义“爱”的关系。因为人们口中的这种爱是集聚了多种情感的东西，它本身就是非常复杂的，所以，很多人也对“植入式”机器人有些担忧，这是可以理解的。

神经机器人在工业上的需求

雷锋网：目前工业上对机器人的需求只是解放人力更高效地去工作，所以，多数工业机器人从事的都是重复的机械劳动，只需要一定的精准就可以了，这方面基本可以靠计算机算法来解决，那么工业上对神经机器人的需求是什么呢？

Alois C.Knoll：神经机器人在工业上的发挥，可以有两个方向可以去探讨。

第一个就是适应环境的能力。

某些工业生产上要求机器人有灵活性，比如机器人对所从事工作有些限定内的微小的灵活变化，神经机器人的研究可以让这些工业机器人在工作中增添所遇问题的感知能力和应变能力。

另外一个就是与人类交互的方面。

很多工业机器人在与人类的交互过程当中还是有一些缺陷的，比如给机器人编程的时候，要知道，想给机器人做一个系统的编码是有一定的难度的，而通过神经机器人的研究，能够让其有更高的自主工作能力，就能减少编程时所需的人力。这个方面的技术难题如果能够解决，对于未来的机器制造业的帮助还是很大的。

雷峰网原创文章，未经授权禁止转载。详情见转载须知。