迈向更人性化的机器人 - 彭博社

作为卡内基梅隆大学机器人研究所的主任，从1992年到2001年，金田武夫一直是机器人领域的先驱之一。除了帮助监督研究，金田的技术贡献涵盖了移动机器人、计算机视觉和传感器等领域。

金田开发了被CBS称为EyeVision的多摄像头技术。它用于 黑客帝国式的动态事件重播，例如足球比赛。金田仍在CMU教授课程，同时担任东京先进工业科学与技术研究所数字人类研究中心的兼职主任。金田与 商业周刊记者 克里夫·爱德华兹谈论了机器人技术、美国的创新现状以及研究。以下是经过编辑的摘录：

问：什么领域适合创新？

答：

当然，我想谈谈我自己的领域，即机器人、人工智能[AI]等。今天我认为，我们应该理解人类的行为，并利用这种[洞察]来开发一个更好的系统，以服务于人类。你可以称之为AI。我更感兴趣的是，我相信理解人类如何运作是有用且极其宝贵的，而不一定是理解人类是如何被制造的。

我的口号是“人是最薄弱的环节。”今天的汽车是一个设计良好的系统，但我们仍然发生许多事故。这个系统，汽车，并不理解人类在做什么。如果你将汽车拟人化，它只是按照指令行事。它不知道人类在想什么，正在看什么，或者其心理或身体状态如何。

如果我们有这样的想法，我称之为数字人，那么许多系统将变得更加友好，更加智能。我们相信，第一，你的行为和我的行为相似，你的思维方式和我相同。有时我们发现这有些不同，但这在一定范围内。我们所关注的是我通常称之为可预测的不确定性。

当然，我们对看到一些稍微不同的人感兴趣，但并不是太多。我们希望保持在一定范围内。系统也应该是这样的。我认为现在是追求真正智能的系统发展的好时机。我们应该尝试一下。

问：机器人技术和人工智能需要克服哪些障碍？

答：

障碍在于我们不知道自己是如何运作的。一般来说，我称之为隐形机器人——环境机器人。整个环境是一个机器人，而不是单个人类的类人机器人、机械臂或移动机器人。

我开发了许多摄像头系统。一个例子是EyeVision。如果我们有大量摄像头监视整个环境，那么我们可以集体重建发生的事情。我称之为虚拟现实。EyeVision在一个大领域使用了大约30个摄像头。我们可以实时完全数字化这个事物。我说，为什么不考虑一个3D国家呢？我们可能能够用成千上万的摄像头覆盖整个国家。

有很多应用——军事、社会。在娱乐方面，我称之为“让我们在场上观看NBA”。我可以数字化和虚拟化整个过程。你可以坐在场内观看整场比赛。这种娱乐或现实的数字化绝对是一个非常值得思考的事情。

[这]并非微不足道，但绝对是可以想象的。那么我们对记录或历史等事物的概念将会不同。历史可能会被后代重新体验。也许赫鲁晓夫-肯尼迪峰会应该在卡内基梅隆的3D房间里举行。世界可以体验那次会议的情景。我们可以重现历史。

问：美国是否具有创新优势？

答：

如果有什么障碍，我认为是我们自己——是否我们在限制自己。我刚写了一本书，标题是像业余者一样思考；像专家一样行动。我们作为专家，往往会限制自己的思维，因为我们知道什么是困难的。我们倾向于相信什么是困难的。顺便说一下，大多数时候，我们是错的。非专家在思考时可能会有一些疯狂的优势。

但当然，在执行它——实际上使其发生——业余者是无法做到的。我们这些应该提出更好想法的人，需要像完全的新手或业余者一样思考，并利用我们所拥有的能力。如果有任何限制，我想不出其他的，除了我们自己的思维。

问：美国在吸引学生方面是否存在问题？

答：

从这个意义上说，你可能想和像雪莉·杰克逊博士这样的人谈谈，她是RPI [伦斯勒理工学院]的校长。她做过一个题为“完美风暴”的演讲。她说，在美国，甚至可能在整个世界，人口老龄化、人口向我们通常称之为少数群体的转移，以及如今更严格的签证政策，意味着我们没有引进那么多外国人才。她认为，所有这些因素结合在一起，美国可能正朝着我们所称的在工程和科学人才方面的完美风暴前进。

问：我们如何处理这个问题？

答：

在1960年代，美国完全主导了一切。现在已经不再是这样了。这是应该的。从国民生产总值来看，美国占世界的15%，而从人口来看，更少。

以50年代和60年代的思维方式思考是错误的。然而，如果你什么都不做，正确的份额肯定会缩小。这是毫无疑问的。

问：美国在研究领域资金不足的问题是否存在？

答：

我对那个领域不太熟悉。我主要处理像DARPA（国防高级研究计划局）这样的地方。我的担忧是，我们可能在减少我所称之为的玩乐性。在研究中，很大一部分是基于结果的。我们太注重结果了。美国的标志，我来自日本，对我发现的差异感到非常惊讶，就是我所称的这种玩乐性——人们愿意为那些看似有些荒谬的想法付钱。

我认为这些是必要的。当你年复一年地总是询问结果时，这种玩乐性就会减少。我们必须对商业中是否获得结果进行非常严格、精确的评估，但我认为我们不应该指望每六个月就能获得可见、具体的结果。

有人可能会争辩说，创新的负担和成本应该由每个人承担。这可能是对的，但我认为这个论点只是放弃了始终想要成为第一的愿望。

问：还有哪些领域适合创新？

答：

生物技术和仿生学。我认为生物系统和人工系统的结合确实很有趣。我觉得我不太有资格去推测什么是好的和可能的。

最后，随着世界人口的老龄化，我们需要非常好的技术来应对生活质量问题——工作人口与需要社会支持的人口之间的不平衡比例。这是显而易见的。每个国家都必须预见到这种不平衡。这可能是有前景的，也可能不是，但这是一个必要的领域。