科幻片常常能准确地预见未来。例如,1979年上映的《星际迷航》中的三度仪(tricorder)就是语音识别软件增强PDA的原型。而1960年代的卡通片《杰森一家》中的机器人Rosie和《万能金龟车》中的无人驾驶汽车Herbie则是自动设备的前身。

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1960年代初,Roise首次出现在电视上,人们觉得很稀罕。现实生活中的自动器件——Dyson的360 Eye自动真空吸尘器,正快速实现当年人们在Roise身上梦想的功能,如同智能电话之于三度仪。

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这不是第一个自动地毯吸尘器,同期出现的还有其它自动机器,包括上文提到的声控PDA。360 Eye是最好的一种机器人,当然价格也是目前最贵的。

自动化消费机器人不仅仅局限于真空吸尘器及其兄弟产品,如拖把、泳池清洗器及水沟清洗器。伯克利的Pieter Abbeel教授展示了动作极其灵巧的机器人,它能将皱巴巴的衣服物品折叠整齐。Boston Dynamics推出了SpotMini机器人,它依照狗的结构设计而成,可以把碗碟放入洗碗机中,把垃圾扔到垃圾桶里,踩到香焦皮还会滑倒。

医疗保健是自动辅助设备应用的另一个市场。例如,它可确保住在家里的病人安全地服药,这种模式成本更低,病人更舒适,因为他们不再被困于医院。地球上人口老龄化不断加剧,智能机器人能够代替人类完成他们不再有能力完成的事,监控人类的健康,并在身体出状况时发出警报。

我们正快速进入一个全自动无人驾驶汽车的新时代,这不仅延长了老年人能够独居的时间,同时也将驾驶员解放出来,他们不必再全神贯注地目视前方,而是可以随心所欲地做自己想做的任何事。

那么,哪些因素驱使从前只能在科幻场景中出现的自动化,以越来越强劲的势头进入我们的现实生活?原因如下:

1.在特定价格点,处理能力变得越来越强且越来越高效。不仅通用处理器受益于此,采用现代半导体工艺制成的晶体管因为价格异常低廉,设计人员可在单个SoC上使用各种专用功能协处理器补充主CPU内核。这对易失存储器(DRAM)和非易失存储器(闪存)也有好处,有助于实现一个稳健的系统。

2.处理器需要充足、准确的数据来做出正确的判断。市场上已经有多种价格便宜的传感器技术,获取关于器件的正确信息不再是难事。例如,现代智能手机可能嵌入了加速计、气压计、指南针、GPS接收器、陀螺仪、麦克风和环境光及温度传感器,可以从云端获得基于位置的天气和其它信息。它的正面和背面安装有相机,不仅能够捕获静止的图像和视频,还可根据出现在相框中的物体及距离作出相应的反应。

双相机“立体”配置及适用于其它系统的一些技术,如LiDAR、RADAR、结构光和飞行时间等,不仅能够检测环境中的物体,还能辨别其尺寸、开关、距离、以及运动方向和速率。

3.处理技术越来越便宜,传感技术日趋多样化,从前只用于小众、高端、高成本系统的复杂的软件算法现在已成为主流。以Dyson 360 Eye的同时定位和映射(SLAM)算法为例,引用其官网说法,“Dyson 360 Eye机器人建立了360°的房间视角,可识别室内的标记物,采用三角定位技术来判断自己身处房间的什么位置,以此完成系统导航及清洁。”而仅仅在几年前,实现SLAM还需要DARPA大挑战汽车中的多台计算机。

4.算法本身也在进步。一个显著的突破是“深度学习”, 卷积神经网络(Convolutional Neural Network)是目前流行的一种算法。从前要实现一个任务,需要专门为该任务写代码。若是遇到边界情况或开发时未考虑到的其它数据,编写的代码极有可能出现意想不到的运行结果,但又不能移置用于新的任务,哪怕是紧密相关的任务也不行……所以每次都只能从头开始编写代码。

相反,深度学习是利用一组参考信息,如在各种光照和其它环境条件下、从不同角度拍摄的物体图像,以及说不同词汇的无数人的声音,对一个通用功能进行“训练”,创建一个模型。然后,利用所创建的模型,深度学习系统开始对新数据进行分析和推断。随着训练集的改进,深度学习模型会更加完善,机器人之间甚至可以相互进行培训。根据特定的实现能力和应用需求,训练及随后的推断可以在器件上完成,也可以在云端完成(感谢低延迟、高带宽和无所不在的无线通信链路),或在两者之间进行分配。

自动器件的发展让人激动(同时也有些令人不安)。机器人最终是不是能稳健地工作?如果能,我们还要等多久?机器人能够帮助人类卸掉肩头的担子,这一点毋庸置疑,对此人类是欢呼还是拒绝?对于目前由人类完成的工作,机器人究竟能替代到何种程度?新的工作会随之产生吗?简而言之……自动化是会让我们从繁重的担子中解脱出来,使我们有更多的时间追求快乐,还是会像过去的很多技术一样,光鲜出场,黯然收尾,最终使我们工作任务更重,工作时间更长。让时间告诉真相我们。

(原文发表于EDN美国版,Jenny Liao编译)


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