5 条通往行走、说话、烤馅饼的人形机器人的道路

它正从厨房大步朝我们走来，动作平稳，悄无声息。当我放下旅行包，转身询问我的朋友杰克时，它优雅地走进门厅。我能感觉到杰克用眼角的余光看着我，等着我做出反应。这时，他新买的机器停下来，用两条细长的机械腿站在我们旁边，背着两只四指的手。它比普通人小，动作轻盈，毫无威胁性——我可以和它打一架。它的脸不是人的，也不是电器的脸。像任何一位优秀的管家一样，它——他？——谦卑地鞠躬。

机器人管家即将问世。全球各地的大学实验室和政府研究中心正在一点一点地开发机器人。一些科学家正在设计灵巧的手指；一些科学家则专注于制造敏感而坚固的人造皮肤。日本和德国的团队、康奈尔大学和马萨诸塞州尼德姆市规模很小的奥林学院的团队正在努力解决让机器高效地用两条腿行走这一极其困难的问题。此外还有构建机器人大脑的问题，即赋予机器人工智能，使其能够控制四肢和手指、与家人和陌生人互动，也许最重要的是，能够烤出完美的苹果派。

当然，许多顶尖机器人专家的动机远比家用机器人仆人的未来市场更为迫切。例如​​，康奈尔大学的工程师安迪·鲁伊纳 (Andy Ruina) 制造步行机器人是为了更好地了解人类的运动方式，并找到一种方法来帮助那些双腿开始丧失能力的老年人。但其他人，如卡内基梅隆大学的计算机科学家詹姆斯·库夫纳 (James Kuffner) 和奥林大学的工程师吉尔·普拉特 (Gill Pratt) 相信，今天所做的分散工作最终将汇聚到一个单一的平台上 - 普拉特说，一台机器将修剪草坪，让我们摆脱家务的乏味：一个真实的机器人罗西。开发这种多任务、人形机器需要在五个关键领域取得突破：交互、运动、导航、操控和智能。幸运的是，过去几年，每个领域的研究和进展都呈爆炸式增长。

路径一：互动
这个被杰克（非原创地）称为吉夫斯的机器人看着我的眼睛说：“你好。”我心中涌起一股羡慕，说不出话来。我听说过这些新型人形机器人，但它们的价格远远超出了我的承受范围。“这是格雷格，”杰克打断道。“他是我的朋友。”“很高兴见到你，格雷格，”吉夫斯用令人愉快的低沉声音说。“我可以帮你拿包吗？它看起来很重。”我考虑了一下。“当然可以。顺便喝杯啤酒怎么样？”吉夫斯歪着头。他机械的眉头皱了起来。杰克重新说了我的命令：“格雷格想让你给他拿杯啤酒。”

专家们一致认为，与机器人相处并不是一件难事。马萨诸塞州伯灵顿 iRobot 公司的首席执行官科林·安格尔 (Colin Angle) 表示，60% 的 Roomba 用户与他们的机器人吸尘器很亲近，甚至给它们起了名字（最常见的是 Jeeves 和 Rosie）。对于更先进的机器，在新兴的人机交互领域工作的科学家已经证明，看似微不足道的社交暗示会大大提高人们的舒适度。抬起眉毛或
倾斜的头部可以让机器人看起来更像人类。当有人不看我们的眼睛时，我们会产生怀疑，因此机器人肯定会与我们的目光相遇。

这些不会只是无聊的凝视。机器人管家在遇到新面孔时会对其进行扫描，将肤色和突出特征与其数字人脸库中的条目进行比较。如果机器人以前见过这个人，它会知道。如果没有，它可能会问陌生人的名字，然后存储该信息，以便下次以更熟悉的方式迎接他。

德国卡尔斯鲁厄大学计算机科学家兼语言学家哈特维格·霍尔扎普费尔 (Hartwig Holzapfel) 已将这一基本交互功能融入了一款名为 Armar-3 的人形机器人中。他表示，下一个重大挑战将是制造出能够理解人类命令的机器人。翻译过程可能从语音识别系统开始，该系统会解释请求中的单词。然后，将文本与机器人内存中的短语库进行比较。如果短语太难懂，没有明显的匹配项，机器人可能会要求澄清。或者它可能只是产生疑问的表情。最后，在说话者将命令翻译成可识别的命令后，机器人会识别出匹配项，从而激活一系列算法，启动机器人的路径，比如冰箱。

