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作者：Neel V. Patel 機器之心編譯 參與：吳攀、周亮
一直以來，機器人學和人工智能領域領軍人物都毫不掩飾地表明他們的終極目標：開發可模仿人類大腦的機器系統。實際上，這是 HBP 的核心使命之一。HBP（Human Brain Project，人類大腦項目）是歐盟贊助 14 億美元、為期10 年的項目，旨在大幅推動神經科學、計算機科學以及大腦相關的醫學的發展。
「神經機器人學（neurorobotics）」——打造從根本上模仿神經網絡過程的機器——是 HBP 的一個子項目。也許你從「神經網絡（neural network）」這個詞聽說過相關動態，在很多方面，這兩個詞是重疊的。但是神經機器人學更進一步，不僅僅模仿人類大腦的某些功能，還要模仿與人腦同等的效能（power efficiency）。
絕大多數人都沒有意識到哺乳動物的大腦有多么神奇。它們具備 HBP 神經機器人項目主管 Florian Rohrbein 所稱的「極度節能、空間效率極高」的特點。大腦能夠處理大量的感覺信息和海量的不同數據，但卻不會遭受實體電腦的那些難題——而且，所有的工作都是由一團緊貼在壘球大小的顱骨之內的組織來完成。讓這樣的一套系統運轉起來，這將為把超級計算機塞進由電線、金屬和塑料制成的機器頭顱提供可能。
「這是一項高風險、高回報的研究，」Rohrbein 在紐約舉行的 RoboUniverse 2016 會議向參會者表示。他相信在開發與人類認知更協調的新型假體的過程中，神經機器人學的作用至關重要。甚至，神經機器人學也許會催生下一波機器人的發展，可更好地模仿動物的生理和行為模式，例如像協調一致的蜂群一樣行動和運作的機器人群體。
人類大腦項目子項目神經機器人
最終，目標不是使用這類機器取代人類思考，而是支持并提高人類的能力。Rohrbein 使用圖片為例子表明了他的觀點。首先，他連續展示了兩張圖片，它們看起來都像是在壞掉的電視機旋轉著的隨機雪花。接著，他又拿出兩張完全不同的圖片：一張是熱帶海洋島嶼的遠景照片，另一張是兩匹斑馬彼此相撞。
重要的發現是，當你一點一點地分解兩組圖片時，會發現前一對照片（兩幅電視機雪花）之間的區別比后一組照片的區別更大。「我們的大腦適應了對環境的感知，」Rohrbein 說。換句話說，我們的思維被程序設計為只尋找重大區別，而忽略細小差異。其結果就是，這個世界有太多被我們視而不見的東西，「它們被丟失了，」Rohrbein 表示。相比之下，神經機器能更容易地分辨出這種差異。
目前為止，神經機器人團隊已經取得了一些不錯的進展。在向著創造閉環系統這一長期目標的努力過程中，該團隊剛剛公布了其開源協作的軟件平臺。
該團隊與 Myrobotics 合作開發出了一些基于其正在開發的神經機器人學架構的自主的、具有肌肉骨骼的機器人，如手臂和其他附件。他們最新的突破是 Roboy，一個可與人類交流的仿人類機器人，它能夠完成一些低級任務，如走路和握手，這對人類來說微不足道，但卻是機器人世界的一大進步。
Rohrbein 表示，他和團隊的目標是在接下來的幾年里成功模仿人類大腦10% 的功能。「為了得到更智能的系統，我們需要更聰明的大腦，」—— Rohrbein 及其團隊希望能達成目標并且全面降低技術成本。在大量資金投入的情況下，他們有機會取得成功。
本文由機器之心編譯
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