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外文翻译仿人形机器人：一种新型工具Bryan Adams，Cynthia Breazeal，Rodney A.Brooks，and Brian Scassellati著陆静金 译除了传统的机器人，仿人形机器人可以用来探索人类智慧的理论。作者讨论该项目主要是用来开发具有爱好和交流行为的机器人。在1923年他发表的论文R.U.R:Rossum型通用机器人,Karel Capek型冲压机器人是由Czech型机器人发展而来。仅因在过于单调乏味或危险的环境下工作，现在的机器人用于装配线上的焊接部分，检查核电站，探索其它行星。一般来说，机器人之间的灵活性与人类相比还相差甚远。仿人形机器人实验室正在努力开发机器人。开发人型机器人是一项艰巨的任务，需要结合工程机械、电气、软件工程；计算机体系结构和实时控制。1993年，我们开始了一个项目，旨在构建仿人形机器人用于探索人类智慧的理论。除了相关工程，计算机体系结构、实时控制问题，我们已经解决的问题，特别是虚拟集成系统：我们应该用何种类型的传感器，机器人应如何解释数据？在环境因素下，机器人是如何实现特定任务？如何适应不断变化的体制条件并学习新的任务？每个仿人形机器人实验室必须处理许多相同的马达控制、感知、机器学习问题。 研究方法的原则真正的分歧来自截然不同群体的基本假设和研究议程。在麻省理工实验室，三项基本原则指导我们的研究。 设计仿人形机器人的自动安全动作，没有人控制或监督，在自然工作环境下能与人互动。我们不为他们解决具体机器人的需求（如在焊接机器人装配线）。我们的目标是在许多不同的环境下所构建的机器人的功能基本上一致。 社会机器人必须能够像人类一样察觉并理解，每天都能思考，如头部点头或眼睛眨眼，使他们可以和任何未经专门训练或指示有所互动。他们还能够运用这些条件进行交流。这些能力的必要性，影响机器人控制系统设计和物理体现。 机器人提供了一个独特的测试工具是从认知科学和发展心理学而来。我们希望不仅能够创造生物机器人的启发能力，而且通过形成和完善，帮助我们了解这些能力。运用真正的理论系统，我们通过测试假设能更容易判断他们的内容和范围。在人类环境中的自动机器人 不同于工业机器人，在一个固定的环境对一个小范围的操作，我国机器人必须在各种环境条件、各种不同的任务下灵活操作。因为我们需要的系统不受人类控制，我们必须及时发现问题，譬如动作的连贯性和命令的执行性。这种主动权经常表现在一个特殊任务和一个更加宽广的范围。但是，我们相信，建立自治系统提供具体任务的强壮和灵活性系统可能从未达到。 要求我们的机器人能够在一个喧闹、凌乱的、交通堵塞的工作区自行操作，并且能够应付自然环境的一个复杂系统。虽然这些环境不会像那些星球探险家面孔那样敌对，他们也不为专门制作机器人。除了作为人类安全的互动与认识和应对社会环境，我们的机器人必须能学会从人示范。这反映出我国实施机器人研究的原则。例如，机器人（见图1）从上部躯干到一条胳膊和基本视觉系统共有14个自由度。在这一次的更新，我们实行多式联运系统，譬如为了接触一个视觉目标。现在，机器人有六个自由度胳膊，七个自由度头，三维特色躯干联接和更加富有的知觉系统。每只眼睛有一台照相机以一个狭窄的视野为高分辨率视觉和以一个宽视野为周边视觉，给机器人一双眼，可变分辨率鉴于其环境。一个惯性系统让机器人能协调马达，反应更加可靠。应变仪在各胳膊联接处测量出扭矩值，电位器测量位置，二个话筒提供听觉输入，和各种各样的极限开关、压力传感器和热量传感器提供其它的输入。图1我们在上面所讲的机器人,有我们具体地设计的22个自由度与人的运动越紧密越好。机器人的原则，也体现了我们两个层次的互动安全。首先，我们在胳膊上连接了马达对联接处给以扭转力。除提供传动箱保护和消灭高频率碰撞振动之外、弹簧提供了安全措施，为人与胳膊相处融洽。这样的控制让胳膊从某姿势顺利地向摆姿势以相对缓慢的命令执行，和让他们偏转在障碍方式外面代替危险地强迫通过他们，允许安全和自然互作用。