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編 | 子佩
智東西11月11日消息,AI已經是我們生活中必不可少的一部分,但你聽過物理AI嗎?
11月10日,帝國理工大學研究人在《Nature Machine Learning》上發表新研究,首次定義了術語「物理人工智慧(Physical AI,下簡稱PAI)」,並提出通過整合學科來縮小機器人與人類之間的距離,以幫助未來的研究人員創建具有與智能生物體的相關功能,如身體控制、自主權和感知能力,的「逼真」機器人
論文連結:https://www.nature.com/articles/s42256-020-00258-y
無論是從上世紀末的科幻電影,還是現如今發展迅猛的人工智慧,「機器人」與「生物體」都像是天然割裂開來的兩片孤島,自遠古便老死不相往來。
但帝國理工大學及其合作夥伴們卻認為,應該通過教學和科研相結合,為智慧機器人注入栩栩如生的生命。
在論文中,PAI被定義為有與人類或者動物,有相似行為動作,甚至擁有可以被衡量的「智力」的機器人。這些機器人可以在工作和日常生活中幫助人類完成那些對人體有害的工作,並在醫學、護理、建築和工業領域提供幫助。
帝國理工大學航空系和瑞士聯邦材料科學與技術實驗室(下稱Empa)的機器人材料與技術中心的聯合領導者,米爾科·科瓦奇教授說「PAI將是機器人技術研究的新領域,並將在未來幾十年產生重大影響。」
但同時,科瓦奇教授也提到,機器人「身體」的發展遠遠落後於其「大腦」的進步,不像這幾年快速發展的AI領域,如何為機器人注入「物理智能」,讓他們學會呼吸等一系列機器人生物行為,這個領域的探索仍相對較少。
儘管機器人和生物之間似乎有不可逾越的鴻溝,但誰都不知道在他們的「結合」是否會像AI一樣迸發出不可思議的火花。迄今為止,還沒有自動機器人能像計算機或者手機那樣與周圍環境和人類進行交互。
研究人員說,造成這種差距的原因可能是,在我們的教育體系中,「機器人」和「生物」就是天然分割的兩塊,所以無論是對於學生還是科研人員,將機器人的「物理智能」和「頭腦智能」結合起來都不是件容易事。
所以,研究團隊需要更廣泛的學科知識來構建更逼真的機器人,同時,跨學科的合作也非常重要。
論文中確定了創建PAI必不可少的五個主要學科:材料科學、機械工程、計算機科學、生物學和化學。
科瓦奇教授說:「人工智慧的概念通常僅限於計算機、智慧型手機和數據密集型計算。 但如果從廣義上思考AI,我們還可以基於AI開發學習系統、嵌入式傳感器、流體邏輯和集成驅動等許多東西。PAI方面的研究以綜合和多學科的方式共同發展,可以為學生和研究人員打破一些刻板印象。」
此外論文中也提出,如果要讓機器人學會生物化行為,就需要將傳統的機器人技術和AI及其他學科相結合,並創建PAI作為獨立的學科。
科瓦奇教授說:「除了建立單獨的學科,我們也認為,PAI將在實驗室中通過各種非常規材料和研究方法進行研究,已經進行各種各樣的合作。」
其中一個合作例子是帝國理工和Empa機器人材料與技術聯合中心,將Empa擅長的材料科學與帝國理工的空中機器人實驗室結合起來。
Empa航空系的Aslan Miriyev博士曾表示:「在PAI領域的研究可以使我們重新定義人機互動和機器人-環境交互。」
論文還建議學術機構和學術社區,多考慮僱傭PAI相關學科的教職員工,並鼓勵他們進行PAI方向的研究。
Aslan Miriyev博士說:「我們特別需要這種支持,因為如果要投身於PAI,就意味著需要大膽地離開原本學科的舒適區,研究成果未知,職業道路也具有更多的不確定性。到目前為止,創造「生物化」機器人幾乎是一項不可能的任務,但如果PAI被納入高等教育系統,那麼結果說不定就會不一樣。」
研究團隊期望通過宣傳PAI概念、將其建立為一個獨立學科、納入教育體系已經招募合作團隊,來進一步完成這個「不可能的任務」,以鋪平通往「生物化」機器人生態系統的道路。
就像幾十年前,AI聽起來也似乎是天方夜譚,PAI作為一個新的概念,無論它會遇上不可跨越的技術壁壘而失敗,還是一炮而紅改變世界,它都邁出了跨越生物與機器人「鴻溝」的一步。
來源:TechXplore、IEEE Sperctum