人形機器人一直是科幻電影和小說中的常見角色，但在現(xiàn)實世界中，它們還很少見。加拿大的Sanctuary AI公司（以下簡稱Sanctuary）稱自己“肩負著在通用機器人中創(chuàng)造世界上第一個類人智能的使命”。聽起來非常雄心勃勃，這取決于你認為“類人智能”和“通用機器人”的實際含義。

Sanctuary推出了一款標志著在實現(xiàn)這一目標方面取得了實質(zhì)性進展的產(chǎn)品：Phoenix，一款新的兩足人形機器人，旨在進行手動（從依賴手的意義上講）勞動。

Phoenix是基于Sanctuary之前的一些令人印象深刻的工作和一種獨特的“遠程操控”訓(xùn)練方法而開發(fā)出來的，但遠程操作當然不能像部分自主那樣擴展。所有這些遠程操控讓Sanctuay所能做的就是收集大量關(guān)于人類如何做事的數(shù)據(jù)。其長期計劃是，一些人類操縱技能最終可以轉(zhuǎn)移到一個非常人性化的機器人上，這就是Phoenix的設(shè)計理念。

新聞稿中的一些機器人規(guī)格介紹如下：

人形和功能：身高5'7英寸，體重155磅（70.3公斤）

最大有效載荷為55磅（24.9公斤）

最高速度為每小時3英里（4.8公里）

搭載業(yè)界領(lǐng)先的機械手，具有更高的自由度（共20個），可與人手的靈活性和模仿觸覺的專有觸覺技術(shù)的精細操作相媲美

硬件配置的介紹令人印象非常深刻，但你應(yīng)該對新聞稿持保留態(tài)度。因為它聲稱控制系統(tǒng)（稱為Carbon）“能夠使Phoenix像人一樣思考和行動來完成任務(wù)。”這可能是目標，但該公司肯定還沒有完全實現(xiàn)。

Sanctuary的計劃是從遠程呈現(xiàn)開始，并將其作為向通用自主迭代的基礎(chǔ)。第一步實際上根本不涉及機器人——它是在人類在世界上做有用的事情時感知人類并記錄他們的動作。這些機器人是通過遙控來學(xué)習每項任務(wù)的。一個佩戴VR頭盔并連接到運動捕捉裝置的人類操作員，可以看到機器人通過其攝像系統(tǒng)看到的畫面，并通過其傳感器感受到它“感覺”到的東西。操作員的動作控制著機器人，而機器人的AI系統(tǒng)則觀察、感知并學(xué)習。當AI識別出運動模式時，它就開始建立一個與任務(wù)相關(guān)的動作庫，并在某個時刻準備好自主地接管某個任務(wù)。

操控技術(shù)可以通過長距離互聯(lián)網(wǎng)連接運行，并且新聞稿中沒有明確說明在現(xiàn)場進行的所有事情或者任何事情都是自主完成的。所有關(guān)于像人一樣完成任務(wù)和類人智能的言論，老實說，聽起來很像在機器人新聞稿中經(jīng)常看到的毫無意義的炒作，這實際上反映了Sanctuary認為人形機器人應(yīng)該如何設(shè)計和編程，以最大限度地提高其靈活性和實用性。

為了更好地理解這一觀點，我們（作者，以下簡稱我）采訪了Sanctuary AI創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Geordie Rose。

Sanctuary有一種獨特的方法來開發(fā)人形機器人的自主技能。你能描述一下過去幾年你一直在做什么嗎？

Geordie Rose：我們開發(fā)通用類人機器人的方法主要有兩個步驟。第一是高質(zhì)量的遠程操作——人類飛行員使用設(shè)備控制機器人，該設(shè)備將他們的物理運動傳輸給機器人，機器人以同樣的方式移動。機器人的感覺也會傳回給人類。這一點之所以如此重要，是因為復(fù)雜的機器人很難控制，如果你想獲得關(guān)于完成世界上有趣任務(wù)的良好數(shù)據(jù)，這是實現(xiàn)這一點的有效方法。我們在第二步中使用這些數(shù)據(jù)。

第二步是自動化人類可以做的事情。這是一個過程，而不是一個事件。我們做到這一點的方法是使用一種稱為認知架構(gòu)的結(jié)構(gòu)，它借鑒了認知科學(xué)。這是一種想法，即人類大腦控制人體的方式可以分解為多個部分，如記憶、運動控制、視覺皮層等。當你為機器人設(shè)計控制系統(tǒng)時，你可以做的一件事就是嘗試在軟件中復(fù)制每一個部分，從根本上模仿認知科學(xué)家認為人類大腦正在做的事情。因此，我們的認知控制系統(tǒng)是基于這個前提的，在這個過程的第一步收集的數(shù)據(jù)成為認知系統(tǒng)可以學(xué)習的例子，就像你通過演示向老師學(xué)習一樣。

人類思維的進化方式及其目的是將某種感知數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為某種行動。因此，大腦是一種將感知轉(zhuǎn)化為行動的機器。如果你想建立一個大腦，最明顯的做法就是建立一個物理的東西，收集相同種類的感官數(shù)據(jù)并輸出相同種類的致動器數(shù)據(jù)，這樣你就可以解決與人類大腦解決的相同的問題。我們的中心論點是，獲得人類一般智能的最快方法是為機器人建立一個控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)與人類具有相同的感官和動作模式。