（在这个问题上，辛西亚和她的同事进行了讨论，其它机器人的互作用更好，把社会的限制看成在生命的视觉上）。人类与社会互动因为我们的机器人必须在人类环境中工作，我们的研究在社会中有着很重要的影响。建立社会技能不仅成为我国机器人提供一个自然机会人机互动机制，为引导更复杂的行为。人体模型机器人可以兼任辅导员，帮助辅导机器人行为。我们当前的工作重点是四个社会互动方面：通过社会环境达到一个有感情的模型、共同找出注意点，通过声音来获取信息，通过模仿来获取知识。通过社会环境制造一个有感情的模型。社会智能机器人模型的一个关键组成部分是一个感情模型，理解并操纵在某环境中。机器人学习这种模型需要两个技能。一是社会的投入学到能力，了解相关线索提供关于可能帮助了解的他们的精神状态及指定的相互作用的动态理解。二是能够操纵环境来表达自己的情绪，这样就会影响社会相互作用的动力学。举例来说，如果一个机器人观察一位辅导员展示任务，但是辅导员的迅速走动，随后机器人可能显示一个迷茫的表示。辅导员把这一信号放慢并自然地解释这一显示。这样，机器人可以影响语言的速度和质量。现行机械学内嵌一个动力模型包含这些交换类型（见图2）。 图2通用控制架构下发展我们的两用机器人。每个大系统下，我们列出了组成的名单，我们都已实行或正在发展。同时，许多技能表现在这些单元间的联系，如学习视觉技巧和基于调空激励状态。在这里我们不列出这些各自的系统单独学习技术整体部分的机器。通过观察确定注意点。一个机器人的其它重要要求依照由注视表达参加社会情况是了解共有的注意基本方向，指向，和其他姿态。一个困难在使机器学会从辅导员保证机器并且辅导员两个出席同样对象了解在哪里新信息应该是应用的。换句话说，学生必须了解这部分零件相关的内容。学生利用各种线索从人类社会的教练指导他们注意；语言限定（如这个或那个），姿势线索(如眼睛或指向方向) 姿势和线索（如接近度）都可以向特定对象直接关怀和解决这个问题。我们实施可能认可社会暗示的系统那与共有的注意关系并且那可能反应适当地根据社会环境。通过声音来获取信息。在许多场合参加声乐交流互动很重要。其它机器人听觉识别系统集中在小部分的命令词汇上。我们的研究重点是了解更基本的声音样式。我们正在实施一个听觉系统，让我们的机器人肯承认声乐、禁止和注意标志。这样，机器人会得到社会反馈，自然有它的动作。韵律演讲模式（含沥青、节奏、声音口气）可能普及；婴儿认知能力表现称赞，禁止和注意标志在陌生的语言。 通过模仿来获取知识。通过仿制人类掌握新技能、新目标。也可以模仿自然机制机器人学习新技能和目标，考虑这个例子： 机器人在观测一个人打开一个玻璃瓶。一个人靠近机器人，在机器人旁边有张放有罐子的桌子。人摩擦双手，然后自己去开罐子上的盖子。他一手抓住玻璃瓶及一手抓住瓶盖向逆时针转动。当他打开罐子时，他停了一下抹了下眉心，然后看机器人在做什么。接着，他恢复了原样。机器人然后试图模仿行动。 虽然机器人学习这种情况引起一些问题，但可以根据这种相互作用，而建立一个系统。这部分是重要的仿效行动（如把盖子逆时针）和不重要的仿效行动（如你擦眉），一旦行动已经完成，如何评价机器人的表演？如何从这个机器人抽象的知识和经验运用到类似的情况？这些问题，不仅需要知识，而且需要社会环境。 构建和测试人类智力理论 我们的研究，我们汲取灵感不仅来自生物学模型的设计和软件结构，而且我们也试图利用这些模型测试来验证原设想。就像电脑被用来模拟神经网模型，从神经科学探索到完善，我们可以用仿人机器人来验证认知科学、行为科学的模式。我们用了四个典型的生物学研究事例。 能够自学并很好的领悟。婴儿经过一个阶段的学习，利用手眼协调我们推行了一个视觉系统达到以下目标，这有别于标准模型运动生物操纵技术，无论是利用机器人或环境，这个系统是完全自我训练并没有固定的模式。用类似的进程观察婴儿，我们首先在机器人视觉训练上安置有趣的物体。机器人移动它的眼睛获取目标，然后扭转了它的头和脖子面对目标。