日本东北大学机器人系教授 Kazuhiro Kosuge：用机器学习提升协作机器人“PaDY”的性能

以前受限于一些伦理问题，机器人的规则还没有定下来，现在机器人可以进入新的阶段是因为现在相对而言规则方面是比较成熟的，很多公司都有一个共同的规定和界定，所以目前已经进入了一个比较新的时代，未来会越来越成熟。

11月1-2日，由中国国际科技交流中心、深圳市科学技术协会、深圳产学研合作促进会联合主办的“2019大湾区机器人与人工智能大会”在深圳盛大举办，向世界传递超前新思维，为产业激发空前新动能。

在“机器人发展创新论坛”上，日本东北大学机器人系教授Kazuhiro Kosuge发表了《用机器学习提升协作机器人“PaDY”的性能》的主题演讲，并在会后接受了创客猫的采访。

Kazuhiro Kosuge教授接受采访

Kazuhiro Kosuge在机器人领域已经研究30年了，他认为，最早机器人的发展是在60年代的时候，当时的市场还是初级的市场，很多东西都不成熟，市场非常狭小，现在因为AI还有大数据的发展，使得机器人的发展进入了新的时代。

对于机器人与人协作方面的应用，Kazuhiro Kosuge表示，现在的机器人已经应用到了很多领域，比如环境和医学问题等等，目前机器人所处的时代是机器人可以帮助人们做更多的事情，比如可以跟人一起舞蹈，一起做工业上的各种提炼。“以前受限于一些伦理问题，机器人的规则还没有定下来，现在机器人可以进入新的阶段是因为现在相对而言规则方面是比较成熟的，很多公司都有一个共同的规定和界定，所以目前已经进入了一个比较新的时代，未来会越来越成熟。”

Kazuhiro Kosuge教授发表主题演讲

以下为Kazuhiro Kosuge演讲实录：

关于协作机器人如何用机器学习去应用到真正的场景当中，我们看如何去满足这个需求，当我们去安装相应系统的时候要做什么事情。

我进入正文之前，我首先给大家介绍这块，大概是十年前，我们讨论了机器人研究能否对社会做出贡献的话题。我们研究的中心策略是什么呢？我那个时候是日本中心研究机构的成员，我们很多讨论都是围绕一点，就是基础研究能否对社会起到什么样的贡献。

大家都能看到，经过很多讨论之后，我们发现机器人能够做出贡献，是通过机器人所催生的服务来贡献社会。我们选择了3个领域，对个人、对社区、对社会方面，发现机器人带来了很多新的机会和挑战。

全球层面，我们可以把它们用做自然资源的勘探、航空探索、深海和地下的探索。在社区层面，我们的政府服务，还有农业、林业、渔业、矿业、生产、建造等等，我们能够催生很多的服务，这是通过应用机器人带来的。而个人的生活方面，医药医用治疗生活辅助，我们有很多的场景可以应用机器人。

我们要做老年人看护的机器人，十年前做这样的机器人，我们觉得能够做得到，最后我们打造了服务形式，可用于看护老年人的，通过不同科技的融合，我们能够做得到。但是最后却没有达成任何结果，我们只是有一个原形的机器而已。

基本问题是如何设计可行的商业模式，我们不能把我们的原形创造出来之后投放市场使用就完了，我们没有可持续的商业模式，我们不能够持续地应用它。

有时候，我们也能够去发现或者是开发一些新的基础技术用于这些服务。通过这些过程，我们就能够去丰富机器人的技术。

这些是我们那时候讨论的结果，这些信息和工具是有用的，这个红色的是新加的科学研究。科学研究是非常的重要，比如说开发新的科学领域，比如说让机器人和神经科学建立桥梁，这是它的应用，也是非常之重要。

但是他们的特征完全不同，我们做了很多人类机器的互动，还有辅助型的机器人以及工业机器人的应用等等。

今天我想讲这个机器人，以及机器学习怎么用到机器人里面去。

大概25年前，我们研究了一个人的能力增强的项目。我们要解决一个问题，怎样稳定的去增强人的身体力量。机器手去拿到一个环境的物体，有一个反馈的回路，操作人员和机器人之间的互动是很复杂的，那怎样去更好融合它，增加人的力量呢？这是重要的问题。

我们把这个概念升华成机器辅助系统。几年前这位研究人已经去世，但是他的概念非常的重要，他把他的图像放在一本书里面，我们把结果拓展到了可以帮人抬桌子的系统。这个机器人帮小学生去搬桌子，机器人可以帮助我们提起重物，当然这个东西不是很重，这是我房间里面机器人和人一起搬起的东西。还有两个机器人一起和这个人搬起这个物品。

