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《智能机器的未来》第7章 人机协作:一个美丽的科技新世界

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机器人和自动化技术正在走出实验室并应用于现实的人类世界之中,与人类合作完成深海、太空等极端环境的探索任务。

未来,我们所在的将是一个人机紧密协作的美丽新世界。

2013年夏天,机器人载具行业的主要组织——国际无人系统协会(AUVSI)在华盛顿特区举办年会和展览会。这是一场机器人的盛会,有的像驮骡一样步履轻快,有的像蜻蜓一样在空中飞舞,有的可以发射导弹,有的可以监控作物的生长情况。但令人奇怪的是,尽管这场盛会展示了大量新型传感器、机器人或者民事应用,但最吸引眼球的新闻却出自别处——协会主席让媒体和公众改变措辞的要求成为一条轰动性新闻。

国际无人系统协会主席迈克尔·托斯卡诺说:“我从来不用‘drone’(无人机)这个词,因为它会导致一种好莱坞式预期。在大多数情况下,这种预期跟军事有关,非常可怕,带有敌意。”他的这番话,是对一个迫在眉睫的政治威胁做出的回应——有一群人聚集在展会大厅的外面,对美国正在用无人机打击敌人的行为,以及将来在美国国内用无人机窥探个人私生活的做法表示抗议。

托斯卡诺说:“我希望公众理解,这次活动的关键词是‘系统’。系统里包含了人,而且人是系统的制造者。如果使用‘无人机’这个词,你就不会想把控制权掌握在手中。”

公众害怕受到监视的心理已经引起了业界的注意,他们担心机器人技术在美国领空的应用将因此受到影响。托斯卡诺显然希望改变他所在行业在公众心目中的形象。但是,一个行业竟然要求人们在称呼其产品时停止使用某个表达而改用另外一个表达,这的确是一个异乎寻常的现象。于是,人们开始关注这些词语在移动机器人技术领域中的重要意义(以及它们带来的问题)。

“无人机”及其完成的工作都是人的劳动成果,而不是不食人间烟火的冷冰冰的技术。虽然无人驾驶飞机上没有载人,但它们依然是人类努力的成果。自主机器人通常与人类世界紧密相连,并且最终会回到人类世界。人类操作员与由数据、同事和图像构成的庞大网络之间有着千丝万缕的联系,尽管他们密切关注的人类活动距离他们非常遥远,甚至发生在地球的另一端。

一个常见的错误主张是,人类只有亲临现场才可以得到真实的、内行人才能获得的体验,而不载人的机器人可以独立工作。到目前为止,人工智能领域关于机器是否可以独立思考的争论还在继续。的确,自治系统使用的软件可能具有不确定性(即不可预测性),也有可能在周围环境的作用下表现出应变特性,或者完成某些学习行为。但是,所谓的智能系统全部是人类编写的程序,其中还嵌有人类的世界观。

也就是说,对于21世纪而言,自主就是发生了时间迁移的人类行为。从某种意义上看,这也是“编程”的精髓所在,即通过运行程序命令计算机在未来某个时刻完成某个任务。当然,机器将对环境做出某种响应,在遭遇新情况时甚至有可能做出人们意想不到的某些行为。但是,这些行为都会受到严格的限制,而且很多限制条件是设计者和程序员预先设置好的。探索火星的漫游车也许可以通过“学习”了解周围环境。如果车轮在某一个位置陷入泥土,下一次它就会躲开这个位置。但是,如果碰到一个珠宝盒,它就没有办法(因为机械装置和软件的原因)通过“学习”打开这个珠宝盒。

不过,对于工程师而言,在计算机系统的控制下可以在某种地形地貌中穿行的全自主机器人仍然是一个非常有吸引力的创意。感知周围环境、分类、将环境与模型或先前体验匹配起来、制订前进的计划,这个过程与我们的日常行为非常相似。世界上的不确定性(以及机器所具有的不确定性)和总是导致事前假设落空的意料之外的情况,不仅让这个问题变得更难,也让它变得更加有意义。我们在这个世界上是如何观察、决策和行动的?我们是如何应对不确定因素的?在技术这个媒介的辅助下厘清这些问题,是一项崇高的工作,是工程技术最超然的一个方面。

但是,我们不要把技术上的思维实验与对有人环境有益的技术混为一谈。几十年来,我们的生命和资源在包括深海、太空在内的环境中不时遭遇危险,在这种情况下,我们加强了对自主技术的控制。这不是一个不断进步(乃至有一天得偿所愿)的过程,而是由实验室向野外迁移的过程。在这个转变过程中,无论其完成的任务是响应人类的指令并发回有价值的数据,还是保护人类的生命安全,自主技术都会不停地得到锤炼。