是什么讓你決定采用這種認知方法，而不是針對機器人歷史上的設(shè)計和編程方式進行更優(yōu)化的方法？

Rose：我們以前的公司Kindred就是沿著這條路走的。我們使用了與Sanctuary基本相同的控制策略，但專門針對我們?yōu)樘囟ㄈ蝿?wù)設(shè)計的特定機器人形態(tài)。我們發(fā)現(xiàn)，通過這樣做，你可以去掉所有的通用性，因為你不需要它。開發(fā)一個專門的工具沒有錯，但我們認為這不是我們想做的，我們想實現(xiàn)一個更雄心勃勃的目標。

我們正在努力構(gòu)建一種真正通用的技術(shù)；一般目的是指能夠做你期望一個人在工作過程中能夠做的事情。對于這種方法，人類形態(tài)是理想的，因為我們所有的工具和環(huán)境都是為此構(gòu)建的。

“We’re a technologically advanced civilization, why aren’t there more robots? We believe that robots have traditionally fallen into this specialization trap of building the simplest possible thing for the most specific possible job. But that’s not necessary. Technology is advanced to the point where it’s a legitimate thing to ask: Could you build a machine that can do everything a person can do? Our answer is yes.”
–Geordie Rose, Sanctuary founder and CEO

當你說人工通用智能或類人智能時，你會把它擴展到什么程度？

Rose：我認為沒有人知道這件事情上會有多困難。我們的團隊已經(jīng)表明了試圖為機器人構(gòu)建一個控制系統(tǒng)的意圖，該系統(tǒng)在所有方面幾乎與人的大腦控制身體的方式相同。當然，這是一個非常高的要求，但在某些解釋下，這是人工智能領(lǐng)域最初開始的根本動機。這種在解決問題時建立通用性的想法，以及能夠處理不可預(yù)見的情況，是生活在現(xiàn)實世界中的核心特征。因為現(xiàn)實世界是危險的、不斷變化的等等。因此，松鼠或人類的控制系統(tǒng)需要能夠適應(yīng)不斷變化的危險條件，而一個設(shè)計得當?shù)臋C器人控制系統(tǒng)也需要做到這一點。

順便說一句，我并沒有輕視動物，因為像松鼠這樣的動物在它們能做的事情上比我們制造的最好的機器強大得多。我想人們可能會有這樣的想法，松鼠和人之間有很大的區(qū)別。但如果你能建造一個松鼠般的機器人，你就可以在它上面疊加所有象征性的和其他人工智能的東西，這樣它就可以對世界做出反應(yīng)，理解世界，同時也可以做有用的工作。

所以現(xiàn)在機器人和松鼠之間的差距比松鼠和人類之間的差距更大？

Rose：現(xiàn)在，機器人和松鼠之間的差距更大，但差距正在迅速縮小。

除了使用人類作為系統(tǒng)模型的總體方法外，在機器人上放腿的原因是什么？

Rose：在分析腿在工作中的作用時，它們確實以不完全明顯的方式對我們所做的很多事情做出了貢獻。腿遠不如手重要，所以在我們推出產(chǎn)品的戰(zhàn)略中，我們使用了效果不錯的輪子。我認為輪子比腿更能解決某些問題。但在某些情況下，你確實需要腿，因此有某些類型的客戶堅持認為腿是一種要求。

我的觀點是，腿目前落后于其他一些機器人硬件，但它們會趕上的。在不久的將來，會有很多人構(gòu)建步行算法等，然后我們可以在我們的平臺上使用。例如，我認為你對Apptronic很熟悉；我們擁有那家公司的一部分。我們進行投資的部分原因是，如果他們能解決這個問題，就用他們的腿。

制造一臺物理上能夠完成有用任務(wù)的機器和制造一個具有自主完成這些任務(wù)的智能的機器人之間有多大的差距？

Rose：關(guān)于機器人，我一直認為，你所看到的東西，機器，實際上并不是機器人的重要組成部分。重要的部分是軟件，這是所有這些中最難的部分。構(gòu)建具有我們稱之為智能的控制系統(tǒng)仍然包含許多深層次的謎團。

我們處理這一問題的方式是分層的，我們從使用機器人的遠程操作開始，這是我們已經(jīng)研究了大約十年的既定技術(shù)。這是我們的后備層，在此基礎(chǔ)上，我們正在構(gòu)建越來越多的自主層，以便最終使系統(tǒng)達到完全自主的地步。但這并不是一蹴而就的；隨著時間的推移，它通過增加自主層來實現(xiàn)。

構(gòu)建人類級人工智能的問題非常深刻。我認為它們與具體化問題密切相關(guān)。我的觀點是，你無法在軟件中獲得一般的類人智能，這不是智能的工作方式。在現(xiàn)實世界中，智能是將感知轉(zhuǎn)化為行動的過程的一部分。這就是我們的想法：智能實際上是一種使身體運動的東西，如果你不這樣看待智能，你就永遠無法實現(xiàn)它。因此，構(gòu)建人工通用智能的所有問題，類人智能，都體現(xiàn)在這個控制問題中。

構(gòu)建一個真正的智能是一個巨大的挑戰(zhàn)。這是一個文明層面的挑戰(zhàn)，但這是我們?yōu)樽约涸O(shè)定的挑戰(zhàn)。這就是這個組織存在的原因：解決這個問題，然后將其應(yīng)用于勞動力輸送。