人性复杂未来10年机器人技术面临这十大挑战

近年来，机器人研究领域取得了显著的进步，然而要在日常生活中普及机器人仍然面临诸多挑战。《Science Robotics》杂志最近列出了机器人普及所面临的十大挑战，这些挑战可能在未来5到10年内对机器人技术的发展产生重大影响。

经过在线调查和专家小组讨论，编辑们整理出了这十大挑战：

1、新材料和制造方案

机器人专家正尝试超越传统的制造方法，探索使用人造肌肉、软机器人技术等新型材料和技术。这些多功能材料具有感应、移动、能量收集或储存等功能，可以大大提高机器人的效率。将这些不同的属性集成到一台机器上需要使用新的方法，这涉及到微尺度制造技术和大规模制造技术的结合。研究人员还在寻求开发能够适应环境变化的材料，以及具有自我修复能力的材料。

2、仿生机器人和生物混合机器人

大自然已经解决了许多机器人专家正在努力解决的问题，因此他们纷纷从生物学中寻找灵感。尽管人造肌肉的发展已经取得了进展，但仍然需要在其健壮性、效率、活力和能量密度等方面进行改进。将活细胞嵌入机器人可以提供自我修复和嵌入式传感等生物特性，但如何整合这些部分仍然是一个重大挑战。研究人员还需要研究动物如何在不同能力之间转换，以创建多功能的机器人平台。

3、能量和能源

能源储存是移动机器人技术的一个主要瓶颈。尽管电池技术有所进步，但根本挑战仍未改变。为了解决这个问题，研究人员正在研究最小化机器人的能源需求，并探索新的能源来源。从环境中获取能量以及通过无线传输能量是两种有前途的研究方向。

4、机器人集群式处理任务

成群的小型简单机器人可以组装成不同的结构来处理各种任务，这是一种更具成本效益和灵活性的替代方案。这些机器人需要配备更强大、更耐用的硬件，并与人造智能相结合，以模拟自然界中鸟群的行为。如何控制大规模的机器人群体仍然是一个挑战，需要研究更有效的控制方式。这些机器人还需要适应现实世界的条件，抵御各种伤害。

5、航行与探索

机器人的一个重要应用领域是探索人类无法到达的地方，如深海、太空或灾难现场。他们需要具备在混乱和危险的环境中导航和探索的能力。主要的挑战包括创建能够适应、学习和从失败中恢复的系统，以及识别新的发现。这需要高度的自主性，让机器人能够自我监控和重新设置，并利用多种数据源构建一个世界的图像。

6、机器人技术本身

深度学习已经极大地改变了机器人的模式识别能力，但需要与基于模型的推理相结合，以创建适应性强的机器人。关键在于开发一种人工智能，它能够意识到自身的局限性并学习如何适应新情况。研究人员还需要开发能够从有限数据中快速学习的系统，而不是依赖于大量的数据样本。对人类智力的进一步理解将是解决这些问题的关键。

7、脑机接口

脑机接口有望实现对机器人的无缝控制，并以更快、更自然的方式与机器人交流指令或理解其精神状态。当前，大多数测量大脑活动的方法既昂贵又繁琐，因此需要开发简洁、低功耗、无线的设备来测量大脑活动。由于大脑活动的复杂性，脑机接口技术还需要进行大量的扩展训练、校准和适应。其是否能够超越简单的技术如眼动或肌肉信号阅读，仍有待观察。8、社会互动篇章

若机器人欲涉足人类的生活领域，那么学会与人类交往便成为其必经之路。此路并非坦途，因为人性的复杂多变使得我们难以构建具体的人类行为模型，且容易忽视人性的内在复杂性。社交机器人需具备敏锐的感知能力，捕捉微妙的社交线索，如面部表情和语调。它们还需深入理解所处的文化和社会环境，为与人交往做好充分准备，无论是短期还是长期的互动关系。

9、医疗领域的机器人革新

医学是机器人技术即将大展拳脚的领域之一。当前，增强外科医生能力的机器人设备已经广泛应用于实践。面临的一大挑战是在高风险环境中提高这些系统的自主性。自动化机器人助手需具备在多种场景下识别人体结构的能力，并结合态势感知和语音指令，以理解不同场景下的需求差异。在外科手术中，自动化机器人可熟练执行手术流程中的常规步骤，让外科医生得以专注于处理病情更复杂的病人。而微型机器人在未来有望深入人体内部运作，但仍然存在诸多障碍，如有效的传输系统、先进的跟踪和控制方法等。关键还在于寻找能够改进现有医疗方法的新策略。

10、机器人与安全考量

随着机器人技术的不断发展和挑战逐渐被克服，机器人将逐渐融入我们的日常生活，但这也将带来一系列新的难题。其中最为关键的是人类可能过度依赖机器人，从而导致我们失去某些技能和能力，无法应对可能出现的失败局面。我们甚至可能将一些需要人类监督、基于道德判断的任务交给机器人，从而在出现问题时推卸责任。机器人的介入还可能影响人们的自决权，因为人类的行为可能需要适应机器人和人工智能有效工作所设定的一些日常活动和限制。