雷鋒網 AI 科技評論按：7 月 12 日-7 月 14 日，2019 第四屆全球人工智慧與機器人峰會（CCF-GAIR 2019）於深圳正式召開。峰會由中國計算機學會（CCF）主辦，雷鋒網、香港中文大學（深圳）承辦，深圳市人工智慧與機器人研究院協辦，得到了深圳市政府的大力指導，是國內人工智慧和機器人學術界、工業界及投資界三大領域的頂級交流博覽盛會，旨在打造國內人工智慧領域極具實力的跨界交流合作平臺。
7 月 13 日，日本東北大學機器人系教授、IEEE RAS 主席、IEEE Fellow 小菅一弘教授為 CCF-GAIR 2019 分會場「機器人前沿專場」做了題為「Co-worker Robot PaDY」的大會報告。以下為小菅一弘教授所做的大會報告全文。
很高興有機會給大家做分享，我是來自日本東北大學的機器人系教授小菅一弘，今日主要想談協作機器人。我收到邀請時，被告知有 30 分鐘的分享時間，現在看來我很可能會超時，希望這次演講能給大家帶來更多有趣的信息。
首先，給大家看在日本收集到的一些數據，當中就包括了對 2030 年及 2050 年的人口預測。
今日上午，我在酒店樓頂欣賞了一下深圳的城市風光，我發現這座城市的風景非常好，儘管這樣，我們依然不能忽略社會上存在的一些問題和挑戰，這些都值得我們在未來去做更多努力。
以上兩張圖是截至 2050 年的中國人口預測數據，簡單來說，人口老齡化的情況會變得越來越嚴重。而美國的預測數據要比中日兩國好，可能是與美國很多人不願意提前退休，即便到了退休年齡還在繼續工作有關。
之前《金融時報》的某個文章截圖表明，在 2016 年到 2017 年期間，日本一些公司招不到員工上班，在缺乏人力支撐業務的情況下，這些公司只好宣布破產。美國也存在相應情況，2018 年 10 月 10 號的一個數據顯示，美國到了 2028 年可能會面臨的一個挑戰是，很大一部分人將欠缺未來所需的必要技能，最終會對整個社會經濟造成很大的損失。
另外還有一組來自聯合國的數據顯示，68% 的世界人口到 2050 年時都會生活在城市裡，這說明城市化的趨勢是相當明朗的。這樣的環境將會充斥著各種摩天大樓，有的人也許很喜歡這種環境，但結合我們剛剛提到的挑戰來看，很多問題在未來將是潛藏存在的，比如建築需要加強結構設計來儘可能容納更多人，以創造更多的集約化空間。
人類與機器人的互動
接下來，我將與大家分享機器人研究所遇到的挑戰和機遇，包括機器人可以完成哪些事情、存在哪些機器人類型，以及不同類型的機器人所對應的使用場景。
日本差不多在 10 年前便開始啟動機器人學研究，當時主要研究將對社會帶來什麼影響，不過那時候取得的成果很少，最起碼在 2010 年時的進展依然不大。鑑於此，日本政府希望能夠做一些推進，尤其是探討機器人在服務業方面的機會。
我們做了基本分類，從個人、社區、國際社會三個角度出發，探討機器人分別能產生哪些價值。
這張由我列出的表格中，清楚描述了機器人在每個層面所帶來的挑戰和機遇。在國際層面，機器人可以介入的服務包括環境監控、自然資源探索、太空探索、深海/淺海探索等；在社區層面，可介入的服務包括政府服務、農業、森林、漁業、挖礦、基礎設施建設、製造業、建築業等；在個人生活品質的提升層面，包括在醫療、健康等方面都能帶來許多正面影響。
由於今天的會議跟人工智慧相關，所以我選擇了一個細分主題叫「人類與機器人的互動」。人類與機器人互動的歷史非常悠遠，說白了即是一個增強人類力量的功能，看起來仿佛很簡單，然而事實卻不是這樣的。從機器人，到操作員，再到環境，這三者之間的互動是非常微妙的，任何一個小動作都會牽涉到三者之間的綜合性變化。為了協調它，看似簡單的一個動作，都要在控制方面做非常多的努力。
另外一個我個人比較感興趣的話題是人類如何與機器人進行合作，因為這是未來人機協作方面非常核心的話題。
有一款差不多是在 20 年前被發明出來的機器人助手，從人機協作的層面來看非常成功，因為它可以幫人抬桌子。另外還有一款連接式機器人，通過兩個配套的機器人，可以幫人類移動櫃體。
採用這些相近技術，我們可以拓展到更多領域促成更多的事情。況且，當時我們還缺乏精確的控制技術，因為不存在優質的感知系統。換句話說，如果我們想控制一個移動機器人的精確移動，就要提高在機械力學方面的精度，這樣機器人才能夠在不藉助人類的幫助下自主地移動物體。
剛剛介紹的是我們早期做的一些實驗，我們可以看到一些簡單的操作是可以由機器人配合人類去完成的，與此同時，我們也發現在一些比較泛化的任務上，實際操作起來還是有點困難的，即使配置的是一個輔助型機器人系統。這是因為它無法理解這件事情。為了促進機器人與人類的合作，我們需要做的包括：
使其了解任務指的是什麼使其了解人類的意圖是什麼使其了解人類需要獲得的具體是哪些幫助
也許還有其他的內容，但我相信這三點是最重要的，相比起 10 年前，如今多了人工智慧的加持後，這三點其實已經做得越來越好了。
「翩翩起舞」的舞伴機器人
