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峰暴——三大研究方向让认知机器人理论和实践上达到平衡

  编者按:此文是根据作者于2019年5月在浙江宁波余姚举行的第六届中国机器人峰会上的讲话录音整理摘编而成,题目为编者所加。 2019年5月8日至10日,第六届中国机器人峰会暨智能经济人才峰会在浙江宁波余姚举行。在9日上午的主旨论坛上,IEEE系统、人与控制论学会日本分会主席、日本首都大学东京教授久保田直行作了主题为《认知机器人智能技术的实用化》的精彩主旨报告。作为IEEE总主席福田敏男院士的学生,久保田直行对于机器人发展同样有着自己独到的见解。

  在主旨报告中,久保田直行首先讲到了认知机器人研究的社会背景。他表示,认知机器人主要为了改善人民的生活水平,比如现在有一些老年人他们被社会所隔离,他们非常孤独,为了能够改变这样的状况,让认知机器人帮助这些老年人获得更好的生活。为此,久保田直行团队还在大学建立研究中心,希望通过与当地社区、医院、研究所以及同行合作,加快认知机器人的发展。

  在讲解认知机器人智能技术研究时,久保田直行提出了三个研究方向,分别是认知的开发、行为获取和社会交流能力。认知功能开发对机器人发展非常关键,只有通过认知功能加载才能更好的了解人的认知开发能力,并且用在机器人身上,提供好的发展前景。第二个行为获取,第三个社会交流能力同样非常重要。这三个研究方向都要制订非常详细的行动计划,能够在理论和实践上达到平衡。

  对于认知功能开发,久保田直行说:“在研究以及制造领域,我们可以非常高精度的实现人对周围环境的感知以及决策的达成。如果让机器人理解这个环境的意思是什么可能是困难的,它知道这么做,但是不知道这么做的原因,所以我们必须建立一个系统,对数据进行解读,这就是为什么传感以及感知非常关键的原因所在。”他表示要建立起更加丰富的感知机制,这是研究的重要主题。

  在行为获取上,久保田直行给大家介绍了TOP结构的现实数据捕捉和提取。这个系统能够帮助我们理解,比如这边是地板,这边有墙,这边是一些台阶等等。然后,提取这些数据之后,可以对这些区域进行区块的划分。这种方法和技术,就是数据的提取、属性的提取,应用在了我们监测体系当中,主要是为了能够让这个机器人来进行一些事故或者灾难的预判。

  社会交流能力就是机器人有社会性功能、社会属性,但是久保田直行表示在机器人上实现社会交流能力是非常困难的。他举了一个与信息服务相关的案例,机器人能够理解这是一个老人,通过视觉的处理方式,通过声音的识别,这个机器人可以更好的去了解这个人,并且提取它的属性和特征,然后这个机器人可以使用这样的一种参考数值进行判断。通过多语言的沟通方式,这个机器人能够进行判断,并且为这个老人导航。

  不过在这个案例当中,这个机器人必须要注意这个老年人行动过程当中的安全性,所以不仅仅是找到路径和进行路径规划而已。它还要去识别老人的生理特征,然后确保他在行进路程当中是安全的。这个过程当中有非常多的任务需要这个机器人同时去处理。所以,在机器人身上加上这个社会属性实现起来还是有一定难度的。

  谢谢,非常感谢主持人的介绍,也非常感谢今天能有机会来到这里给大家做演讲,参加这样的盛事。我是来自日本首都大学东京教授,我叫久保田直行,我今天给大家介绍一下我的认知机器人智能技术以及我在这方面做的研究。

  首先我给大家看一些视频,然后给大家介绍一下我研究的方法。首先介绍一下我研究的社会背景,这个认知机器人主要为了改善人民的生活水平,我们需要去改善日本医疗的情况。现在有一些老年人他们被社会所隔离,他们非常孤独,为了能够改变这样的状况,我们希望能够帮助这些老年人更好的连接到当地的社区和他们的家人,所以我们提出这样的概念,就是基于社区的认知机器人帮助这些老年人获得更好的生活。这边的QOL,就是希望让这些老年人互相的帮助,我们也希望通过QOC和QOL改善这些老年人的生活状况和水平,解决老年人的生活问题,这就是我研究的社会背景。

