中科院外籍院士福田敏男：人类、机器人相互学习，这种对称性太重要了

文丨苏扬

编辑丨赵阳

“能在这个领域与大家交流我很荣幸。”

8月9日，中科院外籍院士福田敏男在世界机器人大会演讲中提到：“我想更多地从科学角度来探讨，重点谈谈具身智能机器人相关的内容”

福田敏男院士表示，当下对于机器人的定义、智能机器人以及通用意义上的嵌入式智能存在不同说法，虽有术语差异，但通常会和信息技术相联系，如机器学习和具身智能。

关于人类为何需要这样的智能系统，福田敏男院士说：“因为我们希望为自己创造一个舒适的空间”。在他看来，这种智能系统应在人们有需求时出现提供帮助，无需求时不打扰。

福田敏男院士提到，如今机器人已发展到 4.0、5.0、6.0 时代，期待到 2050 年能出现 6.0 版本的机器人。在他看来，让机器人具备智能，神经网络、强化学习等技术以及软电池技术都发挥着重要作用，“人们在这方面已经研究了 30 年之久”。

福田敏男院士认为，智能的涌现，不是单个机器人系统能实现的，需要群体的力量，且自组织的层级结构是这类新型机器人技术背后的重要原则。

具体的研究上，福田敏男院士极为看重跨学科的重要性，他强调人类需要保持平和的心态，综合运用数学、环境学、物理学、化学、生物学、人类社会学等多学科知识，“还需要将社会科学，包括伦理学和其他社会关系方面的知识融入其中”。

与此同时，他也强调机器与人类之间的智能交互至关重要。“到 2050 年，我们希望能实现这种对称性，这也是我们正在努力的方向，我们希望人类和机器人通过环境进行交互。机器人能从人类身上学习，人类也能从机器人身上学习”。

以下为福田敏男院士演讲实录（在不改变原意的情况下有调整删减）

非常感谢刚才的介绍，能在这个领域与大家交流我很荣幸。杰夫·伯恩斯坦（美国自动化促进协会主席）等人从工业角度谈了机器人领域的发展，我想更多地从科学角度来探讨，重点谈谈具身智能机器人相关的内容。

首先，我想谈谈机器人领域的这类概念，我对这些概念的理解。

关于机器人的定义、智能机器人以及通用意义上的嵌入式智能，存在不同的说法。虽然存在一些术语上的差异，但人们在使用时通常会和信息技术联系起来，比如机器学习和具身智能。

机器学习早在半个世纪前就已经出现了，这是很早之前的事了。我会举一些例子，还会谈到“moonshot计划”（登月计划）。过去六年，我一直致力于嵌入式机器人的研究，这方面我可以和大家分享一些内容。

首先，我们为什么需要这样的智能系统？因为我们希望为自己创造一个舒适的空间。

无论你是在办公室、学校还是公司，或许都能拥有一个舒适的空间。比如在世界机器人大会上，我们就有一个非常舒适的环境，我们也希望能在其他地方打造出类似的空间。如果你去酒店，也需要这样的系统。

当你有需求时，这类机器人或智能代理就会出现来帮助你；当你没有需求时，它们就不会打扰你。如果你在外面有什么需求，比如需要帮助，情况也是如此。当你在室内需要帮助时，这些机器人就会出现。

我想说的是，这类机器人应该是这样的：它可能就在你身后，而不是一直主动出现在你面前，比如你在家里，有这样的系统。当你在外面且需要和家人有良好的互动，这时候就需要机器人出现。

你需要什么呢？饿了吗？需要我帮忙吗？我不希望机器人一直跟我说话，我只想让它在我需要的时候出现，不需要的时候就走开。

当然，无论是室内还是室外，安全都很重要，对吧？比如你开汽车的时候，就需要这样的机器人辅助系统，也就是智能交通系统，这是一个非常重要的理念。

我们需要一个优质的空间，这涉及到硬件和相关领域的问题，机器人领域也是如此。

如今的机器人已经发展到4.0、5.0、6.0时代了，但我们期待的是到2050年能出现6.0版本的机器人。

正如我一开始所说，我是从科学角度来探讨的。杰夫谈到了昨天、今天和明天的发展，但我想谈得更长远一些，到2050年，情况可能会大不相同。

在过去的45年里，我研究过从纳米机器人到分布式系统等各种规模的机器人技术，所以对这个行业的发展有所了解。无论是微观世界还是宏观世界的机器人技术，都在不断发展，情况总是如此。