回顾过去,尼尔·阿姆斯特朗在登月舱着陆前的最后一分钟进行的手动干预(关闭登月舱的自动化系统),标志着在20世纪全自主技术的构想受到了限制,也预示着人机强有力的合作方式从此拉开了序幕。就像没有联网的孤零零的电脑一样,孤零零的自主型无人机也已经落后于时代的发展。在21世纪,机器人技术需要面对的挑战是,如何将机器人融入人类系统和社会系统,以及如何处理好人机之间的关系。

作家马修·克劳福德放弃了在某个智囊团的工作,开了一家修理古董摩托车的店铺。他认为,智囊团的工作不过是摆弄一些抽象概念,与物质世界严重脱节,就像无根的浮萍,而修理铺的工作才是一种“讲求技术、积极投入”的工作。工匠的生活深深地吸引了他,因为这种生活不仅要对机器构成的冷冰冰的物理世界负责任,还要对顾客、修车师傅以及摩托车骑手之间形成的社会关系负责任。在他看来,由于集体中的每个人都在想方设法地提升自己的手艺,因此形成了很强的凝聚力。克劳福德说:“我关注的是机械方面的有限内容,但这些内容却被传递到了一个更广泛、更有意义的人际圈里,它所服务的人类活动被我们视为有意义人生的一个组成部分。”

克劳福德的职业选择似乎是在为反对远程临场的海洋学家、认为人类亲临现场才是探索活动的真谛的天文学家,以及把“捕食者”无人机飞行员贬低为“任天堂游戏玩家”的战斗机飞行员摇旗呐喊。的确,在工作场所应用各种技术的常见目的是促使劳动“效率大幅度提升,自动化,对远离工作现场的各种力量做出回应”。克劳福德认为,手艺与技术的特点形成了鲜明对比,因为手艺“天生就要应用于特定环境之中,所以会对远程控制加以抵制”。

具有讽刺意味的是,克劳福德的这个结论与我们正在讨论的自主性高度吻合。他反对个人脱离社会的生活方式,认为这是一种“不受他人羁绊拖累、高度自由的极端自我”。因为从事的是摩托车修理的工作,所以他需要接触不同的人。虽然他评论的是人的自主,但与我们对机器人领域乌托邦式自主的批评却有着异曲同工之处:

自主这个概念否定了世界先于我们存在这个事实。它假定人从本质上看是孤独的,而自主者享受的自由其实就是与世隔绝、孑然一身的生活所赋予他的自由。这样的人生态度背叛了我们对这个世界应尽的义务,在道德上讲是一种忘恩负义的行为。因为从本质上看,我们不仅需要相互扶持,还需要依赖于这个并非由我们创造的世界。

与之相似,对极端环境的研究表明,完全自主并不是一个非常有价值的远大志向,挑战程度更高、价值也更大的应该是在有人环境中使用的自主技术。我们如何才能设计出可以辅助操作人员并支持他们发挥技能、确立身份地位的自动化系统呢?机器人如何在完成自主行为的同时,还具备易于被人类合作者了解、预测、掌握其内部运行机制等特点呢?在生命安全受到威胁时,人类会信任无人驾驶系统吗?在权力、语言和身份等方面,机器人如何处理与人的关系呢?即使在极端环境中,我们也可以看出这些机器并不是孤立的。

但是,这并不意味着自主技术将会裹足不前,也不是说改进后的传感器、计算机、算法和机械装置在帮助我们探索世界或者帮助机器增强可靠性等方面没有用武之地。恰恰相反,机器人仍有可能是人类拓展自己体验的希望所在。但是,我们不能把所有希望都寄托在这些机器上,而要透过漫游车看得更远,探索数据里蕴含的秘密,体验远程临场感。借助手中的机器,新一代的海洋学家、新一代的火星地质勘查者,乃至新一代的空军飞行员,都可以在这个世界获得全新的体验。

在整个研究领域,我们都能发现这些观点的蛛丝马迹。我在前面的章节里提过,美国国防部高级研究计划局实施了一些雄心勃勃的项目,充分发挥现有计算机和机器人技术的潜力,组建人–机合作团队。美国海军研究中心(美国联邦政府资格最老、最受尊敬的研究资助机构之一)也有一个类似的“自主学”项目,不仅包括优化理论博弈论、控制理论和图论等严格的数学建模训练,还包括人机闭环控制、经济学、认知心理学和人因工程学等内容。在不久的将来,人们有可能利用这些传感器,从社会维度对人类行为、文化关系和知识创造进行更深入的研究。

到现在为止,我们已经讨论了三种机器:一是有人操控的机器,例如我们乘坐的飞机;二是遥控机器,如探索“泰坦尼克”号残骸、测绘古代船只失事地点的无人遥控水下机器人;以及自主机器人,如ABE和火星漫游车,它们与人类的联系没有前两种那么直接,但可以自行做出某些决定。我们对大型系统和网络中的人与机器进行过跟踪研究。在所有案例中,我们都能发现人类的决策、临场感和专业知识在其中发挥作用的现象(尽管出现的方式有时会不同于我们的预期),不过它们都会随着新技术的出现而发生某些变化。引起工作性质与完成工作的人发生某些变化的并不是机器本身,而是人与自动化机器构成的各种新颖组合。