  几年之前我们在大学建立了研究中心,我们希望跟当地社区一起做科研活动。我们主要是跟当地的医院合作,另外也和研究所以及一些其他的同行合作。那给大家介绍一下什么是社区,在社区当中每一个成员,他们都是通过分享共同的知识认知和价值观标准来获得个人和社会的身份识别,社会身份识别是非常重要的。为什么呢?比如说我是一个日本人,我是日本研究人员,我回家的时候,我也是孩子的父亲,什么意思?就是说我们会有自己的身份认证,我们有我们的社会身份和角色。

  在这之前也有一定社会定位,这是非常关键的研究话题,在这个研究背景之下,机器人本身将会有独特的社会标签。再介绍一下我们成立的服务机器人研发中心,我们希望能够实现产学研多方合作,并且尽快地去推行技术转让以及技术的实现。过去我们开发了很多专用机器人,如提供信息的机器人、导航机器人,以及用于家庭儿童照顾的机器人。作为服务机器人领域,为了进一步推广它的应用,它的完善服务以及与人交互体验非常关键,在设计过程当中我们希望能够提升用户体验,同时改善系统的可用性。

  可以为大家举几个例子。我们开发出了很多种不同的智能设备,下面给大家举几个案例,这是传感器的功能,我们打造一个合理价格的机器人产品,我们还建立了另外一个项目,有关设计本身,设计是非常关键的主题,也必须要以机器人本身的设计息息相关。如果能够搜集这些智慧设备当中的信息,机器人的设计也能够从中收益。除此之外也可以按照消费者的个人习惯进行机器人数据调整和体验升级,所以设计过程当中我们将智慧设备作为了智能中心以及智能机器人的中枢为他提供专门个性化信息。用户可以把自己苹果手机放到机器人上,然后机器人可以根据智能手机的用户界面进行调整。这可以说是一个非常便捷的使用场景,也可以极大改善消费者的使用潜力。类似的城市可以帮助我们进一步快速推广这些智能机器人在家庭环境下的使用。为了更好的使用,我们也必须要建立起非常好的防护措施,我们必须要对数据进行更加好的结构化处理,并且对数据进行一线调研,这是为什么我们建立了ISS信息结构化空间的概念,通过使用这个信息化结构空间的概念,我们可以非常轻易取得个人数据结构化处理,下面给大家举几个我们研究当中的不同场景。

  比如我们开发很多不同类型的服务机器人,这个机器人是丰田开发的,大家可能有所了解了,这个机器人有什么样优势呢?它的运动,以及活动机制非常的先进,可以从上到下,以及从前到后自由行动。可以用于老年人关怀以及其他的应用场景中,但是这种机器人也有一个弱点,它的开发成本非常高。如果一个老年人在床上躺着,如果说它在床下掉了点东西,这个机器人可以把这个东西捡起来直接放到床上的。就像我这样的身高的话,这个机器人可以提供非常充分的服务。它可以这样蹲下,按照我们的设计目标,我们也可以为机器人增加其他的比较有用的功能。下面再给大家举另外一个例子,这个机器人大家应该也比较熟悉了。是一个围棋系统,我们打造了这样一个机器人系统,也是与很多高校合作,大家可以看一下我们下面的视频。人工智能以及人类棋手,他们两个共同组队与另外一组人工智能和人类组成的棋手进行比赛。可以说这也是为我们展示了人工智能以及人类的交互以及合作的潜力。我们也可以利用这个机器人进一步开发它的学习潜力。再举另外一个例子,我们为公众环境提供信息支撑,这样机器人可以用于像购物中心或者机场公共空间。

  之前,泰国公主来我们大学做访问。我们给她展示了这样的机器人,总而言之,作为服务机器人,它的设计本身就非常的困难,也必须要满足特定应用场景以及特定消费人群的需求。所以说,我们机器人必须要配备非常好的内容设计。这样的话,每个人都可以贡献自己的内容,也可以管理机器人的实际行为。通过这种做法,通过个性化的设计,我们就能够进一步推广这些机器人的使用,特别是机场和购物中心的公共领域能够发挥非常重要的作用。这里还有一些导航机器人以及指南机器人,他们的设计非常的精美和优良。

