肯·高柏: 从机器人那里学来的做人的四课

机器人越是根深蒂固地植入我们的生活，我们就越是需要检视自己作为人的形态。在TEDxBerkeley，肯·高柏分享了他从机器人身上学到的四堂课。（于TEDxBerkeley录制）

我知道这听起来很奇怪，

但我认为机器人可以启发我们

去做更好的人。

我在宾夕法尼亚州的伯利恒长大，

那里是伯利恒钢铁之乡。

我的父亲是一名工程师，

当我一天天长大，他教给我

事物是如何运行的。

我们在一起做项目

比如火箭模型和插槽汽车。

这里是我们一起做的卡丁车。

方向盘后面这个是我

还有我的妹妹和我当时最好的朋友，

一天，

他回家，那时我10 岁左右

在饭桌上，他宣布

下一个项目，我们打算做一个机器人。

一个机器人。

当时，我超级激动

因为在学校，

有名叫凯文的小霸王

老是欺负我

因为我是班里唯一的犹太孩子。

所以我迫不及待要开始着手做

这样我就可以让凯文认识认识我的机器人。（笑声）

(机器人噪音）

但这并不是的我爸爸想的那种机器人。

你看，他拥有一家镀铬公司

他们不得不得在

大量的化学品中搬运重钢部件

所以他需要像这样的工业机器人

基本上要能做托举的事。

但我爸没得到他想要的那种机器人，

我和他研究了几年，

但当时是 1970 年代，

暂时还没有

提供给业余人士的技术

所以爸爸继续手工做这种工作

几年以后，

他被诊断出患上癌症

你看，我们在试着做的机器人

正告诉他别做重型起重。

这是向他发出别接触有毒化学品的警告。

他那时并没有意识到，

他还染上了白血病，

45 岁的时候去世了

我被击溃了，

然而我永远不会忘了我们尝试做的机器人。

我在大学的时候，决定修读工程学，就像他一样。

我去了卡耐基梅隆大学，取得了我的机器人技术博士学位。

从那时起我一直研究机器人。

所以我想告诉你们的是

四 个机器人项目

还有他们如何鼓舞我成为一个更好的人。

1993 年，我是南加州大学的年轻教授

我刚建好我自己的机器人技术实验室，

这也是互联网出来的那一年，

我记得我的学生就是那些

那些告诉我互联网的人

我们当时都十分惊叹。

我们开始摆弄，那天下午，

我们意识到我们可以利用这个新的、 通用的接口

使得世界上任何人

都能操作在我们实验室的机器人。

于是，我们打算造播种机

而不是用机器人来打架或是投入工业

把它放进播种机中间，

我们管它叫Telegrarden。

我们还放了一台相机在机器人把手的

抓手上，我们写了一些特殊的脚本

和软件，如此一来，世界上任何人都能进来

并通过在屏幕上单击

就可以移动机器人

还能参观花园。

而且，我们同时还设置一些其他软件

允许你们参与和帮助我们在花园远程浇水

如果你多浇它几次，

我们就会给你些种子，自己来种。

这是一个项目，工程项目

我们发表了一些论文，关于它的设计，

系统的设计，但我们也把它看做

是一种艺术装置。

一年后，它被请到

奥地利的 Ars 电子乐博物馆里去

装在他们的大厅里，

我很高兴地说，将近九年

一天二十四小时，它依然在线运行。

操纵这个机器人的人

比史上任何一个机器人都多

有一天，

我突然接到一个意外的电话

一个学生打来的

问了一个非常简单但又深刻的问题。

他说，“机器人是真的吗？”

所有人都觉得它是，

而我们知道，因为我们和它一同工作。

但我知道他的意思，

因为它将有可能拍一组花园里

花朵的图片，然后，基本上，把索引加到

在计算机系统里，这样就看起来

像是真有这么一个机器人，而实际上没有。

我越是想到这个问题，我越是想不出

一个好答案，来告诉他个中区别

那时有个恰巧的时机，我被提供一个职位，

在这里，加州大学柏克莱分校，

我来这里，我咨询了休伯特 · 福斯，

世界知名的哲学教授，

我和他谈到这一点，他说：

"这是哲学里最古老和最核心的问题之一

这要追溯到怀疑论者，

直到笛卡尔。

这是认识论的问题，

是研究我们怎么知道什么是真的."

