机器人研究领域的先锋罗德尼
·布鲁克斯（Rodney Brooks）正在加利福尼亚州门洛帕克市进行演讲。他先将手伸进衣袋摸着兜里的零钱，找出一枚硬币把玩着，这是他一贯的开场方式。
这个动作几乎用不着动脑子。但是布鲁克斯博士指出，人工智能研究者训练机器人完成这项任务的难度，可比让IBM的机器人沃森在“快问快答”节目中获胜的难度大得多了（译注：2011年，由IBM和美国德克萨斯大学联合研制的超级电脑“沃森”在美国最受欢迎的智力竞猜电视节目“快问快答”中击败该节目历史上两位最成功的选手肯
·詹宁斯和布拉德
·鲁特，成为“快问快答”节目新的王者）。虽然工业机器人已经比以前先进了很多，但是它们的任务都是重复性的动作。机器人比人类还差得太远，不能和我们一样轻松地在物质世界中拿取东西，随意移动。研究人员表示，设计出一个能够模仿最基础的运动和感知能力的机器人，在机器人发展史上的影响将是变革性的。其应用领域将覆盖从照顾老人到海外制造业务重新回归美国（这次需要的工人就少了）。不过，这类设计面对的挑战也同样超乎想象，远比攻克人工智能领域的口语和听力障碍要难得多。
“要想复制生物学能力，比如知觉、触觉、计划思维或者理解力等等，在基础研究上的困难要大很多”，坐落在硅谷，专业设计开发机器人的Willow Garage公司的视觉专家加里
·布拉德斯基（Gary Bradski）说，“上述困难总是出人意料，而人类做这些事情的时候却是这么轻而易举。”
挑战人工智能研究
五角大楼的美国国防部高级研究计划署（DARPA）曾在20世纪60年代推动了第一代人工智能研究，目前该署又将支持三家机构进行机器人手研究，并承担相当于目前系统开发十分之一的成本费用，估计数目在10万美元以上。另外在今年6月，美国总统奥巴马访问了匹兹堡的卡耐基梅隆大学，公布了一项5亿美元的计划，该计划将发展尖端的机器人技术，以重振美国制造业。成本较低的电脑控制机器人手只是计划中的第一步。
设计一台能和人类一样灵活的机器人，应当从什么方面入手呢？对这个问题的争议还很大。要让机器人能够叠衣服、做饭、洗碗，还需要感知模仿软件的突破。现在的机器人在特定的有限环境中，通常是可以做到上述某一种任务的。但是用研究者的话来说，他们的机能还很“脆弱”，“环境中一点点微小的变化都能导致它们的失败。不仅如此，要让它们换个任务，就还得不厌其烦地重新编程。”
许多机器人研究者正在探索一种由浅入深的方法，希望通过训练机器人每次完成一个单项任务，给它们建立一个任务库，最终它们就有可能模仿出人类的复杂动作了。另一些研究者则对此持怀疑态度，他们认为只有等人工智能研究有了突破，创造出更加灵活的人工感知能力时，才能生产出真正有用的机器人。
加州大学伯克利分校的一组学生去年曾在互联网发布了一段机器人叠毛巾的视频，从中可以看出当今最先进的机器人也有的局限性。一个外形相当科幻的机器人，可以识别毛巾的边角，抚平褶皱，灵巧地把毛巾折叠好并整齐地摞成一叠。
研究人员正在训练机器人完成涉及多种材料的复杂的任务。在上图中，机器人经过编程，利用立体摄像头和两个带抓手的手臂识别和折叠毛巾，过程如下。
检查毛巾堆机器人通过装在头部的立体摄像机识别出一堆毛巾中某一条的中心，用一只机械手臂抓住该中心点。
探测边角机器人举起毛巾，抖动并旋转，用其内部的算法来定位毛巾相邻的两个边角，然后抓住它们。
抻展毛巾机器人拉扯边角数次。如果发现毛巾中间是拧着的，就会旋转抓手的方位，直到毛巾平整地抻展开。
平铺毛巾机器人将毛巾短的一边向上握住，如果方向不对则进行调整，将毛巾放在桌面铺平。
折叠毛巾机器人通过摄像机估计毛巾的尺寸和位置，再将顶部对准底部的对角折叠。
再次折叠机器人调整抓手，重复一次平铺和折叠过程，将毛巾折成整齐的小块。
堆叠毛巾机器人把这块毛巾放在叠好的整齐毛巾堆上，再转回杂乱的毛巾堆前，重复以上的步骤。