所以我认为，包括谷歌在内的所有研究机器人技术的机构和人员都应该认识到，单个机器人必须具备一定的应急处理能力。

如何让机器人具备智能呢？像神经网络、强化学习等技术都发挥着重要作用，还有软电池技术。人们在这方面已经研究了30年之久。

还有像一群机器人，它们就像蚂蚁、鱼群或鸟群一样，在群体中能展现出一定的智能，这就是群体智能。

接下来我要谈谈这种智能的涌现，它不是单个机器人系统能实现的，需要群体的力量。所以，自组织的层级结构很重要，这是这类新型机器人技术背后的重要原则。这些都与自组织和软件有关。

请记住，关键词是自组织。

就像我所说的，这其中也存在进化的过程，从设备层面，到个体层面，再到群体层面。这是三个发展阶段，每个阶段都能形成一种层级系统。我所做的研究也正朝着这个方向推进。

现在，我们能看到机器之间可以进行符号化的交流，就像人与人之间通过网络交流一样。

但如果把智能设备植入到身体会怎么样？

人们一直在谈论可穿戴设备，比如戴在腿上或身上的设备。比如机器昆虫这样的微型机器人，都值得我们重视和研究的。

我想说，要开展这样真实、稳定且严谨的研究，需要一种平和的心态。更需要综合运用数学、环境学、物理学、化学、生物学、人类社会学等多学科知识。机器人只是其中的一部分，就像我刚才说的，你还需要将社会科学，包括伦理学和其他社会关系方面的知识融入其中。

机器人与人类之间的智能交互，无论是物理层面还是信息层面，都很重要，这也是为什么要实现机器人与人类的对称性。

如今的机器人在功能上与人类并不对称，机器人的功能和人类的功能是不同的。

我们需要一种灵活的思维方式。也许机器人能精准地抓取东西，但这和人类的功能还是不一样的。到2050年，我们希望能实现这种对称性，这也是日本正在努力的方向，我们希望人类和机器人通过环境进行交互。机器人能从人类身上学习，人类也能从机器人身上学习，这一点很重要，也是其背后的核心意义。

机器人能把工作做好，这是一种循环学习。从人类到机器人，再从机器人到人类，形成一个不断上升的循环。通过这种智能交互，我们能提升机器人的能力，将知识提升到更高的水平。这一点非常重要，也是我在“moonshot计划”中一直在做的事情。

在前面提到的这种逻辑的前提下，我们谈论的具身智能，比如商业领域的应用，就能形成与其他领域不同的特色。

很多人认为嵌入式智能源于物理层面的试错，作为机器人的定义之一，早在三四十年前相关概念已经出现：机器人能自主规划，并根据真实世界的环境做出调整。

如今，我们能看到很多这样的例子，比如宇树机器人就是很好的例子。但我认为，智能是从身体与环境的交互以及信息中涌现出来的，这方面的研究才刚刚开始。机器人适应环境就是一个例子，这与仅仅依靠数据和语言是不同的。

比如像GPT这样的大型语言模型，能用于很多场景（包括机器人）。那么我们希望将哪些技术嵌入其中呢？从一开始，我们就需要从认知科学的角度去考虑，了解大脑是如何处理信息的，这一点也很重要。

人类喜欢合作、协作，在制造业中也是如此。我们需要在智力层面、人文科学层面、医疗保健层面都有所突破，需要更多的人一起合作，来解决多维度的实验问题。我所说的并不是实验室的自动化操作，比如快速完成某项任务。像IBM那样，我想说的不仅仅是智力层面和实验层面的事情，这些都与机器人技术相关。

智能的涌现涉及很多关键应用领域，比如杰夫提到的建筑领域等。但我认为还有一些更基础的方面，太空运输领域也有很多基础研究在进行。

所以，我选择了“moonshot计划”这个例子。

大约55年前，美国前总统约翰·肯尼迪提出了这项计划，美国宇航员在月球表面开展了一系列具有重大挑战的活动。这个项目需要世界各地的很多人共同努力，攻克众多技术难题。我正在参与的“moonshot计划”就是这样一个类似美国登月计划的例子。

