终结者 想摧毁人类没那么简单

2017-06-07 17:22邱强
科学Fans 2017年5期
关键词:康纳天网终结者

邱强

近年来,随着科学技术的发展,各种人工智能和机器人的消息开始霸占各类媒体的头条:AlphaGo以60∶0的成绩战胜人类顶尖围棋选手,波士顿动力发布最新机器人Handle,百度机器人在《最强大脑》中连胜人类选手……

我们不禁开始担心,机器人是否会忽然觉醒并反抗人类?就连著名物理学家霍金也曾多次发出警告:人工智能在发展到一定程度之后,很可能会通过核战争或是生物战争摧毁人类。说到人工智能消灭人类的话题,我们不得不提《终结者》系列电影。导演詹姆斯·卡梅隆用两部经典科幻电影为我们描述了人工智能“天网”觉醒并统治人类的末日图景。那么,现实中我们离曾经的经典影片幻想又有多远呢?

诞生与觉醒

在首部《终结者》电影中,全球高级计算机控制系统“天网”于公元1997年7月3日获得了武器的控制权限,并产生了自我意识。“天网”将人类视为威胁自己生存的敌人,于是它发起了核战争,杀死了数十亿人。剩下的人类在约翰·康纳的领导下,与“天网”制造的终结者T-600机器人作战,并逐步扭转战局。为了挽回败局,“天网”制造出时间机器,将终结者T-800机器人送回到1984年,让其在约翰出生前杀死约翰的母亲莎拉·康纳。同时,约翰也派出人类战士凯尔回到过去阻止T-800。最终,莎拉用液压机消灭了T-800,她与凯尔的孩子——约翰·康纳——也順利出生。

受限于当时的特效技术,第一部《终结者》只能采用逐帧拍摄的方法展现T-800机器人,卡梅隆所设想的液体机器人也没能在首部电影中出场。但是,T-800受伤后露出的金属骨骼与电子眼睛已经成了不少人的童年阴影(诶?可我觉得很酷啊)。

从液态金属到最强机器人

在《终结者2:审判日》中,“天网”继续派出更高级的液态机器人T-1000回到1995年,去刺杀只有10岁的小约翰。T-1000采用液态金属制造,可以自由变换形体,能抵抗绝大部分物理攻击。为了阻止T-1000,人类将一台捕获的T-800重新编程,并送回过去。在经历了与T-1000危险紧张的追杀之后,约翰与莎拉终于相信T-800不再是11年前那个狠辣无情的魔鬼终结者。为了改变人类的命运,约翰、莎拉和T-800找到了“天网”系统的开发者——塞伯公司的技术总监莫尔斯戴森,让其销毁了一切有关“天网”的资料,并将T-1000终结在炼钢厂的高温铁水中。为了彻底销毁来自未来的资料,以防人类重新造出“天网”,T-800做出了牺牲自己的选择,自沉钢水之中毁灭。

《终结者2:审判日》在继承首部《终结者》的经典立意的同时,也增添了更加华丽的特效,即使是现在看来,《终结者2:审判日》中液态机器人T-1000的特效也一点不过时。而影片中T-800与小约翰的互动也为其增添了不少人情味,让T-800在约翰心中树立了一个类似父亲的形象。影片最后,T-800的一句“我现在知道你们为什么会哭了,但那是我永远做不到的事”也戳中了无数观众的泪点。

而之后的几部终结者影片虽然没能超越《终结者2》,但也算是不错的商业电影。尤其是第三部中的T-X女性终结者,具有直接操控其他机器的能力,更是成了最强“终结者”。

胜负难分的现实PK

虽然电影中的“审判之日”(1997年)早已过去,但近年来不断霸占热门头条的人工智能机器人新闻,让我们不得不时刻担心《终结者》所描述的场景是否真的会发生?在这个科技大爆炸的时代,我们离电影中的人形机器人还有多远?

硬件材料

首先是机器人硬件,这主要涉及制造机器人所用的材料、机器人的结构等。我们先来看看终结者们的情况:第一部开头出现的T-600具有跟人类完全相同的自由度配置,骨架为超合金,外表是裸露的金属或者覆盖以容易被人识别的塑料皮肤;T-800则采用活性皮肤组织,具有跟人类完全相同的外表,同时配备可以连续工作120年的核反应燃料电池;T-1000和T-X则采用液态金属,能够随意变换外形。

现实中的机器人呢?波士顿动力制造的Atlas具有与人类相似的自由度配置;日本东京大学的Kenshiro机器人则模仿人类采用人工肌肉作为驱动方式;日本产综研的HRP-4C则采用硅胶皮肤,拥有与人类相似的外表。但是,在能源方面,现实机器人跟终结者们的差距就很大了,如波士顿动力的Handle机器人充满电后,只能行驶约24km。而在液态金属方面,虽然清华大学一课题组发明了可以控制变形的“液态金属软体机器”,但这只是进行简单的定向形变,离做成机器人还有非常远的距离,更别说在其中放入控制电路了。

因此从硬件角度上看,我们现实中的机器人技术大约相当于T-600。

感知能力

其次,让我们对比一下机器人的感知能力。感知是指机器人了解环境与自身状态的过程,包括用于获取信号的传感器与从信号中获取信息的信息处理算法。

当然,这里我们并不清楚终结者们到底安装了哪些传感器,所以简单进行一个猜测:听觉传感器(可以听到声音)、多光谱高分辨率相机(能够夜视、放大等)、关节力矩传感器(可以感受到别人触碰自己)。由于现在的机器人实验室基本不差钱,所以,在安装传感器方面,现实中的机器人并不比终结者们差:佩戴的麦克风可以听取声音,各种高精度相机、红外相机、深度相机、激光雷达可以作为机器人的眼睛,部分机器人也安装了高精度的力矩传感器。

