机器人后空翻是这样“炼”成的

严苛“训练”为哪般

随着Atlas后空翻的走红，波士顿动力“虐待”机器人的一些老视频也被网民扒拉出来。视频中，测试人员不是对机器人猛踹，就是突然出现撞击机器人，“这不是欺负，是为了检测机器人的稳定性能”。智能一点技术人员万俊说。

“可以不必这样。”菲利普·斯鲁萨力克主要从事计算机图形学领域的研究，能够为各种应用领域的模拟、分析、可视化、训练和决策创建3D环境，他表示，对机器人的训练可以通过虚拟场景进行。

“我没有加入到这个研究团队中，不是很了解他们是如何建模和调整的”，菲利普的回答透着德国人的严谨，但是人工智能的深度学习必须要从经验中得来。

用数据替代现实，能够给机器人足够的深度学习数据。“我们已经在开展和机器人非常相似的无人驾驶汽车的训练，利用虚拟3D环境为汽车调整参数、算法和模型设计。”菲利普说。

“并不是所有的环境在现实中都能找到，例如火星环境、战争环境等。”菲利普说。机器人的研制初衷是代替人类进入严酷的环境，这也是波士顿动力公司受军方资助的原因之一。

机器人能不能在这些环境中胜任呢？“创造出真实环境和多样的场景验证，花费巨大，而且也难以实现”，菲利普说，虚拟3D环境的设计是解决之道。

这涉及到除了翻跟头之外的另一个问题——什么时候翻跟头？

“发布的这个机器人，现在只是能够完成人类给定的指令，还不能自己判断什么时候后空翻”，宋爱国说，在完成高难度动作之外，机器人还需要自己判断。

例如，一个孩子从路上突然出现，机器人能不能判断出避让或翻过去。“它们不仅要能判断大孩子、小孩子、打伞的孩子或者追球的孩子，一旦遇到‘孩子是翻着跟头过去的’这种罕见的模式，也要判断出来。”菲利普说。

分布式的、沉浸式的、协作和交互式的3D环境，将给机器人一个个虚拟世界，只有当它们通过不同场景背后一套套“模拟试卷”的考验后，才能够被评判为智能系统安全。

我国研究正起步

关注Atlas的业内人士，也很乐于八卦波士顿动力公司的波折经历——它早期在军方拿到了巨额的研究经费，后被谷歌收购，之后又被谷歌卖给日本软银公司。支持经费是其中的重要因素之一。

“波士顿动力特别有钱”，有人在“知乎”爆料称，认识在该公司供职过的研究人员，得知波士顿动力每周都要做机器人实验，把机器人搞坏，然后发现问题并改正，“因为有钱、有经验，所以他们一周之内就能把机器人修好，下一周继续做，全年无休。”

可见，仿生机器人是个费钱又费工的研究。近年来，我国也在仿生机器人领域有了值得一提的研究。

今年4月百度主办的创新挑战赛上，南京大学、西南科技大学等联合研发的“蜘蛛侠智能救援队”亮相，能在复杂的路况中稳定行走，相互沟通协作且简单自主运动。8月召开的机器人大会上，由清华大学计算机系研发的“数据机械手臂”，在人穿上带有传感器的手套后，机械手臂会“零延迟”同步响应动作。此外，中国科学技术大学、新松机器人公司等在四足机器人足球、7自由度协作机器人等方向都有相关研究进展。

宋爱国介绍，在军方相关部门有进行四腿大狗的研究团队，山东大学有研究两腿直立行走的团队，但与波士顿动力相比，我国的机器人研制深度和水平还有较大差距。

来源科技日报