到2050年，机器人要能够自主学习、适应环境、进化出智能，并能与人类协同行动。这个目标设定在2050年，不会受当下或近期技术的局限。

我喜欢这样的目标，它能将科学学科融合在一起。但要在2050年实现这些目标，一些关键的突破性技术必不可少。

我们的目标之一是到2050年，让机器人能在家庭环境中与人类协同工作，比如家庭服务机器人。

第二个目标是到2050年，机器人能自主进行探索发现，比如用于月球探测等任务的机器人，也可以用于应对台风等灾害。从收集数据到形成报告，机器人能全程参与。

还有一个目标是……突然想到，我要去欧洲。也许有时候我们会一起参与环境救援工作，这时候机器人技术就派上用场了，我们还能从中找到最佳解决方案。这很棒，科学家们可以携手合作。

去年获得诺贝尔奖的成果就与机器人有关，确实如此。但要实现这些，并非一蹴而就。我们需要像自动驾驶汽车那样，分阶段推进，从一级到四级逐步发展。

这就是“moonshot计划”的内容，我也鼓励学生们参与到这个项目中来，研究嵌入式系统的物理交互和信息交互。我希望有人能举手参与我的项目。

接下来，人工智能和机器人技术的发展至关重要，伦理、法律和社会影响也很重要，因为我们讨论的也是现实问题。

2050年之后会发生什么？没人希望出现不好的结果。

因此，我们要从社会的角度去适应，考虑伦理、法律等方面的问题吗，这对于实现前面提到的目标至关重要。像护理机器人，采用软机器人技术很重要，但仅靠软技术还不够。如何在需要的时候合理运用软技术，这是一个问题。

所以，两方面都要兼顾。

我之前也提到过科学机器人，机器人可以和科学家一起工作，在科学家提出假设后，机器人可以协助进行实验，从而有新的发现。

过去，人类科学家提出假设，设计实验方案，然后付诸行动，开展实验、收集数据、进行分析，了解实验结果，然后修正理论，如此循环往复。如今，这个过程几个月就能完成，这非常好。

再比如，过去发现一种新药，可能需要六七年的时间。现在，通过我们目前与机器人合作开展的实验，在发现新材料、新设备以及新药物方面，效率可能会提高10%、20%甚至30%。到目前为止，我们已经取得了一些成果，这很好。

还有一点，我们不仅运用人工智能，还借鉴了生物昆虫的特性，这非常有趣。我们在一项实验中，在蟑螂身上安装了设备，这样就能控制蟑螂的行动，它能很好地接受指令。人类可以通过远程控制蟑螂移动，我觉得这个话题很有趣，这种技术有很多应用场景。它们不会变成大型机器人，但能在各种环境中生存，总能找到解决问题的方法。

无论如何，从科学角度来看，具身智能、感知人工智能的发展很重要。例如，我们需要具备情境感知能力、积累和分享经验的能力以及相互理解的能力。要做到这些，我们需要具备元认知能力、意图建立能力，还需要合作，最终实现深刻的理解和经验共享，制定出行动方案。

在这个问题上，我们需要一种灵感，而从人类因素角度来看，机器人也能激发这样的灵感以符合人类的需求。

对我来说，这是一种自动化的灵感，能促成这样的成果，或许这里的数据方面促成这样的成果，这依赖于计算机辅助设计（CA）和自动化分析（AA）的模型构建能力，这很重要。就像《约翰·瑞利》杂志中可能提到的，机械通信是很棒的。这不仅是当下的课题，或许在未来，我们能制造出很好的模拟器。

在结束我的演讲之前，我想再提一点，就像我之前说过的，人体嵌入式机器人很重要，就像赛博格（半机械人），这样人类就能准确地跟踪人体数据。未来，我们就能在体内植入很多种设备。这也可以为我们带来非常可靠的科学研究数据。

我刚才谈到了具身智能的定义等内容。在日本，我们开展了地铁机器人的研究，其中就包含了科学视角的相关准则。这处于一个不错的水平。我提到了社会层面，或许大家所说的网络世界、电子游戏，其中的赛博格概念是很重要的。

前面我提到的“moonshot计划”，很快就将进入第五个年头。希望能和所有人开展更多合作。

非常感谢大家。