  在部署类似机器人的时候,我们基本上3-4天可以完成原型机打造,所以成本可以获得大幅下降。总而言之,我们要从设计以及需求本身出发,这也可以帮助我们更好的降低机器人的成本,并且推动它的普及性,然后探讨后续可行性,这是我们研究关键所在。下面还有其他的例子,大家可以看一下。这是另外一个指南机器人,现在也是可以用于机场或者购物中心了。我们开发了不同型号的机器人,有比较大的,也有比较小型的掌上机器人,可以提供非常充分的信息支持。还有像这种机器人使用于清洁,当这个机器人,如果注意到哪个游客遇到问题,就会主动接触到这个游客问你是否需要帮助等等。这个机器人尽管看起来比较大,在回答问题的之后,就能给出指引。当然这部机器人仅适用于指引和导航的,但是它也可以给出其他的建议帮助。但是这种比较小型机器人可以自由移动,也可以在商场内为游客提供更加好的导航功能。当然,在未来,我们会添加其他的功能,这是设计的专业重要性所在。除了这个例子,我们机器人项目也可以与其他产业进行融合,当然,做到这一切前提还要找到具体要实际解决的问题,以及消费者实际的需求,然后再设计机器人,这样才能符合实际的需求,并且受到民众的欢迎。

  大家看看这是自动售货机,能在这里面看到机器人在哪吗?这个机器人可以在自动贩卖机销售了,体型非常小,就是这个熊猫机器人。东京在接下来三年将举办全球盛事,所以我们希望进一步加强研究,希望能够打造一个多语言的系统。如果说自动售货机可以提供这种语言类的导航服务,那将会对接下来来到东京的游客更多帮助,也帮助他们更好的在本地进行交流互动。这个机器人可以给游客推荐到底去哪里参观,到哪些景点,根据自动贩卖机的位置,每个机器人给出建议是不一样的。小型机器人非常灵活,可以用在很多其他的场景当中。下面让我们再来分析一下这场研究理论背景,最开始给大家介绍大量社会场景以及我们研究背景,我们这项研究主要是把智能技术应用在服务机器人,所以说服务机器人是我们研究主题所在,为了更好让机器人更加智能,并且具备一定程度的认知能力以及社会能力,我们就必须了解人体以及人的大脑的运行机制。同时我们必须要结合社会科学以及人文科学,这是必不可少的,这也是我们研究所参考的不同学科。今天时间不够了,所以这张片子不再详谈,如果大家想了解一下这三个圈之间的关系,我强烈建议大家会后可以做更加详细的交流。

  再进入我们研究当中,我们主要是关注三个研究方向,第一个就是认知的开发,认知功能开发对机器人发展非常关键,只有通过认知功能加载才能更好的了解人的认知开发能力,并且用在机器人身上,更好提供好的发展前景,第二个行为获取,第三个社会交流能力。这三个研究方向我们制订了非常详细的行动计划,希望能够在理论和实践上达到平衡。

  下面给大家举几个认知功能开发的例子。这个流程图非常简单,如何让机器人从认知到采取行动的?在研究以及制造领域,通过这项流程,我们可以非常高精度的实现人对周围环境的感知以及决策的达成。如果让机器人理解这个环境的意思是什么可能是困难的,他可能知道这么做,但是不知道这么做的原因,所以我们必须建立一个系统,对数据进行解读,这就是为什么传感以及感知非常关键。我们要建立起更加丰富的感知机制,这是我们研究的重要主题。就像我们前面几位讲者提到了几点非常有趣的现象,包括像自动驾驶汽车案例,其实机器人也是另外一个缩影,我们在自动驾驶汽车上取得很大的进展,在机器人领域也是如此,为了更好搜集周围的动态数据以及变化的数据,我们必须实时进行数据搜集。但是,在如此庞大的数据量被搜集起来基础上,如何做出正确的处理和判断,对数据的解读是非常的关键。为了从数据当中进行关键数据的提取并且实时数据提取变得非常重要,这里是我们一个环境地图的创建,我们使用了不同的网格绘图的方法,通过大数据使用,我们可以打造三维地图,通过使用这种方法,就可以了解周围的环境,并且提取其中的重要元素以及信息。我们就可以打造这样的TOP结构图提供给机器人进行数据的录入。我们通过这种TOP结构地图绘制可以积累大量数据,所以这个数据我们称之为TOP绘图。在这之前我们要进行数据的搜集,但是现在我们可以对数据进行汇总式搜集,并且更好对这些数据进行自我的分类以及解读。同时,我们也希望建立起基于神经网络的处理系统,通过神经网络的处理系统,我们就可以更好的对数据进行分类,并且建立好的TOP结构,像中间的这个示意图展示的,通过使用多层的处理方法,我们可以从底层到上层实现数据的全面提取。在这套算法之下,我们可以利用TOP结构更好地了解这些大数据元素之间的相关性,并且指引机器人做出更加正确以及精准的决策和判断。

