The BIG Talk在2015開年第一期首次走進美國，以《迎接嶄新智能社會》為主題，邀請了100多位來自國內最具影響力的主流媒體，科技垂直媒體及自媒體知名人士前往舊金山和硅谷，邀請十幾名世界級科技大咖，為科技界奉上一場關于智能社會技術的前瞻知識盛宴。

 

　　以下為Hod Lipson在硅谷The BIG Talk專場活動中的主題演講：

 

　　今天我想講一下一個振奮人心的機器人技術，這個技術我覺得可以影響到所有人，就是有自我意識的機器人，這個技術可能不會在今天明天就成為現實，但是這個技術在我們孩子的一代就會實現。

 

　　我們知道在機器人技術界我們有一個禁忌的詞，這個詞是所有機器人科學家都想實現，但又在所有相關文獻中都不會出現的詞。這個詞就是“意識”。這個詞是屬于人類的，但是我們不知如何定義，如何實現，然而這是我們的遙遠理想。

 

　　意識是什么呢？有很多詞可以形容自我意識，但是我想用一個比較實際的定義，那就是想象自我的能力。大家能想象到自己明天去海灘的情景嗎？能想象大海的味道，沙子的觸感嗎？可以想象我站在臺上看大家是什么樣子嗎？想象自己未經歷的環(huán)境中的情景，不管是過去還是未來的情景，這種能力就是自我意識。也就是說不用親身經歷就可以進行決策。這就是我們想要機器人最終擁有的能力。

 

　　今天我想說的是，機器人想象自身在未來假設情況中的能力對于適應和其他今天的機器人不能做的事情是非常重要的。這種有自我意識的機器人在好萊塢電影中隨處可見，電影中的機器人總是有自我意識的，有感情的。有寫時候這種關系是正面的，但有些時候則更復雜。但看看現實是很不一樣的，當今世界的所有機器人都是沒有自我意識的。他們速度很快，很精準，可以全天候工作，有強勁力量，但是卻沒有適應力。我們剛造了一個機器人可以很精準地拾起和扔東西，但卻沒有自我意識。事實上，我們也不是很想讓這些大型機器人有自己的意識。但是，這個情況可能會發(fā)生變化。如果我們看看生物的話，生物的特點正相反。也許不那么快那么準，但可以自我適應。達爾文在《生物起源》中曾說過，生存下來的不是群體中最強最聰明的，而是最能適應變化的。所以說適應力至關重要。

 

　　設計機器人？NO，我們是在“養(yǎng)殖”機器人

 

　　幾年前我們開始了一個項目，不是坐下來設計機器人，而是養(yǎng)殖機器人。什么意思呢？我們把很多機器人元件投入物理模擬器，讓模擬器連接各個元件，線路，電池，然后把性能最好的機器進行復制。也就是說在測試中性能勝出的機器人會得到復制。所以說隨著時間很多的變異會逐漸出現。我們在一個16位計算機上模擬，在2000年的時候這是當時最新的計算機技術?，F在這個技術已經進博物館了，現在的iPhone都比它快，但當時我們在這個計算機上運算了幾百代，然后來觀察結果。我們看到這每個點都是一個機器人。橫軸是不同代，縱軸代表的是機器人的速度。所以我們是獲取了機器人在地面爬行速度的數據，可以看到在最先的100代我們基本沒得到什么有用的東西，都是一些沒用的電路。但是在幾代后，情況發(fā)生了變化，機器人越來越快。這里有兩個機器人在模擬器中爬過地面，然后再用3D打印的技術把這個機器人做出來，從虛擬的變成現實的。所以說這些機器人他們不是設計出來的，而是進化出來的。這是機器人的一個特寫，可以看出這些機器人看起來有些奇怪，跟設計出來的機器人不一樣。

 

　　所以說這個研究很重要，就是因為它我才能進康奈爾大學任教的。但是我知道，要得到終身任期光靠做塑料機器人還不行，還得做鈦合金的機器人。所以我開始設計更復雜的機器人。這里就是一個，它配有渦輪，可以跳躍，我當時就想，如果能讓這個機器人做跑跳步，我就能讓那些半信半疑的同事相信我這個養(yǎng)殖機器人的技術真的能行。所以我們就造了這個機器人，中心有這種罐狀系統來控制空氣動力，還使用同樣的養(yǎng)殖系統來制造機器人的大腦系統，控制機器人前行。所以這些控制器都是要讓機器人前進的，有些效果好，有些效果不好。左上部有一個攝像頭，監(jiān)控所有動作。前進越遠，能與其他控制器結合的幾率越大。所以就能讓這個機器人在地上跑跑跳跳。我們讓機器人自主做很多動作來測試，那最后看到機器人一些有趣的行為。這里可以看到這個機器人的動作，一開始它有一些動作幾乎是隨機的。這里是學習走路，但是我們可以看到這樣的機器人，它短時間內肯定是不會占領世界的，所以我也不可能得到終身任職。所以得從頭開始。

 

　　那我們再來回顧一下這兩個項目，第一個項目我們用的是模擬器來模擬，將模擬結果造出來。但是這里的問題就是模擬與現實的差距，也就是模擬中能實現的，在現實中不一定能實現。所以這個方法對復雜的機器人不奏效。那么第二個項目中我們設計的機器人是完全基于現實的，沒有用模擬。但是這里面的問題就是要做很多測試，很費時間，要養(yǎng)殖出有用的機器人需要時間太長。所以我們就卡住了。那么我們運用的可以說是第三種方法，從不同視角來看進化。一開始用一個簡單的模擬器來養(yǎng)殖機器人，將最好的機器人在現實中測試，這個方法不奏效，因為模擬器太簡單。但是從這里我們可以收集機器人的數據，我們可以收集各種感應和感官的數據，單機驅動的數據，然后運用這樣的大數據集來養(yǎng)殖模擬器。也就是說不光是用一個單一的模擬器養(yǎng)殖機器人，我們還要同時養(yǎng)殖模擬器。所以機器人越來越優(yōu)秀，模擬器也越來越準確，就能模擬出更優(yōu)秀的機器人。所以自主模擬和機器人在同時互相適應。那么我想指出的一點就是這種機器人和模擬器互相適應的進化就是一種自我的意識，因為機器人開始在自己的環(huán)境中模擬自己，并用此數據來做出預測，預測成功的時候，機器人就以此不斷做出適應。