我们当时在达成此训练目标的机器人之间再插一套姿势，模仿原脊椎神经的反应后辨认老鼠和青蛙，使机器人视觉有效的达到目的。几个有趣的动作造成这一结果。从计算机科学的角度看，两步计算训练过程简单。集中学习培训两个简单对象可连锁在一起产生的预期行为。此外，在无监督条件下，机器人学会了两者之间映射（在眼部位置和原始姿势之间）。这是可能的，因为映射和眼睛位置定位误差，提供了可靠的信号（图3）。从生物学的观点，这项实施揭露了一个局限的姿势原始理论。虽然插补模式描述在初期工作姿势之间，没有机械来初步推断其他工作期间的姿态。图3为了达到视觉效果。机器人观察它自己的胳膊运动，然后使用同样的途径接受简单指示，而导致了它可能接受到错误信号。音律节奏。是指脊髓神经元模型产生的节奏性行动。我们运用这个模型引起胳膊反复运动，譬如把曲柄与模拟神经的各胳膊联合起来，如图4展示。本身的摆动器采用联合输入，不断调节平衡点，并联合虚拟弹簧。摆动器作用在动力学上表现为各胳膊的连接，并在物理动力学上确定为整体胳膊运动。图4神经系统的摆动器。摆动器附有各个部位的联接，包括一对相互禁止的神经元。黑色圆圈代表禁止连接；打开白色圈子使它处于工作状态。 这项措施明确了模型在现实的作用，在工程学上也有一定的作用。首先，摆动器不要求胳膊执行动态模型系统。并要求各个胳膊处在的环境得到验证。其次，摆动器能够在广泛的范围内接受任务，譬如转动曲柄，锯木块和摇摆摆锤。在控制系统的配置下，一切没有任何改变。第三，该系统是非常防干扰的。我们不仅可以阻止它，并让它在短时期内开始工作（通常不到一个周期）。系统将会迅速弥补变化。最后，投入的摆动器可以来自其他方式，其中一个例子是用听觉，让机器人随着人类鼓手一起打鼓。视觉搜索和密切观察。我们采用了杰里米沃尔夫的人类视觉搜索和观察模式，结合低层次视觉特征作为探测器，如面孔探测器、外貌突出、深入分割与动做的行为模式（见图5）。这个注意系统对物体所固有的凸极性环境下有选择性地让机器人直接计算资源和试探性行为。图5注意系统概况。各种视觉特征探测器（彩色、行动、面孔探测器）的习惯相结合产生的功能。 注意过程控制和影响眼睛的机器人的内部状态和行为动机。我们获取了一个在这期间关于行为的试验。 实施这项任务已经让我们知道无论是在由上而下的基础研究和机会利用低水平特点的研究。例如，如果探索与描写机器人，增加动力系统的重量面对探测器的特点。这就产生了倾向于面对一个实体。但是，如果出现了一个非常有趣的无实体对象，面向低水平性能足以吸引机器人的注意力。我们将根据示范凸极性线索的焦点来关注这个模型。我们还可以设计一个简单的机械将影响到沃尔夫的习惯模式，以此来刺激机器人接收习惯性的注意力。共用关心并专注于理论。在儿童的发展阶段能够有信仰、期望和独立的悟性是一个重要里程碑，另一个人有什么能力可以看到，另一人维护假的信仰，喜欢游戏的和不喜欢这项娱乐的人的不同之处都属于这个发展链。此外，能够认识到自己，能够认知自己的感性经验，而参与技能也可以发挥创意及想象力，因此在发育提前。我们正在实施一项示范社会技能发展在正常发育与孤独症及发育障碍者之间。我们设计的系统能够探测脸，眼睛视力并检测工作环境和眼睛接触。虽然这项工作仍在初级阶段，我们相信，在实施一个研究中的机器人模型，将详细的处理模型，使用人类学科来维持同样的测试环境和方法。研究员能非常熟悉模拟系统参数当他们评价系统模型参数在不同环境条件的每一步发展都有效果。由于机器人模型进入和人一样主题的环境，研究者可以用类似的评价标准（无论从主观观察或测量反应时间或测量精度等）。同时，研究人员可以通过检测对机器人受到的潜在危险、高昂代价或不道德的行为传达给人类。虽然科学研究通常是因为灵感而受到科幻小说的赞扬，但是因为人工智能和机器人技术的存在，可以使小说中的情景得以实现。但是，在过去10年间，仿人机器人在许多研究团体、会议、专题上成为焦点。虽然超出科幻小说作家的想象可能很难，我们的工作也表明未来的一种可能。