机器人有了自我意识？吉大校友开发，登Science子刊封面

房间里，一个机器人正对着5个摄像机不停地扭动自己的身体。

这画面好笑又诡异，你以为它在拍写真？不，事实远比这疯狂多了。

它在感知并探索自己的身体，自我建模规划运动，而且从头到尾都没有人类的帮忙！

是不是有点毛骨悚然了？有报道称这是全世界第一个拥有自我认知能力的机器人，这意味着，一个机器人被制造出来时，它对世界没有任何理解；但是通过学习，它能够逐渐成长为想象中的自己。

这项研究在7月13日登上了《Science Robotics》的封面，标题为“Fully body visual self-modeling of robot morphologies（机器人形态的全身视觉自建模）”。

研究团队来自哥伦比亚大学，团队带头人是大名鼎鼎、素有AI自由意志领路人之称的Hod Lipson教授；论文的第一作者是一位年轻的中国博士Boyuan Chen，本科就读于吉林大学，硕博均就读于哥伦比亚大学。

▍“我是谁？我在哪？”AI的自问自答，只有1%的误差

大多数机器人需要通过训练来完成任务，要么是模仿预演练的动作；要么就是依靠传感器来减少运动过程中的碰撞风险。

Lipson教授表示“机器人不理解自己为什么要执行任务，也不是真正意识到自己在物理空间中所处的位置。”

“我们想让机器基于自己去思考，理解它们自己到底是什么。”

要实现这一目标，首先，机器人要能看到自己，还要知道自己正在干什么，下一步要干什么。这面临着两个挑战：

1. 如何用一种自我模型（self-modeling）来表示机器人身体的三维几何形状；

2. 将这种自我模型用于更多的不可知的任务。

研究人员提出了一种「内隐视觉自模型」（Implicit Visual Self-model），利用隐式神经表示（Implicit Neural Representation，INR）来对机器人的三维身体进行建模。

隐式神经表示是一个连续的函数，就像我们在真实世界中看到的物体是连续的，它用神经网络来逼近这个连续函数，可以模拟人们的神经网络，将图像表现的更加接近真实状态。

上图展示了视觉自模型的计算方法，图A中，机械臂周围放了5个摄像头，机器人可以接入摄像头看到自己，就像在一个满是镜子的房间里一样。

随着机械臂的尽情摇摆，相机可以全方位的捕捉到机器人的关节角度和它在三维空间的坐标点数据集。

接下来，将机器人的空间位置和关节角度通过坐标网络和运动学网络连接到一种神经网络——多层感知器（MLP）中，在某种程度上，它就是机器人的“大脑”。

机器人在随机运动的过程中，“大脑”负责接收手臂机械的运动信息，并观察其在物理空间中的具体位置，决定下一步的移动方向。

由此看来，该模型不是简单地预测机器人未来的状态；相反，它类似于一种自我「提问-回答」的机制，能够让机器人在未来任何状态下的几何空间内行动，都能预先做出最佳的运动方案规划。

这一过程产生了7888个数据点，通过在虚拟环境中对机械手臂进行模拟，该团队生成了额外1万个数据点。

为检测该模型在多大程度上学会了预测机械手臂的位置，该团队生成了一幅云状图，来表达“大脑”认为移动中的机械手臂应当出现在哪里。

该预测精确到了1%以内，这意味着如果测试空间宽度为一米，那么该系统正确预估手臂位置的误差在1厘米以内。

▍对自我的想象，是机器人自我意识觉醒的关键一步

研究团队在他们的论文中称，该机器人在计划行动时具有“三维自我意识”。

团队领头人Lipson教授表示“在我看来，这是机器人历史上第一次有机器人能够创建自己的心理模型。这是一小步，但它预示着未来的发展。”

“机器人距离具有更普遍意义上的人类自我意识还需要20到30年的时间”，Boyuan Chen（陈博元）表示，完全的自我意识需要科学家们很长时间才能实现。Lipson教授说：“我不会说这个机器人已经有了完全的自我意识。”

但在同领域中，不少学者对这一成果持有谨慎态度。

英国谢菲尔德大学的戴维·卡梅伦提出疑问：“如果这种配备神经网络的机器人被转移至全新地点、从而不得不持续‘学习’调整自身运动，以就新障碍物进行校正，那么这种自我感知是否会持续？”。

他认为：“在移动的同时持续自我建模，将是接下来迈向具有自我感知能力的机器人的一大步。”

论文传送门：https://doi.org/10.1126/scirobotics.abn1944

作者 | Robospeak

排版 | 麦子