找到連接身體與靈魂的方法──自動人形進化史
■現時此刻，機器人學領域已悄悄變化，美國德州大學奧斯汀分校的機器人研究團隊，正嘗試著將機器學習技術放入機器人學領域[i]……
編譯｜陳明佑
●自動人形小史
有關人類製造自動裝置（automaton）的歷史，其實已超越千年之久[ii]，不同文明之中有許多不同的自動裝置神話，古代書籍如《墨子》就曾提及機械鳥「木鵲」能在空中飛行長達三日[iii]。當然這個紀錄是否真實，我們不得而知。不過，自動裝置之中，一直有個類別特別引人注目，也確實留下了可考證的記載，那就是仿擬人類行為的自動人形。
近代最著名的自動人形，當屬江戶日本的機關人偶（日文：からくり人形）。在距今約兩百年前的日本，有一名天才機關師田中久重，獨力打造了多種小巧精密的擬真人偶，當中除了能倒茶走路的「奉茶童子」，還有能拉弓射箭的「曳弓童子」等，都是即使放在今日世界仍能使人讚嘆的工藝傑作[iv]。
直至當代，自動人形也一直出現在許多科幻電影中，從二十世紀末的《變人》到前幾年的《異形：聖約》、《人造意識》，或許都讓我們看到，人類創造仿擬自身之機械裝置的熱情始終未曾冷卻。或許這正是當代機器人學能夠不斷前進與突破的理由吧！
●革命的可能性：德州大學的案例
然而，機器人學領域一直以來都有個不易解決的問題，由於每個機器人都是依據特定目的打造，只能處理單一問題，因此即使在特定問題上能夠表現良好（例如大工廠裏的自動機械手臂，或是先前提到的機關人偶），但行為總是缺乏彈性，不能適應新的情境。相較於人工智慧領域的程式越來越能夠解決不同領域的問題，機器人學領域卻似乎沒有對應的萬用機器人出現，根本的原因在於，這些機器人多半採取「寫死」的做法，也就是根據條件為程式寫好明確的輸出，因此只要編寫好了，機器人就永遠只能在相同的環境底下運作。比如說一個家用型掃地機器人只能在地面平坦的屋內使用，不太可能在戶外保持正常運轉。
德州大學的研究團隊並不一定是第一個將人工智慧整合進機器人學領域的團隊。不過，我們還是可以看看這個案例告訴了我們什麼。該團隊主要從事機器人學與機器學習研究，並積極參與每年度的機器人世界盃（RoboCup）[v]，自約10年前開始，逐步將不同的機器學習技巧以及多主體系統（Multi-agent System）的概念引入機器人學領域。團隊除了設計了一套能夠將機器人現有知識推廣到未知情情境的算法[vi]，並將其實現於機器人世界盃參賽機器人中。此外，同一個團隊也製造過足球機器人[vii]，將增強式學習（reinforcement learning）應用在機器人的動作學習上，如此就不需要預先編寫機器人每個動作的細節。以上這些，都讓機器人不再如以往受限於單一情境，有了自主適應不同環境、不同任務的能力。本質上，研究團隊採取的策略則是從加法轉向減法，不做過多的預先設定，希望可以由機器自主地學習出符合情境的動作。
●機器人學革命3.0
如果我們把機器人學放進更大的「自動人形進化史」來看，可以說，早期的自動人形比較注重的是裝置的硬體層面，例如裝置的結構設計、動力運作等等，而稍後，進入現代，因為編程技巧的出現，機器人學才有了更多軟體方面的研究，透過嵌入程式，機器人可以自動化從事某些預先設定的任務，這些任務的執行方式必須由設計者預先規劃。
而機器學習技術突飛猛進的此刻，似乎讓機器人學領域開始有了新的可能性，如果一個程式可以自主學習，那麼一個以程式驅動的機器人當然也可以。於是，機器人學的研究不再是關於制定精密的動作，而是關於設計更靈活的學習策略，如此一來打破了過往機器人學沒有彈性的侷限。或許，從這裡我們就可以看出機器人學界的新趨勢，機器人學與人工智慧領域的邊界已逐漸模糊，機器學習的技巧正在悄悄擴散到機器人學領域的各個分支裏，並且引發變革。
作為例證，神經機器人學（neurorobotics）[viii]正是一個這樣結合機器人學與人工智慧的新興研究項目，相關條目於2007年才首次出現在維基百科。神經機器人學混合了神經科學、人工智慧與機器人學領域的知識，試圖以仿擬人類腦部運作的類神經網路（取代以往的「寫死」做法）實現機器人的控制系統。
但關於這場正如野火燎原般蔓延的領域革命，值得我們注意的是，機器人學革命的影響力絕非只限於機器人學界，更將影響我們的未來生活。機器人研究者Balaji Viswanathan就在一場TED短講中提出了「機器人學革命3.0」的概念[ix]。Balaji Viswanathan指出，這場革命將改變我們的諸多層面，當一個機器人能夠使用自然語言與人對話、能做臉部辨識、能夠記憶與分析資訊，往後的醫療系統、商業服務、物聯網的運作模式等都將大幅更新，許多瑣碎任務將能由機器人接手。Balaji Viswanathan總結道，人類與機器人的連結會越來越深，而那將會是一個全新的世界。
●科技進展為每個人類帶來的福祉都是相同的嗎？
值得我們再追問的是，機器人學的進展不會只有光明面，那麼灰暗面會是什麼？正如科幻影集《碳變》中，在那一個人類已能透過更換身體而永生不死的時代，底層者仍生活得如同未曾接觸到新科技的過去人，只因為高科技已徹底被大型企業把持。即使科技創造了一個全新世界，沒有錢的人還是可能無權享用科技進展創造的福音。在科技進步的同時，科技資源是否被妥善分配，也是在技術革命的浪潮下，一個關鍵的問題。
註解：
[i] 本文編譯自：http://www.bbc.com/news/science-environment-43215863
[ii] 自動裝置
[iii] 《墨子．魯問》：「公輸子削竹木以為鵲，成而飛之，三日不下，公輸子自以為至巧。」
[iv] 機關人偶影像
[v] 機器人世界盃
[vi] “Transfer Learning via Inter-Task Mappings for Temporal Difference Learning”， Matthew E. Taylor and Peter Stone and Yaxin Liu，2007
[vii] “Reinforcement Learning for RoboCup-Soccer Keepaway”，Peter Stone and Richard S. Sutton and Gregory Kuhlmann，2005
[viii] 神經機器人學
[ix] Balaji Viswanathan短講