仿人形机器人能够用人类的方式与人沟通，人们会觉得这是正常和自然的。与此同时，通过建立这些系统，我们将继续了解更多关于我们人类自身的智力。鸣谢这项工作得到了ONR和DARPA的支持，DARPA在MURI N00014-95-1-0600和DABT 63-99-1-0012.下签定了合同。参考资料1 R.A. Brooks et al., Alternative Essences of Intelligence, Proc. 15th Nat l Conf. Artificial Intelligence (AAAI 98) and 10th Conf. Innovative Applications of Artificial Intelligence (IAAI 98), AAAI Press, Menlo Park, Calif., 1998,pp. 961968.2 R.A. Brooks et al., The Cog Project: Building a Humanoid Robot, Computation for Metaphors, Analogy and Agents, C. Nehaniv, ed., Springer Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol. 1562, Springer-Verlag, Berlin, 1998.3 G.A. Pratt and M.M. Williamson, Series Elastic Actuators, Proc. IEEE/RSJ Int l Conf. Intelligent Robots and Systems (IROS 95), Vol. 1, IEEE Computer Soc. Press, Los Alamitos, Calif., 1995, pp. 399406.4 C. Breazeal and B. Scassellati, Challenges in Building Robot s That Imitate People, to be published in Imitation In Animals and Artifacts, K. Dautenhahn and C. Nehaniv, eds., MIT Press, Cambridge, Mass., 2000.5 A. Diamond, Developmental Time Course in Human Infants and Infant Monkeys, and the Neural Bases of Inhibitory Control in Reaching, The Development and Neural Bases of Higher Cognitive Functions, New York Academy of Sciences, New York, 1990, pp. 637676.6 M.J. Marjanovic, B. Scassellati, and M.M. Williamson, Self-Taught Visually Guided Pointing for a Humanoid Robot, From Animals to Animats 4: Proc. Fourth Int l Conf. Simulation of Adaptive Behavior (SAB 96), MIT Press, Cambridge, Mass, 1996, pp. 3544.7 S.F. Giszter, F.A. Mussa-Ivaldi, and E. Bizzi, Convergent Force Fields Organized in the Frog s Sp inal
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