但是,在信号处理方面,现实中的机器人就远远比不上终结者们了——

物体识别:虽然现在的深度学习算法大大提高了机器人识别物体的能力,但依旧做不到像T-800那样在酒吧中迅速找到和定位莎拉·康纳;

语义理解:终结者们可以跟人类无障碍交流,而我们现在最强的聊天机器人才刚刚通过图灵测试;

环境理解:终结者们可以在从未见过的1984年街道上四处奔走,而我们现在的机器人只能在某些特定条件下,利用前期建立的地图进行定位导航。

因此,在感知方面,现在的机器人还未达到终结者们的水平,但是,随着深度学习理论的发展与应用,这个领域有望在十年内出现可以使用的技术。

规划算法

再来看看规划算法,规划是指根据给定的任务和机器人当前状态,计算出完成这个任务的方法。包括且不限于任务规划、运动规划和路径规划。

任务规划是指机器人将任务划分为几个可以具体操作的子任务。举个“栗子”,我们想让机器人送瓶饮料,那么机器人会将这个大任务分解成几个子任务:“运动到冰箱前→打开冰箱→找到饮料→取出饮料→关上冰箱→送到人面前”。

当然,可以有更复杂的任务。目前,一般是采用马尔科夫决策过程来描述问题,然后用各种规划算法求解。总体上说,现在的任务规划强烈依赖于任务描述方式,而且在应对大规模、不完全可观等复杂问题时,还没有可靠的方法。与之对应,“天网”只需给T-800下达“杀死莎拉·康纳”的任务,他就能自动将其分解成“寻找电话簿→找到名字为莎拉·康纳的人→到这个人家→杀死她→确认任务是否完成”,如果发现杀错了人,会立即重新计算出完成任務的方法。

运动规划是指要完成某个子任务,机器人每个关节的具体运动方式。举个“栗子”,机器人面前有一杯水,让机器人将手运动到杯子面前,同时不能碰到桌子等障碍物。是的,现在就连让机器人拿起面前的杯子这样的问题也还没有完全解决。简而言之,我们一般是采用基于随机采样的算法进行运动规划的,随机采样的意思就是:每次规划的结果可能不同,更无法保证规划出的路径是最优的。而在终结者上就完全没有这个问题,施瓦辛格饰演的T-800在给枪上膛时,动作干脆,没有任何多余动作!

路径规划其实跟运动规划类似,不过倾向于为移动机器人规划行驶轨迹。Google的无人驾驶汽车已经在城市道路和高速路上行驶超过200公里,但是我们现在无人车路径规划还必须依赖于事先建立的地图。而终结者则可以在任何环境中快速移动,直到将猎物终结为止。

在规划方面,现实中的机器人可以说是刚刚起步,机器人没法脱离人类的指导完成任务,所以,在机器人的规划算法达到终结者的水平之前,我们完全不必担心太多。

模仿人类的超强控制

当然,要想执行规划的动作,就涉及机器人控制领域了,从底层的电机控制到上层的机器人全身控制都属于这个范畴。我们不清楚T-800的控制是怎么做的,但看他可以到处跑、跳,基本可以确定现在的机器人控制技术还没有达到这个水平 ——

机械臂控制:大约10年前,德国宇航局的Sami Haddadin已经可以让机械臂拿着一把小刀刺向自己而不会造成伤害。这是因为他对机械臂进行了精确地建模与控制,让小刀在刚接触到人体的时候终止运动。

机械手操作:机械手的抓取操作问题就没这么简单了,因为其中涉及实际物理环境的建模问题,由于摩擦力和碰撞模型不精确,所以完全基于模型的方法很难解决这一问题。目前工业应用基本还是采用平行夹持器的方式。只有一些研究机构在进行灵巧手抓取方面的研究。

足式机器人控制:机械臂至少得有个相对固定的基座,但足式机器人的基座则会随着接触发生变化。虽然很难,但波士顿动力这个逆天的公司还是做出了不错的足式机器人。可以说波士顿动力以一己之力将人类的足式机器人控制水平拉高了一个层次。

其余能力,艰难成长

再来看看机器人的容错能力。在《终结者》系列电影中,T-800全身浸入炼钢炉后,依旧能竖起大拇指与小约翰告别;T-1000受液氮冷却发生故障后,还能碾压T-800;T-X只剩下一半身子还能爬行着追杀约翰。可见,终结者系列机器人在机体发生大规模破损的情况下还可以继续工作,具有强大的容错能力。

与此相反,现实中的机器人就脆弱多了,即使巴黎索邦大学的研究者们仿造动物发明了一种自适应控制算法,也只能应对机器人非关键部位损坏的情况。也就是说,以目前机器人技术水平而言,我们用普通的手枪即可让大部分机器人失去行动能力。

最后,来看看学习能力。我们知道,机器学习分为监督学习、无监督学习和强化学习三类,深度学习主要在监督学习方面得到了很好的应用;此外,对于强化学习,也逐渐以深度学习的形式出现;但无监督学习并没有什么太好的方法。与之相反,T-800在电影中能学习微笑,正得益于其超强的学习能力。而他能根据数据库中的人体解剖信息,习得如何高效猎杀,说明他已经具有了较强的无监督学习能力。

结语

强大的学习能力让我们能够面对不断变化的环境,机器人如果不能掌握学习的能力,也很难在未来的环境变化中存活下去。总体上看,现实世界中的机器人还远未达到能够统治人类的水平。当然,我们也应该从《终结者》中吸取经验,将机器人的应用更加严格地限制在提高人类社会生产力的用途上。

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