我們距造出《星際穿越》里的Tars還有多遠？

今天還是想來聊聊《星際穿越》，解讀《星際穿越》關於黑洞，蟲洞的文章很多，但是卻很少有看到解讀電影里那個正正方方的機器人Tars的文章。

說來也奇怪，Tars和我們傳統印象里未來派機器人的樣子相差甚遠，不管是阿童木還是異形還是銀翼殺手還是終結者等諸多經典影片里，未來的人類機器人助手都是人形的。但Tars不是，Tars看起來像一個笨重的帶顯示器大冰箱，走起路來也是一頓一頓的，一點都看不出智能的影子。

但是到了關鍵時刻，Tars卻發揮出了他的獨特的作用。當主人公們來到第一個海洋星球，海嘯來臨時，是Tars救了Doctor Brand，當需要拿到黑洞里的數據的時候，是Tars主動請纓去黑洞里，當Copper進入五維空間時，唯一能和Copper交流的是Tars,也是Tars將解開引力之謎的方法通過摩斯密碼告訴Copper，Copper才能波動女兒的錶針。

Tars真的是一個很獨特很酷的機器人，可惜的是以人類目前的科技水平，肯定是造不出來的，網上之前看到新聞說國外有人造出了Tars，點進去一看，原來是這個樣子的。

現在媒體就是喜歡搞這些噱頭，這明明只是一個木頭架子，頂多算是Tars的模型。那麼以人類現的科技水平，我們離造出Tars還有多遠呢？現在我們來思考第一個問題：

Tars為什麼是這個形態的？

關於Tars這個機器人的設定，諾蘭的原話是：「這個影片發生在一個資源枯竭的未來，所以科學界極端依賴于軍事科技那裡保留下來的任何東西，在設計上，我們想做成關節式的機器人，防爆而堅不可摧，強調的是力量和功能，而不是外形。」

在一個資源枯竭的時代，連NASA研究怎麼拯救人類都要在荒郊野外偷偷摸摸得搞，是沒有過多的資源用來造出一個純人形的機器人的，人類只能依靠現有的科技水平以及資源力所能及地去製造機器人，所以外形當然是越簡單越好。

其次，主人公們這次的任務是探索地外甚至系外行星，地外行星環境各異，不知道會有多險惡，如果只是一個和人類形態相同的機器人，在碰上危險情況的時候，他受到的限制和人類是一樣的。這個時候的機器人，最重要的應該考慮的是功能性，最經典的例子就是在海洋星球，海嘯到來時，Tars華麗變身拯救Doctor Brand。

除了這些複雜的好處，另外一個很明顯的好處就是，宇宙飛船空間有限，而像Tars這樣收起來就是一個大冰箱的機器人，真的是塞到任何角落裡都可以。真的很節約空間。

好了，了解了Tars最初設計的設計概念，我們來提第二個問題：

Tars要怎麼移動？

其實這個是第一個問題的延伸，因為既然形態是非擬人的了，那移動方式肯定也和人類不一樣。在自然走動狀態下，TARS走動起來靠的是四根長方體柱子擺動來完成的。

要實現這種走動其實不難，事實上已經有人做出了實現類似功能的機械結構。最接近諾蘭設計的機器人概念來自於荷蘭藝術家Theo Jansen設計的Strandbeest (Beach Beast)。

而說起行走能力，之前很火的Google機器狗更是把機器行走能力提升到了一個新的高度。

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可以說實現TARS四跟柱子基本的行走能力應該不是什麼大問題。但是如果要實現TAR在海洋星球救Doctor Brand的那一段功能，還是要好好研究一下的。

首先是四根長方體一秒變滾輪。這個也不難，控制好立方體向前滾動的順序和時間應該可以實現。

如果你仔細看的話，可以發現最左和最右的長方體也並不是完整的長方體，而是由更小的長方體組成的，緊急情況下，大長方體可以分解成更小的支臂進行複雜的操作。事實上，在拍攝電影時諾蘭真的造了一個Tars出來。他的團隊用八周時間，將一個空想的機器人實現成了一個靠液壓制動的人偶。說明從機械角度來看，TARS是能夠被實現的。

在電影里，TARS能針對人的語言做出智能並且恰當的反應，如果不是因為機器人的外表，TARS和人之間的互動其實和人與人的互動沒有很大差別了。那麼我們的第三個問題來了：

Tars需要多像人？

在電影里最後，Copper給TARS重新定義參數, 當Copper說到幽默程度75%的時候，TASR說："自毀程序啟動。10，9....。」真的是一個不搞笑毋寧死的機器人啊。機器人要達到這樣的水平，才是我們目前面臨的最大難題。

說到這裡， 我們不得不提一下Alphago了。在人類研究人工智慧的歷史上，各種棋類運動里棋類高手都一一被人工智慧戰勝，唯獨圍棋是人類僅存不能被機器戰勝的驕傲。但這個驕傲今年被Alphago打破了，今年三月，在一場可以說是人工智慧和人類的圍棋世紀之戰中，Alphago戰勝了韓國圍棋九段選手李世石，成為了世界排名第二的圍棋選手。

圍棋發源於中國，是一項擁有3000年歷史的古老遊戲。它非常抽象，所有的戰鬥都發生在19 x 19的格子棋盤上，棋手通過落子圍住對手的棋子來獲勝。雖然規則不多，但變化多端的棋路讓其變得非常深奧，因為任何細微的變化都有可能引起戰局的突變。可以說圍棋是世界上最為複雜的智力遊戲，它簡單的規則加深了棋局的複雜性。

AlphaGo的主要工作原理是「深度學習」。「深度學習」是指多層的人工神經網路和訓練它的方法。一層神經網路會把大量矩陣數字作為輸入，通過非線性激活方法取權重，再產生另一個數據集合作為輸出。這就像生物神經大腦的工作機理一樣，通過合適的矩陣數量，多層組織鏈接一起，形成神經網路「大腦」進行精準複雜的處理，就像人們識別物體標註圖片一樣。

沒有看懂上面這段話沒關係,你只要知道深度學習是現在人工智慧領域最熱門的研究方向這套東西讓AlphaGo具有類類似於人類的學習機制。以前的計算機，比如IBM的深藍，是基於強大的計算能力而在國際象棋中打敗人類的。而AlphaGo甚至可以通過學習預測到每一步後面的落子和排兵布陣，甚至可以說它已經有了那麼一點「直覺」。

隨著深度學習研究的不斷進展，人工智慧也會變得越來越智能，讓TARS真的成為TARS的那一天也離我們越來越近了。可以說，人工智慧超越人類只是一個時間問題，我們能夠期待的，只是人工智慧能夠真的遵循機器人三定律，成為人類的得力助手，而不是取代人類成為這個星球上新的霸主。

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