我們後來做出了許多有趣的機器人，比如會跳舞的舞伴機器人。舞伴機器人可以對舞步提前做出精準的預測行為。一般是男女兩個人共舞時，我們通過有形的物體去進行操作，這是一個基本的人機互動例子。這個研究非常有意思，我曾這樣告訴過我的學生，通過使用我們的研究，就能學會跳舞。
我們的跳舞行為是由一系列的動作組成的，一般是男性舞者做引導，女性舞伴進行配合，然後再根據跳舞規則以及周圍環境來完成的，所以得有相應的參數。作為女性舞伴，她必須根據自己對舞蹈的認識和經驗來配合男性舞伴，這也意味著女性舞伴必須對舞蹈非常了解，才能與男性舞伴配合好。換而言之，只有對舞蹈的規則設置瞭然於心，我們才能開發出這麼一個女舞伴系統，當然，第一版並不太完美，但已在 2005 年的瀨戶世博會上被使用起來了。
這是一款很古老的機器人，經過這些年都有點破舊不堪了，接下來我們儘量往極簡主義的方向去做。
在多維視覺方面，最開始的版本並不存在上下運動的操作，但考慮到上下運動對舞蹈而言非常重要，所以我們後來做了相應改進，既可以上下，又可以傾斜。此外，為了讓機器人在跳舞時能順利預測後面的舞步，我們決定把信息輸入到機器人的上肢中，因此設計了相應的舞步預估機器，使其能在跳舞過程中通過數據錄入來預測接下來的舞步。
需要強調的是，當時的 CPU 處理器的處理速度要比今天慢得多，但我們還是基於當時的處理器開發出了舞步預估機器，從而把舞伴機器人給成功創造出來。
在瀨戶世博會上，我們通過 10 天的時間向大眾展示了舞伴機器人的魅力，給廣大參觀者留下了深刻的印象。後來很多人問我這麼一個問題：這個東西設計出來，商業價值體現在哪裡？有人說了，可以放在日本的舞蹈學校中應用，但在現實中，這些學校的女性舞者數量大大超過了男性舞伴，根本就不需要這種女舞伴機器人。
無論如何，在這個研究過程中，我們更好地解讀並理解女性舞者。2005 年，《時代》雜誌把我們的研究評為當時最震撼人心的一個發明。近期有個韓國人告訴我，這個舞伴機器人在韓國的名聲也很響亮。
舞伴機器人還存在哪些挑戰呢？還是得回歸到與人的互動上，以及對人類行為和意圖的理解，然後在這過程中完成預測和互動，這些都還存在進步空間。另外前面也提到過，日本舞蹈學校欠缺男性機器人舞伴，而男性舞者起的是領舞作用，如何讓機器人領舞的意圖被人類舞伴所理解，依然是需要攻關的課題。
裝配機器人 PaDY
這是另一個典型的畫面，圖片中顯示的是過去的汽車工廠，這些工廠的生產線往往是由機器人負責組裝的。實際上，我們依然可以看到現實還存在許多需要人類親自動手組裝的環節，因為這部分組裝工作對機器人而言存在難度，如果在這樣一個空間裡，能有一個機器人給人類遞去相關零部件，那麼人類就能專注於配件與車身的連接，工作效率也就能獲得明顯的提升。
由我們創造出來的這款機器人名叫 PaDY，可以用來進行汽配零件的傳遞和交付，最終達到減少工作負載與錯誤率的目的。從 ISO 標準來看，它已不是單純的機器人，因為我們是按照 ISO 安全法規部署到位的——換句話說，我們的系統是基於公司的政策和規章制度來進行設計的。把 PaDY 引進後，我們可以有效把工人工作的時間縮短 20% 到 30%，當然還要取決於具體執行任務的差異化。
這背後有很多故事，我們將它引進到工廠裡使用幾個月後，廠方決定不再繼續使用，因為確實存在一些問題，需要我們進一步去提升性能，而我們提升性能使用的最主要手段就是機器學習。
為了改進早前系統存在的問題，我們需要收集歷史統計數據，這樣工廠的生產線工程師才能根據收集到的數據提前進行編程。由於生產線經常有變化，主要取決於每天量產的車數以及配置的工人數量，於是我們設置了實時、自動進行數據收集的系統，這樣就能針對這些工人的工作進行建模，然後基於建模進一步判斷該如何對機器人進行良好控制。
我們使用的是回歸模型建模方法，當工人完成一項任務時，我們就會進行回歸分析，從而獲知都存在哪些工作步驟。
這是我們實驗室所做的一個實驗，可以看到存在這麼一個循環鏈條——先執行任務 1，然後執行任務 2，最後再到任務 3，最後又回到前面的動作。類似的實驗主體只要重複 10 次實驗，系統就能正式運轉起來。
工廠的管理人員告訴我，有時工人試圖按照不同的流程來進行操作，為此，我們又另外開發了一個控制系統，來應對工人不按照標準流程進行操作的問題。我們的系統會進入自主學習模式，進而習得人類新的行為模式。當然，這個工作還在不斷擴展當中，我們試圖把這樣一個理念擴展到組裝線上去。剛製作出來的機器人有時跟公司現狀不是特別匹配，這時就需要你做相應的調整。
最後，進入到我的演講小結。
我們在全球範圍內遇到了各種各樣的挑戰和問題，當下的機器人可以做更多突破與創新，尤其是在應用方面。我希望未來能有更多以應用為導向的研究和發展，而人機協作是近來機器人領域的重點探討問題，因為我們在日常生活中非常需要類似的助理型機器人。演講中我具體介紹的案例包括舞伴機器人和裝配機器人 PaDY，最後也介紹了相關的運作原理。總而言之，希望未來能看到更多機器人的應用場景。感謝大家的聆聽。
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