Observation, Robotics

機器人產業真的要起來了嗎?

今天看到一位朋友寫了一篇不錯的文章 – 《機械人將會搶了我們的工作?

這篇文章簡述了機器人產業的現況,我看了覺得還滿有趣的,因為我沒有從失業率的角度去看過機器人產業,雖說確實滿多人聽到機器人要起來第一反應都是機器人會不會搶走人類的工作。

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以技術的角度出發,機器人產業要真正崛起有幾個關鍵技術要突破,

1.物體辨識(Object Recognition)

現今的物體辨識已經有相當多的演算法,有一篇好paper(2012的paper,整理了目前物體辨識的主要流程跟演算法)可以參考。

物體辨識簡單來說主要有兩個步驟,Segmentation跟Recognition。

Segmentation的功能是把畫面中一個個物體分開,以下圖中間來說,馬跟背景的樹是不同的物體,segmentation就是要把馬跟樹區分開來。

Segmentation

而Recognition就是要把切出來的那一坨物體(以上例而言就是那匹馬)辨識出是什麼東西。

但是目前的辨識離人類的辨識還差很多,應該說根本差遠了(不管是速度還是準確度,我們幾乎是瞬間就辨識出物體,根本神速,如果你有試著要實作辨識就知道人類有多強)。人類在做辨識的流程跟先做segmentation、再做recognition似乎有點不同,我們在做segmentation的途中,對這個物體有了基本的輪廓概念就已經在做辨識,假設我近距離看到一台筆電的螢幕,我大概就會先猜到它是一台筆電,然後我會調出筆電的相關知識,知道筆電要有鍵盤,於是我再往下一瞄看到有鍵盤之後,就確定這個東西是筆電了,也就是segmentation跟recognition是彼此相依的,我根本不需要切出整台筆電的形狀,然後再拿去跟物體模型比對,甚或是拿去機器學習一番。至於詳細演算法是什麼還不知道XDD

2.語意地圖(Semantic Map)

有了良好的物體辨識之後,在處理動態環境(也就是環境中物體位置會改變,如同真實世界)上的關鍵問題就被解決。當機器人辨識出物體之後,可以把這個物體存入自己的地圖中,就像是我們知道家裡的水杯擺在哪、衣服在哪、鞋子在哪等等(閉上眼睛想像一下你家環境,這就是語意地圖),如果沒有這個語意地圖,機器人幾乎不可能做到接收指令後就完成一項任務,也就是沒辦法做planning完成任務(想一想如果你接收到一個指令是”幫我拿一杯水”,但你不知道水在哪、不知道杯子在哪、不知道怎麼找水跟杯子有可能完成這項任務嗎?)。

當然語意地圖跟機器人的知識也息息相關,不過先不提。放一張語意地圖的示意圖。

semantic map示意圖

3.決策規劃(Planning)

有了語意地圖之後,機器人可以開始有規劃完成任務的能力,也就是可以開始做一些有用的事情(真正幫人類服務!)。例如口渴時可以叫機器人幫忙拿杯水、找不到東西時叫機器人幫忙找東西等等。但是做規畫需要極大量的知識,而前面都還沒發展起來,planning要發展得很完整略顯空虛。

4.認知架構(Cognitive Architecture)

這算是終極技術了,因為這個架構做到完美基本上就等同於人類的認知架構,也就像是科幻電影中那種可以像人類一樣思考的機器人。但是再做出這種機器人前大概要對人的認知架構有完全的了解。而這種東西就我所知還沒出現,不過依然有這篇不錯的paper可以參考(還有這個整理了世界上最頂尖的人工智慧project們的網站)。這項技術會帶出來的就是倫理問題了,以後應該會有比較多文章討論要怎麼面對像人類一般思考的機器人。

相信大家看得出來這幾項技術有很大的關聯性,物體辨識是建立出實用語意地圖的關鍵。而語意地圖是規劃完成任務的關鍵。不過認知架構超然於這些之上,認知架構如果發展得夠好,會提供其他技術一個堅實的基礎,可以把初始化的認知架構想像成剛出生的嬰兒擁有的認知,如果有了這個其他的怎麼會是問題?(可以教機器人,機器人可以自己探索世界,建構出自己的一套世界觀lol)

雖然列了這麼多技術,其實只要第一項物體辨識能有大突破,機器人的應用性就會比之前大非常多。舉例來說,我們只要有了強大的辨識技術,機器人就可以做垃圾分類,也就是全世界數以萬計的垃圾分類工作都可以交給機器人,而且在工廠內比較需要辨識的複雜工作(原本只能由人類做的)也可以被機器人取代。然後當這些應用潛力開始真正激發時,就會有更多資源投入形成正循環(不過未來的事誰也說不準,是吧?)。

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P.S.我之前在Quora看過一個問題 – <What are currently the most exciting challenges in robotics?>,有興趣的人可以看看。

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