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王碩:堅守在智能機器人研究的樂園里
  • 作者:鄭金武
  • 點擊數(shù):1264     發(fā)布時間:2019-09-18 09:52:00
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智能的本質(zhì)是什么?人的智能是怎么產(chǎn)生的?要探索這些終極問題,即便是遙遠(yuǎn)的未來也未必有解。 

這也是王碩在人工智能研究的道路上遇到的最大困難。“現(xiàn)階段的人工智能,針對一些典型場景,取得了很好的進展。但處理復(fù)雜場景和任務(wù)時,人工智能算法還需要極大提升。” 

王碩說,了解人的智能是怎么形成的,會對機器的智能生成有比較大的幫助。在人工智能與機器人領(lǐng)域近二十年的耕作中,王碩的研究方向沒有太多變動。他覺得,這樣的堅守讓研究變成樂趣,也有助于讓汗水結(jié)出碩果。 

二十年堅守 

王碩是中國科學(xué)院自動化研究所(以下簡稱自動化所)研究員。他所在的復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室,主要針對智能機器人技術(shù)開展從基礎(chǔ)理論、前沿核心到重大應(yīng)用的全方位、多層次的研究和探索。 

1998年,王碩來到自動化所攻讀博士學(xué)位,方向就是多機器人系統(tǒng)。2001年畢業(yè)后,留在自動化所工作至今。 

“所里的很多老師,堅持人工智能的相關(guān)研究很多年?!痹诋?dāng)時,人工智能的發(fā)展并沒有現(xiàn)在這般如火如荼。蟄伏多年,王碩和同事們才迎來了人工智能的黃金機遇期。 

“仿鰩魚水下作業(yè)機器人”是王碩及其團隊近年來的一個標(biāo)志性成果。這個仿生機器人系統(tǒng)借鑒了鰩魚的推進結(jié)構(gòu),并掛載了一個輕量的機械臂,可以抓取物體。 

機器魚類的產(chǎn)品,仿生推進控制問題是一大難點。王碩及其團隊在研究中,研發(fā)了仿魚鰭推進系統(tǒng),使得機器魚的推進控制問題得到了很好的解決。 

而要讓機械臂能夠抓取物體,首先是要讓機器能夠識別目標(biāo)物體。自動化所多年來在模式識別領(lǐng)域的積累,為物體識別提供了保障。不過,識別物體后,是讓機器魚先游過去再抓取,還是直接伸臂去抓?是從上面去抓,還是從左邊去抓?這個問題讓團隊犯了難。 

王碩說,不同的環(huán)境和目標(biāo)位置,就有不同的操作和控制策略?!拔覀儼讯喾矫娴募夹g(shù)結(jié)合在一起,取得的效果還可以。” 

2018年,仿鰩魚水下作業(yè)機器人參加獐子島水下機器人大賽,下海抓取海參、海膽、扇貝等。團隊的王宇參與了現(xiàn)場的操作,最終的成績十分亮眼。 

“我們的機器魚在在線識別方面取得第一名,在抓取方面取得第三名?!蓖醮T說。 

研發(fā)“云腦” 

隨著智能機器人應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴大,機器人所需面對的環(huán)境變得越來越復(fù)雜與不確定,對機器人自主、智能的要求也越來越高。特別是面對云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的迅速發(fā)展,王碩思考,如何結(jié)合新技術(shù),構(gòu)建一個機器人系統(tǒng)的公共“大腦”。 

王碩認(rèn)為,將大量計算需求從機器人本體移至具有更強計算能力和存儲能力的“大腦”,實現(xiàn)機器人基礎(chǔ)功能的模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化和快速接入,并且實現(xiàn)機器人之間數(shù)據(jù)的交互和知識的共享,“是機器人研究和應(yīng)用領(lǐng)域的共性需求和發(fā)展目標(biāo)”。 

王碩及其團隊為此開展了“云腦”系統(tǒng)研發(fā),希望通過云端智能信息處理與決策服務(wù)平臺,實現(xiàn)多個機器人的統(tǒng)一協(xié)調(diào)管理并為機器人提供智能服務(wù)。 

同時,“云腦”通過標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化的機器人核心基礎(chǔ)軟硬件和本地/云端接口協(xié)議,可實現(xiàn)機器人軟件和硬件功能構(gòu)件的可復(fù)用和可置換,能有效解決目前機器人研發(fā)中難以快速集成、存在大量的重復(fù)性工作的問題。 

王碩說,這將大大提高機器人系統(tǒng)學(xué)習(xí)的效率、知識的共享。 

邁向更深 

在王碩看來,機器人產(chǎn)業(yè)是很重要的產(chǎn)業(yè)方向,而多學(xué)科交叉、機器人技術(shù)與其他不同領(lǐng)域技術(shù)相結(jié)合,也將產(chǎn)生很好的顛覆性技術(shù)。 

自動化所參與了中國科學(xué)院腦科學(xué)卓越創(chuàng)新中心建設(shè)。在這個創(chuàng)新型機構(gòu)中,集成了中國科學(xué)院神經(jīng)科學(xué)研究所(以下簡稱中科院神經(jīng)所)、深圳先進技術(shù)研究院、中國科技大學(xué)等單位,促進學(xué)科交叉融合是這一機構(gòu)的重要特征。 

但如今的腦科學(xué)中,關(guān)于大腦智能的研究還沒有形成統(tǒng)一、完整的理論體系。王碩意識到,現(xiàn)在的人工智能,更多的是借助計算能力,通過高性能的算法對人類智能做一些功能的模仿。這些模仿與人的真正的智能差距還是很大的。 

“盡管在實際生活中,有一些已經(jīng)在應(yīng)用了,應(yīng)用效果也很好。但這些都僅是在特定場景的應(yīng)用。如果場景環(huán)境發(fā)生較大變化,其適用能力就會大幅降低?!蓖醮T說。 

通過與中科院神經(jīng)所等單位的同仁進行交流,促進了王碩團隊對神經(jīng)科學(xué)的了解。他們也跟中科院神經(jīng)所、東北師范大學(xué)心理學(xué)院等單位建立了合作聯(lián)系,“這對我們?nèi)斯ぶ悄芩惴ǖ倪M一步研究很有啟發(fā)”。 

摘自《中國科學(xué)報》


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