然而，对于一些科学家来说，这种程度的互动还不够深入。在麻省理工学院媒体实验室，认知科学家 Deb Roy 和他的团队正在训练他们的机器人 Trisk，通过将定义植根于经验中来赋予单词意义。例如，他们不是简单地将“重量”一词的含义编程到 Trisk 的大脑中，而是让机器人举起物体来体验它们的相对重量。Roy 的工作可能会让机器人理解我们在说什么——不是因为在它们的 CPU 中编程了定义，而是因为它们可以将单词与自己的经验相匹配。

路径 2：运动

把我的包放进壁橱后，吉夫斯走向地下室，杰克在那里放了一台备用冰箱，用来放饮料。“快去拿啤酒。”
我朝吉夫斯大喊，开始享受机器人仆人的乐趣。吉夫斯按字面意思理解了我的命令——愚蠢的机器人！——然后加速慢跑。他拐过街角走进厨房，匆匆走下地下室的台阶，抓起一瓶水，然后冲回楼上。

当今最著名的人形机器人是迷你版的“风暴突击兵”式本田阿西莫，它可以奔跑、爬楼梯，甚至可以跳草裙舞。由于它的设计不会摔倒，所以很安全。但由于每个关节都有电机控制四肢的每一个动作，阿西莫非常耗电。它的电池寿命最短只有 30 分钟；连参加晚宴都撑不了。

不过，最近，机器人专家开始从另一个角度研究双足行走。去年，几个团队联合推出了可以像人类一样自由摆动的机器。这些机器的腿部动作更像钟摆，而不是用马达驱动所有动作，也不需要仔细校准每一步。结果，行走机器人的效率更高。不幸的是，它们的稳定性也差很多。康奈尔大学的工程师安迪·鲁伊纳领导了其中一个团队，他很快就批评了他团队的机器人：“它只能做一件事。它只能直线行走。它甚至不能站起来。”

为了让机器人能够在屋子里跑来跑去而不摔倒，并且一次充电就能完成家务，研究人员需要找到稳定性和效率之间的最佳平衡点。虽然一些机器人专家指出，未来的解决方案是开发人造肌肉——一种响应电荷或激光脉冲而收缩或扩张的材料——但新的、改进的执行器可以提供更直接的解决方案。如果更小、更省电的系统驱动阿西莫的腿，它就不需要经常跑到充电站了。

路径 3：导航

当 Jeeves 拿着啤酒匆匆穿过厨房时，家里的狗（一只爱叫的梗犬，还没有适应新帮手）站在门口，拒绝移动。机器人为了避免冲突，选择了另一条路线。他转身，跨过儿童安全门进入家庭活动室，遇到了一片雷区：杰克两岁的孩子把积木和毛绒玩具散落在各处。Jeeves 有一份常规任务，除了吸尘、擦地板、除尘和洗碗外，还要收拾这些东西，但现在啤酒是当务之急。他小心翼翼地穿过房间，小心避开每个玩具，然后递上啤酒瓶。

机器人专家们对机器人管家是否需要双腿存在很大争议，因为现在连轮椅都能爬楼梯了，但双足机器人还是有明显的优势。带轮子的人形机器人在穿过杂乱的房间之前可能需要为自己开辟一条道路。而双足机器人则只需踮着脚走过去，还能爬过障碍物。

无论是走路还是滚动，机器人管家都必须找到自己的路。首先，它需要合适的硬件来感知障碍物。一些
科学家主张在人形机器人上安装传感器——激光测距仪、红外线、3D 视觉——这样就能提供房间内所有物体形状、大小和位置的详细、不断更新的 360 度模型。而纯粹主义者则认为，人形机器人的能力不应超过最直接的人类同类。这种观点在日本比在美国更为普遍，是对制造机械化人类挑战的近乎哲学的热爱。这一阵营认为，机器管家应该用两条腿走路，因为人类就是这样做的，而不是因为腿比轮子好。对这一派来说，发送激光脉冲来估计物体的距离，而不是像人类一样仅仅依靠双目视觉，会破坏在机器上复制人类能力的努力。这是作弊。

