哥倫比亞工程師讓機器人學會了解自己而不是周圍的環境。

正如任何運動員或時尚人士都知道的那樣，我們對自己身體的看法并不總是正確或現實的，但它是我們在社會中的行為方式的一個關鍵因素。當你打球或穿衣服時，你的大腦一直在為運動做準備，這樣你就可以移動你的身體而不會撞到、絆倒或跌倒。

人類在嬰兒時期就開發了我們的身體模型，機器人也開始這樣做。哥倫比亞工程公司的一個團隊今天透露，他們已經開發出一種機器人，這是第一次可以在沒有任何人類幫助的情況下從頭開始學習其整個身體的模型。研究人員在最近發表在《科學機器人》雜志上的一篇論文中解釋了他們的機器人如何建立自己的運動學模型，以及它如何利用該模型來計劃運動、完成目標并在一系列場景中避開障礙物。甚至對它身體的損傷也會被自動檢測和糾正。

機器人可以通過視覺自建模學習全身形態，以適應多種運動規劃和控制任務。圖片來源：Jane Nisselson 和 Yinuo Qin/ Columbia Engineering

機器人看著自己，就像嬰兒在鏡子大廳里探索自己

研究人員將機械臂放置在由五個流媒體攝像機組成的圓圈內。機器人通過攝像頭觀察自己，自由地擺動。就像嬰兒第一次在鏡子大廳里探索自己一樣，機器人擺動和扭曲以了解其身體如何準確地響應各種運動指令。大約三個小時后，機器人停了下來。它的內部深度神經網絡已經完成了機器人運動動作與它在環境中占據的體積之間的關系的學習。

“我們真的很想知道機器人是如何想象自己的，”機械工程教授兼哥倫比亞創意機器實驗室主任霍德利普森說，該實驗室是這項工作的完成地。“但你不能只窺探神經網絡，它是一個黑匣子。” 在研究人員與各種可視化技術斗爭之后，自我形象逐漸浮現。“這是一種輕輕閃爍的云，似乎吞沒了機器人的三維身體，”利普森說。“隨著機器人的移動，閃爍的云朵輕輕地跟著它移動。” 機器人的自我模型精確到其工作空間的 1% 左右。

自建模機器人將導致更自力更生的自主系統

機器人在沒有工程師協助的情況下進行自我建模的能力很重要，原因有很多：不僅可以節省勞動力，還可以讓機器人跟上自身的磨損，甚至可以檢測和補償損壞. 作者認為，這種能力很重要，因為我們需要自治系統更加自力更生。例如，工廠機器人可以檢測到某些東西沒有正確移動，并進行補償或尋求幫助。

“我們人類顯然有一個自我概念，”該研究的第一作者陳博元解釋說，他領導了這項工作，現在是杜克大學的助理教授。“閉上你的眼睛，試著想象如果你采取一些行動，比如向前伸展你的手臂或向后退一步，你自己的身體會如何移動。在我們大腦的某個地方，我們有一個自我的概念，一個自我模型，它告訴我們我們所處的周圍環境的體積，以及隨著我們的移動而變化的體積。”

機器人的自我意識

這項工作是 Lipson 數十年來尋求賦予機器人某種形式的自我意識的方法的一部分。“自我塑造是一種原始的自我意識形式，”他解釋道。“如果機器人、動物或人類擁有準確的自我模型，它就能在世界上更好地發揮作用，做出更好的決策，并具有進化優勢。”

研究人員意識到圍繞通過自我意識授予機器更大自主權的限制、風險和爭議。利普森很快承認，正如他所指出的，這項研究中展示的那種自我意識“與人類相比微不足道，但你必須從某個地方開始。我們必須緩慢而謹慎地前進，這樣我們才能在將風險降至最低的同時獲得收益。”