具有感知的机器人：如何通过触觉人工智能改变人机关系

具有感知的机器人已成为科幻作品中的常见元素，引发了诱人的伦理问题，并突出了创造人工意识的技术障碍。目前，科技界在人工智能（AI）方面取得的成就很大程度上归功于深度学习的最新进展，这使得机器能够在训练过程中自动学习。

这一突破消除了对耗时的、手动的特征工程的需求，这是深度学习在人工智能和科技创新中脱颖而出的一个关键原因。

在此基础上，Meta（拥有Facebook、WhatsApp和Instagram）正在利用先进的“触觉人工智能”技术进入新的领域。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。

目标是创建不仅能模仿任务，还能积极与环境互动的机器人，就像人类与世界互动一样。

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线索做出反应。同样，Digit 360传感器是一种人工指尖，能够帮助机器人感知触摸和物理感觉，如针头的刺激或压力变化。Digit Plexus将作为一座桥梁，提供一种标准化的框架，用于集成触觉传感器到各种机器人设计中，使捕获和分析触摸数据变得更加容易。Meta相信，这些AI驱动的工具将使机器人能够处理需要“人类”触摸的复杂任务，特别是在医疗保健等领域，敏感性和精确性至关重要。

然而，引入感知机器人引发了更大的问题：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应对的复杂性？

“当机器人解锁新的感官，并获得高水平的智能和自主性时，我们需要开始考虑他们在社会中的角色，”Ali Ahmed，Robomart的联合创始人和CEO，告诉我。“Meta的努力是向为他们提供类似人类的感官迈出的一大步。随着人类与机器人日益亲密，他们将开始将机器人视为生活伴侣、伙伴，甚至会与他们一起建立生活。”

人机和谐的框架：未来？

除了在触觉人工智能方面的进展外，Meta还推出了PARTNR基准，这是一个用于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，并将大型语言模型（LLM）集成到这些交互中，以评估机器人在协调和任务跟踪等关键元素方面的能力。通过这种方式，PARTNR可以将机器人从简单的“代理”转变为真正的“伙伴”，使其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，也需要相当长的时间来完善大型语言模型（LLM）以应用于现实世界。对于82亿人口来说，在有限的实验室环境中进行普遍化将是一项巨大的工作，”Ram Palaniappan，TEKsystems的CTO，告诉我。“需要更大的努力来推动这项研究，以使其成为可行的试点。”

为了将这些触觉人工智能进步推向市场，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先进的触觉能力。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复杂的触觉任务。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。

“虽然我仍然相信添加感知能力可能对机器人理解环境有意义，但我认为当前的使用案例更多地与机器人面向大众和改善他们的交互有关，”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机器人类似人类的感觉，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的触觉人工智能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Horizon 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。此外，德国的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类人机器人。ARMAR-6能够使用钻头和锤子等工具，并具备人工智能能力，使其能够学习如何抓取物体并协助人类同事。

但是，Peter Gorm Larsen博士，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：虚拟感知和机器人操作的物理现实之间的差距，特别是关于环境和人类安全的问题。

“机器人不像活着的生物那样拥有智能，”他告诉我。“科技公司有道德义务确保他们的产品尊重道德界限。个人而言，我最担心的是先进的触觉反馈与紧凑的3D眼镜（如普通眼镜）结合的潜在风险。”

我们是否准备好让机器人“感知”？

Larsen博士认为，真正的挑战不在于触觉人工智能传感器本身，而在于它们如何在自主环境中部署。“在欧盟，机械指令目前限制了AI驱动的控制在机器人中的使用。但在我看来，这是一个过于严格的要求，我们希望在我目前协调的RoboSAPIENS项目中能够证明这一点。”

当然，机器人已经在各个行业与人类合作。例如，Kiwibot帮助物流公司解决了仓库中劳动力短缺的问题，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推向美国市场，根据TechCrunch报道。我们应该期待人工智能继续渗透到各个行业，因为“人工智能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，并改变了全球团队如何协作和创新，”Ness Digital Engineering的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——现在和将来——是行业进步的主要问题。

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确定AI在社会中的地位——其角色和责任……我们需要明确其界限以及它真正有帮助的地方。除非我们确定AI的限制，否则我们将面临日益增长的对其融入日常生活的担忧。”

随着人工智能的发展以包括触觉感知，它引发了一个问题：社会是否准备好迎接“感知”的机器人？专家认为，纯粹的软件超级智能可能会遇到瓶颈；为了达到真正的、高级的理解，人工智能必须感知、感知并在我们的物理环境中行动，合并模态以更深入地理解世界——这是机器人所擅长的。然而，超级智能并不等同于感知。“我们不能将工具人格化到将其视为有感知的生物的程度，除非它已经证明自己具有感知能力，”Ahmed解释说。“但是，如果机器人通过感知测试，那么我们就有道德和基本的责任来授予它们一定的自由和权利作为有感知的生物。”

Meta的触觉人工智能的影响是显著的，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，人工智能不仅能看到和听到，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的感知能力会跨越道德界限。这更多地与如何使用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，我认为可以让人类繁荣。为了实现这一点，我们需要开始教育自己和下一代如何与机器人建立健康的关系。”