具有感知的机器人：如何通过触觉AI改变人机关系

具有感知的机器人已经成为科幻作品中的常见元素，引发了诱人的伦理问题，并阐明了创建人工意识的技术障碍。科技界今天在人工智能（AI）方面取得的许多成就都归功于最近在深度学习方面的进展，深度学习使机器能够在训练过程中自动学习。

这一突破消除了需要耗时的、手动的特征工程——这是深度学习在AI和科技创新中脱颖而出的一个关键原因。

在这一势头的基础上，Meta（拥有Facebook、WhatsApp和Instagram）正在通过先进的“触觉AI”技术进入大胆的新领域。该公司最近推出了三个新的AI驱动工具——Sparsh、Digit 360和Digit Plexus，旨在为机器人提供一种模仿人类感知的触觉敏感性。

目标是什么？创造不仅仅模仿任务而且积极与周围环境交互的机器人，类似于人类与世界的交互方式。

Sparsh，以梵语中的“触摸”命名，是一种通用目的代理AI模型，允许机器人实时解释和对感官提示做出反应。同样，Digit 360传感器，是一种人工指尖，可以帮助机器人感知触摸和物理感觉，例如针头的刺激或压力变化。Digit Plexus将作为桥梁，提供一个标准化的框架，用于跨各种机器人设计集成触觉传感器，使捕获和分析触觉数据变得更容易。Meta认为，这些AI驱动的工具将使机器人能够处理需要“人类”触觉的复杂任务，特别是在医疗保健等领域，敏感性和精度至关重要。

然而，感知机器人的引入提出了更大的问题：这种技术是否会解锁新的合作水平，还是会引入社会可能无法处理的复杂性。

“随着机器人解锁新的感官，并获得高水平的智能和自主性，我们需要开始考虑它们在社会中的角色，”Ali Ahmed，Robomart的联合创始人和CEO告诉我。“Meta的努力是向它们提供类似人类的感官迈出的重要第一步。随着人类与机器人日益亲密，他们将开始像对待生活伴侣一样对待机器人，甚至会与他们一起建立生活。”

人机和谐的框架，未来？

除了在触觉AI方面的进展外，Meta还推出了PARTNR基准，这是一个用于大规模评估人机协作的标准化框架。PARTNR旨在测试需要规划、推理和协作执行的交互，允许机器人在结构化和非结构化环境中与人类导航。通过集成大型语言模型（LLM）来指导这些交互，PARTNR可以评估机器人在协调和任务跟踪等关键元素方面的能力，将它们从简单的“代理”转变为真正的“伙伴”，能够与人类合作无间。

“当前的论文对于基准测试来说非常有限，即使在自然语言处理（NLP）中，需要相当长的时间来完善大型语言模型（LLM）以适应现实世界。要将其推广到82亿人口，并且只有有限的实验室环境，这将是一项巨大的工作，”Ram Palaniappan，TEKsystems的CTO告诉我。“需要更大的专门努力来推动这项研究论文，以使其成为可行的试点。”

为了将这些触觉AI进步推向市场，Meta与GelSight Inc.和Wonik Robotics合作。GelSight将负责生产Digit 360传感器，预计明年发布，并将为研究社区提供高级触觉能力。Wonik Robotics将负责生产下一代Allegro Hand，它集成了Digit Plexus，使机器人能够以新的精度执行需要触觉的复杂任务。然而，并不是每个人都相信这些进步是朝着正确的方向迈出的一步。

“虽然我仍然相信为机器人添加感知能力可能是有意义的，以便它们能够理解环境，但我认为当前的用例更多地与面向大众的机器人和改善它们的交互有关，”Agustin Huerta，Globant数字创新北美高级副总裁告诉我。“我不认为我们会接近给予它们人类级别的感觉，也不认为这是必要的。相反，它将作为决策过程中的一个额外数据点。”

Meta的触觉AI发展反映了欧洲的一个更广泛的趋势，在那里，像德国、法国和英国这样的国家正在推动机器人感知和意识的边界。例如，欧盟的地平线2020计划支持一系列旨在推动机器人边界的项目，从触觉感知和环境意识到决策能力。另外，德国卡尔斯鲁厄理工学院最近推出了ARMAR-6，一种为工业环境设计的仿人机器人。ARMAR-6能够使用钻头和锤子等工具，并具有允许它学习如何抓取物体和协助人类同事的AI能力。

但是，Dr. Peter Gorm Larsen，丹麦奥胡斯大学电气和计算机工程系副主任，欧盟资助的RoboSAPIENS项目协调员，警告说Meta可能忽略了一个关键挑战：在自主机器人操作的物理现实中，虚拟感知和环境、人类安全之间的差距。

“机器人不具备与生物相同的智能，”他告诉我。“科技公司有道义上的义务，确保其产品尊重道德界限。个人而言，我最担心的是先进触觉反馈与紧凑的3D眼镜的潜在融合。”

我们是否准备好让机器人“感知”？

Dr. Larsen认为，真正的挑战不是触觉AI传感器本身，而是它们在自主环境中的部署。“在欧盟，机械指令目前限制了机器人中AI驱动控制的使用。但在我看来，这是一个过于严格的要求，我们希望能够在我目前协调的RoboSAPIENS项目中证明这一点。”

当然，机器人已经在世界各地的各个行业与人类合作。例如，Kiwibot帮助了面临劳动力短缺的仓库的物流公司，瑞士公司Anybotics最近获得了6000万美元的资金，以将更多的工业机器人引入美国，根据TechCrunch的报道。我们应该期待人工智能继续渗透到各个行业，因为“AI加速了重复任务的生产力，如代码重构、解决技术债务和测试，并改变了全球团队的协作和创新方式，”Ness Digital Engineering全球智能工程实践负责人Vikas Basra说。

同时，这些机器人的安全性——现在以及在它们可能的“有感知”未来——是行业进步的主要关注点。

SQream的产品副总裁Matan Libis在The Observer中说：“公司的下一个重大使命将是建立AI在社会中的地位——其角色和责任……我们需要明确其界限和真正有帮助的地方。除非我们确定AI的局限性，否则我们将面临日益增长的对其在日常生活中整合的担忧。”

随着AI的发展以包含触觉感知，它提出了一个问题：社会是否准备好让机器人“感知”？专家认为，纯粹基于软件的超级智能可能会遇到瓶颈；为了达到真正先进的理解，AI必须在我们的物理环境中感知、感知和行动，合并模态以更深入地理解世界——这是机器人独特的能力。然而，超级智能并不等同于感知。“我们必须不至于将工具人格化，以至于将其视为有感知的生物，除非它已被证明具有感知能力，”Ahmed解释说。“但是，如果机器人通过了感知测试，那么我们就有道义上的责任，授予它们一定的自由和权利作为有感知的生物。”

Meta的触觉AI的影响是显著的，但这些技术是否会带来革命性的变化或跨越道德界限仍然不确定。目前，社会不得不思考一个未来，AI不仅能看到和听到，还能触摸——可能以我们刚刚开始想象的方式重塑我们与机器的关系。

“我不认为提高AI的感知能力会越过道德界限。它更与如何使用这种感知来做出决定或驱动他人的决定有关，”Huerta说。“机器人革命不会与工业革命不同。它将影响我们的生活，并将我们置于一个状态，我认为人类可以在这种状态下蓬勃发展。为了实现这一点，我们需要开始教育自己和未来的世代，如何与机器人建立健康的关系。”