  再看一下这个例子,这个例子标志着数据的变化以及数据的搜集,我们周围的环境都是在不断发生变化的,这也就是为什么我们必须要实时用这些动态化的数据。在这边你可以看到我们使用的是GNG,我们需要了解到这样的错综复杂的关系,并且增加它实用性,增加它性能,我们是提出了这样的一种解释方式,我们就是用U2补充,哪种方式更好?是GNG还是U2更好?这个例子当中你可以看到这个数据从GNG当中提取的,在这个情况当中,其实在这边是没有意义的。但是你可以看到,我们可以使用无意义的,或者不需要的节点和边缘来进行补充。如果我们使用的是这种TOP结构,而且能够对现有数据进行匹配,我们可能会实现一个更好的效果。那环境当中有一些周期性的变化,我们需要保持原有的这些数据,但是不能完全依赖于它。我们仍然要去做评估,这是一个非常难解决的问题,所以我在做这块的研究。比如在大脑当中有非常多的神经连接,这些连接能够帮助我们去理解,可是时不时你会忘记一些东西。所以我们可以把这种神经元连接的方式渐渐应用到无人驾驶的汽车当中。在未来,这个系统中间可能会出现一些障碍,我们要预先做好一些判断,预留一些解决方法。

  进入到下一个环节。我想给大家介绍的是TOP结构的现实数据捕捉和提取。在这边你可以看到是一个实验,是2009年做的实验,有十年历史了。但是,它现在仍然是表现得非常好,从TOP特性当中提取之后,我们可以得出一些数据,并总结它规律,这个系统能够帮助我们理解,比如这边是地板,这边有墙,这边是有一些台阶等等。然后,提取这些数据之后,我们可以对这些区域进行区块的划分。所以,这就是我们研究的一个基本方法。我们把这种方法和技术,就是数据的提取、属性的提取,应用在了我们监测体系当中。大家还记得吗,当时我们日本出现了大地震,8年之前日本大地震,我们在那次地震之后就开始了一个非常大型的机器人遥控监督的体系。然后这个项目主要是为了能够让这个机器人来进行一些事故或者灾难的预判。它是我们大学和我们产业共同设计的项目。

  这边大家可以看到是我们的一个感应器系统,我们使用LEGGED,它是非常有用,能够帮助我们在道路上无人驾驶。在我们研究当中,我们必须要对这个环境360度研究,所以我们设计出了机械装置来把这个环境当中的进行360度信息提取,制图。这样的装置能够帮助我们了解哪个区域比较的重要,需要重点关注。然后,在这块监测之后,这个机器人可以换一个角度,再次的对新的环境进行信息的捕捉。这边是一个快进十倍,你可以看一下它的效果。这个机器人在刚开始的时候,是从左边移动到右边,现在这个机器人在视频当中可以看到它是从门前面开始进行移动。在这个过程当中它的行动的状态和趋势会发生变化。它是根据环境当中的障碍物进行行驶速度的调整,此刻它打开了门,在这个研究当中,我们的方法能够帮助这个机器人在这个环境当中进行运动和移动。这个机器人现在能够更好的去处理环境当中的这些信息,它使用的是三条支柱,现在有一只腿可以攀上这个架子。通过这样的方式,我们可以调整这个机器人运动的模具,也可以识别到目标的物体,而且它会做出判断,从哪个点抓取这个物品。这样的机器人的尺寸还是比较大的,我们希望让它尺寸更加精简一些。所以这边会看到我们的一些设计,它的这个支架就是靠它腿,你可以看到这个机器人像通过爬的方式进行前进。那它也会通过这个环境当中的信息的识别来捕获从哪个点进行攀爬或者进行抓握,可以进行一个判断。这是研发当中的一个机器人模型,在ALIS会议当中,我们希望给观众展示更加有意思的工程设计,如果大家有机会去ALIS的话,如果我的报告被大会主办方接纳的话,我到时候可以给大家介绍一下我们正在做的其他有意思的项目。在这边,你可以看到我们对当中的情况进行数据的提取,然后机器人可以判断哪一个点更适合他们抓握和攀爬。