通过这些实验，我们发现其中缺失了某些部分。当然，我们能够通过简单的任务去做展示，比如说有一些简单的任务，我们人做不到的，但是用辅助机器人却可以帮助我们做到。甚至有一些辅助型的机器人系统也不能帮助我们完成一些简单的任务，因为机器人不知道怎么跟人协作，要怎么去协作呢？他们需要了解任务是什么，他们要知道这个用户的目的是什么，以及人打算怎样去完成这个任务，以及人想要什么样的帮助。我们需要机器人了解很多的信息，才能够让它帮助到人。

我们开发了一个机器人，或者是人和机器密切协助和互动的机制系统。这个信息很简单，我们没有什么物体，我们只专注这个动作本身，协助的动作就是我们的研究目标。我们不需要去思考其他的物体，而实际上，我鼓励学生去学舞蹈，因为他们能够通过我们的研究基金去免费学舞蹈。

根据我们学生的反馈，他们在舞会中需要有男和女的搭配，同时每一支舞都有一系列的动作组成，是由男性主导下一步是什么。根据环境的需要来做，女性已经学会了舞蹈，他和男性一起，她需要通过每一步和男性、女性之间的互动，女性需要预测下一步要怎么做。那么女性也需要了解一系列的舞步，还有通过怎样的形式被男性所主导。我们通过机器的研究，大概14年前，我们在博览会做了这样的机器人，让大家可以看到机器人变成了真人的样子。

实际上，我们想要去涵盖这个动作预测的算法，用这个时间去列出了这些方法，我们设计了一个动作预测器，这是很传统的机器学习的步骤，那时候的计算机不是非常的强劲，那时候我们只能这么做，所以就开发了这样的机器人。

在这个博览会上，我们的展示中显示了这样的一幕，机器人能够预测搭档的目标，它被2005年时代杂志评选出最神奇的发明之一，那时候也在这个刊物上进行发布。

这个挑战是人和机器人之间，或者是机器人和舞者之间的互动，这个机器人怎么去读取它的搭档引导舞蹈的动作。很幸运的是，很多舞蹈学校的老师都告诉我，很多的日本学校里面，女性舞者的数量比男性舞者更多，所以他们不要我们开发女性的机器人，他们想让我们开发一些男性的跳舞机器人，当然我们没有实际去开发。

那时候我们去一个旧机场参观的时候，这是那时候网站上的照片，那时候很多人相信是由机器人来生产汽车，这和现实中完全不一样。在集装线中有很多步骤都不是机器人做，因为这些动作对工业机器人来讲太复杂，他们做不到，或者是一定合理成本下机器人做不到。

这是我们的机器人概念，如果机器人能够给这个人一些他要的部件就减少了他的工作量，我们做了一个机器人去帮助这个人减少负担，提升工作效率。那时候，他们的空间比较充足，能够让我们的机器人去那里做测试，去部署我们的系统。现在的话，这些全部自动化了，但是安装了这样的机器人之后，他们可以减少20%—30%的时间。

我们开发了这样的机器人，它是自动化的运作系统，这是我们的传感器去测试和感知工人的位置，我们可以用机器人去操作，但是在3个月之后，他们不再使用这个机器人，我非常地震惊。为什么不使用呢？在这种工厂当中，当集装的装配方式已经改变了，前一个月和前两个月就是取决于整个机器人和整个设备的特点，它后来的工程师就去调整了生产线的基本情况，那个时候我觉得这是最好的机遇，去开发机器学习重塑整个机构。同时，争取预测和估计的工位，同时也能够预测工作人员的站位。

目前来说，我们每一次操作的时候对工人移动的位置进行了更新，这是展示出很多工作人员工位的位置，用的是高显的模拟模式，通过这种机器，可以了解工人运动的路径。

基于预测的轨迹，我们需要跟踪整个路径。为了能够了解到整个动作，我们怎么去做呢？我们需要一些轨道预测机制，这是基于我们在该时间点工人的工位，它也包括了很多动作的确定性和不确定性，用这种距离的公式，这指的是操纵性和工人的位置。基于整个机器的功能，能够了解到工人的基本情况，也让机器人能够去触碰工人，通过传感器的帮助，这是我们实验的设置阶段，可以看到，一切的机器已经就位。

我们可以对整个机器悬臂来进行测试，这个机器人可以触碰工人，而不需要任何的延迟，然后他们来到这里再次复位。这是第一次的测试，这是第十次的测试，在十个测试之后，整个机器人是没有任何的延迟。有些时候，很多的工人需要去充分利用整个系统，我们也去执行相应的计划，很多的工人要去欺骗机器人，看机器人的表现如何？非常明显，我们经常喜欢逗机器人，看机器人是怎样的反应，这个机器人还是可以应对的。

我们用机器学习或者是用机器人，这种机器在运作的过程中是足够的强大，我们希望有些公司未来的话可以把它产业化和商业化。这是通过我们的实践获得的结果，现在我们有不一样的系统，这个公司也有不一样的系统，未来我相信能够传达出更多可实验的结果，感谢各位！