网上公布的视频是以实际速度的50倍进行播放的，可见机器人的能力还很薄弱（今年春天，学生们说他们开始训练机器人向叠衬衫和叠袜子发起了新一轮挑战）。
即使是最被看好、最昂贵的机器人研究，也还没有出现令人惊喜的成果。例如，今年二月，由美国航天局和通用汽车公司合作研发的灵巧的机器宇航员2号（Robonaut 2），已乘着航天飞机飞上太空，驻守在国际空间站里。开发者承认，机器人所需的软件尚未最终完成。这个上部躯干与人类相仿的机器人之所以能被送上空间站，只是因为这个运载发射的机会太难得了。
“我们正处在一个先有鸡还是先有蛋的两难境地中”，布鲁克斯博士说，“我们还没有做出完整的机器人手，所以也不知道该用什么样的传感器和知觉算法；也正因为我们没有确定使用什么抓取策略，所以也就不确定该设计什么类型的手。”布鲁克斯博士自己也正在努力攻克这一难题，2008年，他在波士顿创办了Heartland机器人公司，致力于开发新世代低成本机器人。
期待感知技术突破
国防部高级研究计划署方面，资助了斯坦福国际研究所、桑迪亚国家实验室和iRobot公司三家机构，进行机器人手臂研发，他们的成果给了人们一些乐观的依据。
在斯坦福国际研究所，斯坦福大学的研究生约翰
·乌曼（John Ulmen）和丹
·奥克斯（Dan Aukes）最近完成了模拟人类能力的临门一脚：他们制造出了有四个手指的机器手，并且在抓取时拥有和人类一样精准的触摸感应。这种机器手的每根手指上有三个关节，每个关节先由立体打印机单独制造出来，再覆上一层和智能手机的触摸感应屏相同质地的“皮肤”。
“智能手机的触觉显示技术让我们跨越了一大步”，帕布罗
·加尔西（Pablo Garcia）说，他是斯坦福国际研究所的机器人设计师，也是机器人设计项目的负责人，和他一起工作的是人工智能研究员罗伯特
·伯尔斯（Robert Bolles）。加尔西说，“我们搭了这些技术的顺风车，这些技术将会更新、更便宜，我们也指望着这点。”
但是，现在还缺乏一种足够强大和灵活的软件，让机器人能够像人类一样轻而易举地完成任务。这等待着机器人感知研究方面的突破。计算机科学家、国防部高级研究计划署自动机器人操作研究项目负责人基尔
·普拉特（Gill Pratt）曾表示，“这比‘沃森’机器人更难做。”“这个世界是由各种各样连续不断的形状组成的”，这些形状还会相互掩盖，他说，“感知系统需要能够分辨这些形状，这要求机器人具有相当于儿童的常识水平。”
在Willow Garage公司，布拉德斯基博士和一组人工智能专家及机器人专家的力量集中在“hackathons”项目，该项目已经为公司的PR2机器人编程，使之可以完成从冰箱取啤酒、打台球、包装杂货等任务。
今年五月，在白宫科技政策办公室的支持下，布拉德斯基参与创办了第一届“感知难题挑战赛”。第一支设计出能从一般超市和药房货架上识别出100种货品的机器人队伍，可以获得一万美元的奖金。识别出80%货品的参赛队伍也能获得部分奖金。
这项比赛在上海的一次机器人会议中举行，但结果没有一支队伍达到了80%的目标。表现最好的是伯克利的叠衣机器人，名叫布雷特（Brett），这个名字也是“伯克利排除乏味任务机器人”（Berkeley Robot for the Elimination of Tedious Tasks）的首字母简称。布雷特能够识别总量为50的小样本货品68%的对象。该小组的机器人在叠衣服上也有了进步，最近他们发布了一条新的视频，展示了机器人叠衣服的速度比以前快了。
“我们的终极目标是使机器人完成整个洗衣服的流程”，领导该小组的伯克利计算机科学家彼得·阿比尔（Pieter Abbeel）说，“从洗衣筐里拿出脏衣服，到洗好、烘干、叠整齐，都将由机器人完成。”
资料来源The New York Times
责任编辑 彦 隐