詹姆斯·库夫纳 (James Kuffner) 从事虚拟和真实人形机器人的路径规划工作，他将机器人导航的决策过程比作国际象棋。穿过房间时，机器人使用物体识别软件来帮助它确定哪些东西可以移开，哪些东西需要绕过——是脚凳还是大沙发。每一步都从长期结果的角度来考虑：到达房间的另一边。机器人选择一条既快速又安全、高效的路径，然后开始行走。与此同时，它会更新环境模型，检查是否有任何变化，并确保选择了最佳路线。

途径四：操纵
在客厅里，吉夫斯询问还有其他要求吗。“晚餐什么时候准备好？”杰克想知道。他和妻子米娅应该很快就回家了，他们要求做一道他们最喜欢的菜，大蒜橄榄油炒小牛肉。“7:00，”吉夫斯回答。吉夫斯迅速收拾好客厅里的杂物后，从冰箱里拿出食材，开始准备。橄榄油放在炉灶上方的柜子里。吉夫斯的手指和手掌覆盖着敏感的人造皮肤，几乎充当了第二双眼睛，他伸出手，小心翼翼地用手指触摸瓶子，轻轻地握住瓶颈。

自主操作——即在不压碎或掉落未知物体的情况下抓住并研究它们的能力——是一个日益增长的研究领域。它通过为机器人配备与周围环境互动和了解周围环境所需的工具来促进智能工作，但它在更基本的层面上也很重要。我们希望我们的人形机器人能够推动吸尘器、堆叠和清空洗碗机、打开门，以及使用刀子切大蒜和欧芹。要做到这一切，它需要双手。

美国宇航局的 Robonaut 机器人专为执行国际空间站的维护和维修工作而设计，它拥有纤细、与人类大小相同的手，能够使用各种工具。去年，东京大学的机器人专家开发出一只手，可以接住以每小时 186 英里的速度发射的球。这些都是重大进步，但机器人专家表示，操控的另一个关键部分是感觉。“我们的皮肤是一种非常好的传感器，”马萨诸塞大学阿默斯特分校的机器人专家 Oliver Brock 说道，他正在开发一只用于开门的手。
在麻省理工学院，机器人专家 Eduardo Torres-Jara 正在对 Obrero 进行微调，Obrero 是一个单臂机器人，指尖和手掌上装有人造皮肤，它不仅可以感知施加在它身上的力量的存在和大小，还可以感知施加这些压力的方向。如果一瓶橄榄油开始从机器人厨师的手中滑落，人造皮肤会告诉机器人它是如何掉落的，并让它在瓶子掉到地上之前重新抓住瓶子。

路径 5：情报
吉夫斯摆好三人餐桌后，宣布晚餐准备好了。杰克、米娅和我正在就私人空中交通管制的新法规进行轻松的争论。我坐下后，吉夫斯倾身将一盘热气腾腾的食物摆在我面前。讨论暂停了一会儿，于是我向吉夫斯征求他对此事的看法。

家用机器人究竟有多聪明仍是一个悬而未决的问题。实现智能有两种基本方法，即自下而上和自上而下。前者需要人工大脑自行学习和进化，随着成熟而获得智能。据推测，这种管家最终会对空中交通规则采取某种立场。

自上而下的人工智能在美国机器人实验室中很流行，它是一种熟练的方法，依靠专门的算法来指导机器人完成任务。如果机器人管家的大脑是自上而下的，那么它可能无法形成意见。卡内基梅隆大学的库夫纳说，它更像一台个人电脑。主人可能会先使用一个能够做基本家务的缩小版，然后像在 PC 上一样添加程序。不过，你可以下载 Turkey Roasting，而不是 Photoshop。

关于智能的争论最终可能由消费者决定。他们是喜欢 Jeeves 保持沉默直到有人跟他们说话，并且只通过社交暗示进行交流？还是希望他能逗他们的朋友开心并在他们年老时陪伴他们？这是在通往人形机器人未来的关键时刻需要做出的选择。“我们离这个目标越来越近了，”库夫纳说，他认为最多 50 年后，我们就会拥有能为我们做饭的机器人。“所有的技术每年都在快速进步。”

特约编辑 Gregory Mone 刚刚购买了一台 Roomba 机器人吸尘器。