  比如这边你可以看到机器人抓到了抓点,接下来呢,它就是换手。看起来简单,其实实现还是比较困难的。你可以看到这个机器人把自己的身体进行姿态的调整,然后就爬上去了。在很多的实验当中,这个机器人的手控制这个身体的,但是我们这个实验中我们动用到身体平衡,而没有用到手保持身体的平衡。我刚刚已经解释了一些方法论和机器人行为学,这边花了比较多的时间。

  接下来讲一下认知模型。它是基于先前一些知识,然后在这边罗列出了一些不同的学者提出来的认知方面的架构。比如说在这边,我们通过这种神经联络的方式进行这样的一个连接。然后我们进行模拟,使用的是计算机方式进行模拟,然后这边可以看到我们通过这种方式来使这个机器人运动起来。

  这边是一些行为的选择,我们使用这些神经元连接的方式帮助这个机器人去判断在这个情况当中哪种行为是最合适的,这是需要信息的输入和输出,就像我们刚刚给大家看的视频一样。

  最后给大家介绍一下社会沟通,我之前已经谈到几个例子,就是机器人有社会性功能,社会属性,但是在机器人上实现社会旅行非常困难的,为什么?给大家举一个例子,这是信息服务相关的案例。这个机器人找到了这样的人,这个机器人能够理解这是一个老人,通过这个视觉的处理方式,通过声音的识别,这个机器人可以更好的去了解这个人,并且提取它的属性和特征。然后,这个机器人可以使用这样的一种参考数值进行判断。通过多语言的沟通方式,这个机器人能够进行判断,并且为这个老人导航。当然,你可以使用谷歌地图来找到最好的到达目的地的路径,不过在这个案例当中,这个机器人必须要注意这个老年人行动过程当中的安全性,所以不仅仅是找到路径和进行路径规划而已。它还要去识别老人的生理特征,然后确保他在行进路程当中是安全的。这对人来说,导航很容易。我们一看就知道你要去哪,我可以带你去。但是,机器人去提供这样的服务是非常困难的,这个过程当中有非常多的任务需要这个机器人同时去处理。所以,在机器人身上加上这个社会属性实现起来还是有一定难度的。

  时间快要没有了,所以我在这边给大家介绍一下我们主要是基于这样的一种识别来设计机器人。这个机器人可以从已有的知识库当中找到这个规律,然后进行应用。这边就是用到了识别技术,这个房间当中有很多的感应器能够帮助这个机器人,帮助到这个老年人。这个系统能够预测到人的行为表现。然后,这个机器人可以预测这个真实的人下一个步骤行为是什么。可以看到在这个情景当中,这个机器人能够了解环境当中发生事情,并且进行一个预判。这个机器人可以预测这个人的行为在未来有哪些变化,他的目的是什么。所以我们用这套系统用在老年人和小孩上。这里不多说了,最后做一个总结。今天给大家介绍了这些社会关怀类服务机器人的重要性,我们要打造出这样的一个系统,能够满足这样的社会需求,为了设计一个系统,我们总体架构如下,是用一套系统化的方法以及以计算为主题的方法,我们可以设计出一套这样机器人流程。所以我们面对关怀领域提供非常好的机器人服务,刚才提到跟一些机构的合作,我们希望能够为老年人或者孩子建立这样机器人关怀照顾系统。

  通过与医生的合作,知道他们对这套系统使用反馈,这是我们这套系统使用案例以及设计开发框架。我们也可以用这个流程了解不同架构之间的关系,这样的架构也可以为其他的公司提供帮助,也可以开发更好的满足本体化需求的设备。机器人与其他系统可以进行无缝集成,在一个集成系统下,我们可以更好的实现感知,也可以是机器人成为一个庞大的系统的组成部分。最后,再次感谢各位。

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