所以我和他开始一起工作，

我们创造了一个新名词： telepistemology，

对知识的远程研究。

我们邀请了著名艺术家、 工程师、

还有哲学家，就此写论文

这些结果收录在麻省理工学院出版社出版的

这本书里。

谢谢这位对人人都信以为真的东西，

提出质疑的学生

这个项目教给我人生重要的一课，

那就是总是质疑假设。

现在，我要告诉你们第二个项目

是由Telegarden 培养起来的。

在它运行期间，我和我的学生都很感兴趣

人们直接如何彼此互动

他们在花园里做什么。

所以我们开始思考，如果机器人能离开

花园，出到其他一些

有趣的环境

比如，如果它走到白宫

去参加一个晚宴？（笑声）

于是，因为我们更感兴趣的是系统设计

以及用户界面而非硬件

我们决定，并非是要

机器人代替人去参加聚会，

我们会有人代替机器人去。

我们叫它远程演员。

我们有这么一个人，

一个非常外向和合群的人，

给她配了头盔

还有各种设备、 摄像头和麦克风，

还有一个带无线网络连接的背包

我们的想法是，她进到一个远程的

有趣的环境中，然后通过互联网，

人们可以经历她所经历的

他们可以看到她所看到的，

然后，更重要的是，他们能够通过彼此的互动

来参与其中

并且想出她下一步该做什么

她该去哪里

然后把这些想法传输给远程演员。

于是我们得到一个机会让远程演员

去旧金山的威比奖现场

那一年，主持人是山姆 · 唐纳森。

在大幕升起之前，我只有大约 30 秒

向唐纳森先生解释，我们打算干嘛

我说：“远程演员

将会加入你，和你一同站在台上，

这是一个新的实验项目，

人们在他们的屏幕上看着她

她有相机

有麦克风，在她的耳边，还有耳塞

网络上的人会给她建议

告诉她接下来做什么"。

他说，"等一下，

这不是我干的事吗”（笑声）

他爱这个理念，

当远程演员走上舞台的时候，

她径直走向他，给了他一个大大的吻

正好吻在嘴唇上。（笑声）

我们完全惊到了。

我们根本不知道会发生这个。

他很棒。他就回以她一个热烈的拥抱，

效果很好

但那天晚上，当我们在打包的时候，

我问那个远程演员，远程导演们怎么会

决定他们要向 山姆·唐纳森献吻？

她说：他们没有

她说，当她刚要走上台时，

远程导演们仍在试图达成一致到底要做什么，

因此她刚刚走上舞台，就做了

感觉最自然的事。（笑声）

这样，远程演员当夜的成功

归功于她是个很棒的演员。

她知道何时该相信她的本能，

因此，这个项目教给我，人生的另一课

也就是，纠结时，即兴来。（笑声）

第三个项目是基于

我父亲在医院时，我的经验。

他在接受治疗，

化疗，还有个相关的疗法

被称为近距离放疗，很小，放射性的籽

被放到身体里，来治疗癌性肿瘤。

做的方法，你可以看到，在这儿

外科医生将针插入身体

把籽送进去，这所有的一切，

所有这些针都并排插进去，

所以经常地，有些针

会穿透易受伤的器官，结果就是

这些针损伤了这些器官， 造成了伤害

造成了创伤和副作用。

所以我和我的学生们想知道，如果我们可以

改进这个系统

那么，针能从不同的角度进去吗？

所以我们模拟了这个，开发了一些

优化算法。我们模拟的这个

能够表明我们是可以避开

脆弱的器官并且仍然能够实现对

肿瘤范围的辐射。

我们正在和加州大学旧金山分校的医生

还有约翰 · 霍普金斯大学的工程师

一起制作一个具有很多的

专门的设计带着不同的接头的机器人，可以使得

针能从无限多个角度进来，

你还可以在这里看到，它们能避开脆弱的器官

且仍然触及它们所瞄准的目标。

