向人腦學習，研發神經機器人

伴隨著多學科的發展，機器人的應用領域也廣闊起來，其中就包括生物學與醫學涉及的神經學領域。

在剛剛結束的2016世界機器人大會上，來自德國慕尼黑工業大學教授Alois C.Knoll就做了一場關於神經機器人的演講。他不僅回顧了歷史，更暢想了未來。

模擬人類神經系統

今年5月，德國科學家們研發了一種以「對人類痛感研究成果」為基礎的人工神經系統，研究人員表示，它可以讓機器人「探測並分辨出意外出現的物體和干擾，分析出可能對其造成的危害，並做出適當的反應」。為了測試這套系統，研究人員在機器人手臂上安裝了一個類似手指的感測器，可以探測壓力和溫度。據稱，這個系統不但能讓機器人對潛在的危險迅速做出反應，保護自己免受傷害，也能保護與機器人一起工作的人類同伴。

8月，日本研製出人形機器人「Alter」，它全身搭載42個氣壓傳動裝置，其大腦則是一台「中樞模式發生器」（CPG）。CPG中的神經網路可以複製神經元，以便機器人能發展出自己特有的動作模式。當然，影響其動作的還有感測器探知的距離、溫度、噪音和濕度等因素。簡單來說，感測器就是Alter的皮膚。雖然它動起來跟人的差別還較大，但你卻會覺得這傢伙是活生生的。

而這些只是神經機器人領域的一部分。在論壇上，Alois C.Knoll介紹說，為了更好地開發大腦，歐洲開展了一項相關旗艦項目——歐盟人腦計劃（Human Brain Project，簡稱HBP），包含了三個不同研究方向：第一是未來的醫藥，第二是未來的神經科學，第三是未來的計算。「我們可以從人腦學習如何建立起超級電腦，也可以建立明天的機器人。如果我們能夠對人腦了解得更透徹，未來的醫學就可以讓腦部疾病得到更好的診斷和治療。」Alois C.Knoll表示。

為大腦建模

如何讓機器人的大腦「模仿」得更像人類的大腦？科學家們給出的答案是研究人腦結構的分子層面，嘗試深入地了解人腦細胞的情況，進而將「拼圖」完成，還原大腦。「我們知道大腦建模和模擬是我們的智力，也是機器人智力的核心。」 Alois C.Knoll解釋說。

不過，這項工作做起來並不容易，因為人類大腦中包括多個功能區域，每個區域還有不同的形態學的表現。今年8月，曼徹斯特大學教授、英國皇家學會會員Steve Furber準備用 100 萬個 ARM 微處理器創造一個大腦的電子模型。這100萬個微處理器將模仿人腦神經元實時發送信號的方式。這一計劃被稱為 SpiNNaker。

現在，SpiNNaker 能夠建模達到人腦百分之一的比例，是人腦的第一個低功耗、大規模數字模型。有了它，研究人員將能夠精確地模擬腦區，並且測試有關大腦工作的假說。它由人腦結構啟發而來與今天所有的計算系統都大為迥異。團隊希望從SpiNNaker獲得的洞見能夠幫助他們開發強有力的工具，應對抑鬱症、阿爾茨海默氏症等腦相關的疾病。此外，研究人員還希望相關信息能夠幫助他們創建一個超快且低能耗的下一代晶元。

拼出神經迴路

當然，只有機器模擬大腦還不夠，大腦與身體完全整合才能真正模擬人類。Alois C.Knoll對此解釋說：「我們使用一個超級電腦對大腦進行模擬，然後在另外一個超級電腦建立起計算機機器人的模型，讓它們互相進行溝通，來自機器人的感測器傳達到虛擬的大腦裡面，然後大腦再發出指令去控制機器人的身體。這個過程當中我們首先必須進行匹配，然後還要找到一個信號傳輸的功能。從感知到認知再到行動，我們把整個閉環完整地建成。」

所以，未來的人工智慧在神經機器人的方向將要建立的就是仿人類的「機器大腦」和可以被這個大腦支配的軀體。事實上，現在也已經有研究團隊在使用柔性材料打造「肉體」。

「我們還希望可以打造一個真實的虛擬實驗室，這樣的話也可以將機器人用在工作當中，並且由大腦來控制。當然，從科學的角度來還有很長的一段路要走。我也希望更多的人加入這樣的研究。」Alois C.Knoll總結道。

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