波士頓動力：能跑酷的人形機器人很強，但運動還不是人類對手

無論是Atlas的跑酷影片還是馬斯克“釋出”的人形機器人Tesla Bot，人類多多少少有些擔心，會不會有一天一覺醒來機器人們決定“我不裝了”，然後統治人類？

美國東部時間8月25日，波士頓動力釋出了一篇新部落格，告訴讀者“Atlas很強，但是暫時他還比人類差的遠”。這則部落格展示了更多Atlas錄製跑酷影片時摔跤的片段。

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部落格題為《建造它，打破它，修復它》（Built it。 Break it。 Fix it。），展示Atlas各種“糗事”的同時，還介紹了波士頓動力的工程師們如何修復和改良它。全篇文章不再展示機器自動化和智慧，轉而展示人工智慧背後的“人工”。

Atlas的動作非常接近人類，這使得他在摔倒的時候甚至會讓人產生同情，並且希望碰撞造成的傷害小一些（這當然也因為它是一臺價值數百萬美元的機器）。

部落格寫道：“人形機器人墜地的事情往往會引起旁觀者的同情。甚至許多機器人專家也試圖防止他們的機器人墜落，僅僅是因為在它們損壞時修理它們既費時又費錢。但在波士頓動力公司，碰撞和跌倒是開發過程中不可或缺的一部分”。正是透過對於這些失敗案例（failure case）的學習，Atlas的團隊才在無數次失敗（和重拍NG）之後更加的瞭解它的功能和如何改進它併發布了之前令人驚豔的跑酷影片。

在這篇文章中，波士頓動力的影片主要內容不再是敏捷靈活的機器人雜技，而是這些金屬大塊頭們如同嬰兒一樣各種摔跤、側翻、失去平衡的花絮，還有之前難得出鏡的波士頓動力的工程師們。

這些工程師如同Atlas的保姆，用液壓機吊起摔倒的機器人、使用鉗子復位Atlas身上的螺栓、反覆除錯一個小的失敗動作背後的硬軟體問題。波士頓動力稱他們的團隊提供了“不間斷的修復流”（a consistent stream of fixes），這完全是因為相較於一次成功的跑酷，Atlas摔跤的頻率要多的多，持續不斷的提供細節的修理才有可能用這些“人工”堆砌出最後人類看到的“智慧”。

“當沃士伯恩繼續修修補補時，工程師和攝製組聚集在監視器周圍，觀看較早發生的一起墜機事故的慢動作回放。‘這太棒了，’有人說。‘就這樣，’控制工程師Sean Mason並沒有感到沮喪，他說：‘對於這個團隊來說，看著機器人失敗是最好的部分之一。每一次失敗都被視為讓機器人變得更好、更強大的機會。’”

最近Tesla Bot的釋出讓公眾開始越來越關注，但是澎湃新聞之前和專業學者的對話解讀（《“馬斯克的通用人形機器人招來群嘲，學者：先像人手一樣抓取吧”》）也表達了專業界對其短期前景的謹慎態度。

“現階段，實機機器人的控制上，‘人工’的重要性還是遠遠大於‘智慧’的，這來自於兩個層面。一方面，現在人們試圖建立通用機器人，越來越多的轉向基於學習演算法的控制策略，比如強化學習等。它的好處是可以讓機器人從失敗中學習，對廣泛的任務建立自修復的策略，但是實話實說，現在強化學習最引人注目的成功案例還是在Alpha Go和Alpha Star這些遊戲上，在現實的控制中效果很差，所以波士頓動力用的還是傳統的控制方法，而這就需要非常重的人工除錯和策略設計以及及時的糾偏；

另一方面，機器人的軟硬體是高度適配的，而實驗室的硬體的故障率是很高的，波士頓動力的文章中也提到了液壓油洩漏之類的內容，這些往往才是機器人實驗室的日常。當然了，如果之後有量產版，這些方面一般都會變得更加的魯棒（“魯棒”指Robust，工程學中用於形容軟硬體面對問題時候的健壯性），”一位機器人和人工智慧的研究人員對澎湃新聞（www。thepaper。cn）表示。

看完整篇文章和影片，波士頓動力顯然希望展示Atlas那炫酷的動作背後更多的團隊的辛勤工作，而這些在之前都往往被埋沒在人們對智慧的科技崇拜之下。另外一方面，我們或許也都可以長舒一口氣，畢竟“終結者”離我們還有很遠，可能比馬斯克腦中的Tesla Bot離我們更遠，遠好幾光年。

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