那么，通过质疑所有针都需要平行这种假设

这个项目还教给我

重要的一课： 当有疑问的时候 — —

当前路受阻的时候，换个角度。

最后一个项目也跟医疗机器人技术有关。

这是从一个叫做达芬奇手术机器人

的系统里产生的，

这是一个商业上可用的设备。

在世界各地，超过 2000 家医院正在使用它

它使外科医生

能在他自己舒服的地盘里手术

但许多手术中的子任务

是非常例行公事和又乏味的，比如缝合，

然而目前，所有这些都在外科医生特定的

实时的控制之下完成的。

因此，随着时间的推移，外科医生变得倦怠。

我们想知道，

我们是否能给机器人编程，

来让它执行这些子任务的一部分

从而把外科医生解放出来，去关注

手术更复杂的部分

同时还能省下外科手术所需的时间

如果我们让机器人做得快点的话

给机器人编程做这样精细的事是很难的

不过我的同事，来自加州大学伯克利分校的

这儿的Pieter Abbeel，开发了

一套新的技术，用实例来教会机器人

他已经教会机器人驾驶直升机，

通过看专业人士飞行

来做不可思议的、有趣的、美妙的特技。

我们拿到这些机器人中的一个。

我们开始和彼得还有他的学生们一起工作

我们请了一位外科医生来操作

一项任务。而我们做的就是和机器人一起

我们在做的就是让机器人，

进行外科医生的任务

然后我们记录机器人的动作。

这是一个例子。我要用数字8

用描出一个数字8作例子

这是机器人做的样子

这是机器人描出来的样子

这有三个例子。

这些比新手做的好很多

比如我所做的。但他们仍是生涩且不精确。

所以我们记录所有这些例子，数据，

然后我们进行一系列步骤。

首先，我们使用一种从语音识别里来的

叫做动态时间规整的技术。这使我们

能暂时匹配的所有示例，

然后我们应用卡尔曼滤波，

一种来自控制论的技术，使我们

能够统计上分析所有的噪音

并提取所需的对应轨迹

我们在做的是考虑那些

人类的操作演示，它们都是嘈杂的、不完美的

我们提取出一个推断出的任务轨迹

以及控制机器人的程序

然后我们用机器人来执行，

我们观察会发生什么情况，

然后我们用一系列技术来调整控件

这叫做迭代学习。

接下来我们做的是，稍微提高速率。

根据我们观察到的结果，再次调整控件

观察会发生什么情况。

我们检查好几轮

这是结果。

这就是推断出的任务的轨迹，

这是以人类的速度运行的机器人。

这是人类的速度的四倍。

这里是七倍。

这是以人速十倍

运行的机器人

所以，我们要想能够让机器人来做精细的任务，

比如外科的子任务，

就要以人的速度十倍来进行。

所以这项目，也有，因其涉及的实践

与学习，反复做某些事

这个项目也教了一课，就是，

如果你想要做好什么事，

没有什么能替代实践、 实践、 实践。

所以这些就是这么多年来

我从机器人那里学来的四课

机器人学，机器人技术领域随着时间的过去

已经进步很多

如今，高中学生可以造机器人

像我爸爸和我尝试造的工业机器人

现在，我有了一个女儿，

叫敖德萨。

她八岁

也喜欢的机器人

也许是在家里跑动的。（笑声）

我多希望她能够见到我爸爸。

现在我要教她事物是如何工作的，

我们开始一起做项目，我不知道

她会向它们学到怎样的经验

机器人是我们这些机械中

最像人的。

他们不能解决所有的世界问题，

但我认为他们有重要的事情要教我们。

我请大家来思考

你感兴趣的创新

你想要的机器

想想他们可能会告诉你什么，

因为我有一种预感

我们的很多技术革新，

我们梦想的装置

可以激励我们做更好的人类。

谢谢。（掌声）