有人仍然认为这是一种线性发展,并把最“先进”的技术看作只需少量人类投入的完全自动化或自主的技术。其实不然,人类的探索活动已经证明这三种模式通过反馈机制和相互补充正在共同演化。新“阿尔文”号加装了为自主机器人设计的软件;我们乘坐的客机与遥控机器人非常相似;控制阿波罗号登月的不仅仅是那些英勇的飞行员,还有地面控制台与软件算法,他们通过链路对任务的重要环节实施了严密的监控。国际空间站亦如此,尽管有宇航员住在空间站里,但现在的空间站在大多数时间里都是由地球上的工程师通过远程方式操控的。

“捕食者”和“死神”无人机的飞行员可以在千里之外指挥它们发射导弹,消灭敌人;而坐在现代战斗机高度计算机化驾驶舱里的飞行员,除了通过雷达显示器,几乎看不到敌人的身影。他们的工作难道有多大的不同吗?严格区分有人还是无人、手动还是自动的做法,是20世纪落后观点的残存。

新观点正在模糊化它们之间的界线。平视显示器、合成视景等技术正在提升飞机驾驶的计算机化程度,同时降低完全自动化的程度。飞行员通过不同方式与机器耦合,目的是增强飞行安全性。当然,他们能否实现这个目的,取决于机器(以及为这些机器编写程序的程序员)对人类角色的理解是否有效,以及飞行员和自动化系统的合作方式。与通过自动化将人摒除在外的做法相比,让人类加入人机闭合环路的做法需要更复杂的技术。

极端环境只不过是地球环境发展前景的预兆。随着汽车自动化程度不断提高,普通人执行的最常见的技术任务将随之发生变化,从而要求我们对驾驶员这个概念进行重新定义。在医药领域,机器人辅助完成的手术已经改变了外科医生(甚至病人)的概念。工厂工人、建筑师、作家甚至赛车手也会逐步发现,在他们所从事的领域中,某些由人的大脑和身体完成的任务正在逐渐改由机器完成,并最终演变为机器制造者和编程人员的工作范畴。就像失业与社会位移真实存在一样,这种担心也不是杞人忧天。我本人所在的大学已经推出了一项重大举措,通过网络课程推动教学改革。学校的所有教师都在思考一个问题:课堂教学到底应该在整个教学活动中占据多大的比重?所有这些领域在引进机器人和实现自动化的同时,也必将发生社会变化,甚至会引发一些严重的问题。

对极端环境的探索可以帮助我们弱化寄托在自主机器人身上的近乎幼稚的希望和担忧,把注意力(以及创造力)转移到人类角色与社会互动问题上,并应对可靠性与信任等方面的挑战。应用于具体环境的自主技术需要关注的核心问题是:人处于什么位置?他们是谁?他们在做什么?何时做?他们做的事有什么重要意义?

在一个寒气逼人的冬季夜晚,我结束了前往美国南方的长途旅行,正驾驶着我的1993年款比奇富豪(1947年第一次设计成型的单引擎飞机)返航回家。新英格兰地区刚下过一场雪,机场上方仍然乌云密布,洁白的云层与地面上的积雪交相辉映。

难道我是学习昔日的“孤鹰”林德伯格,凭感觉完成了这次飞行吗?并不是这样的。我可以使用的工具非常多。连接电脑的GPS单元可以精确地给出我的位置,数码引擎监视器可以记录几十个参数,卫星链路可以显示详细具体的气象图。所有这些数据都显示在5块电脑显示屏上(包括一台苹果平板电脑)。此外,合成视景系统还通过数据库为我的飞行建立实时模型。所有系统都有一些独特要求和薄弱环节,软件需要更新,软件本身可能会有某些缺陷。因此,我必须充分了解它们的缺点,熟悉各种故障。

图7–1 利用计算机系统和合成视景完成着陆

图片来源:约翰·塔尔科。

老一辈飞行员可能会感到失望,认为我过于依赖数字设备,背离了飞行的真谛。但是,这些设备让我看得更远,让我的操作融入了一个对于完成任务和保障安全来说有重要意义的网络,并为我提供了一种全新的飞行体验。

空中交通管制台通过语音向我发出指令,为我导航的是专业人员经常维护、反复测试的全球卫星网络,我驾机着陆的地点是政府拨款修建和维护的机场。我的飞机在飞行时,就置身于这些由多路通信渠道连接而成的网络。

这次飞行开始后不久,飞机引擎的一个汽缸就发出了异常低温警报。之后,显示引擎马力的电脑读数下降了10%。这是一个需要认真对待的现象,不过,引擎的声音比较正常,飞机的速度也没有异常变化。在担心之后,我认真地思考了这个问题,最后断定是引擎温度传感器出了故障,而引擎本身并没有问题,因此我可以继续正常飞行。这是一个十分寻常甚至常会发生的故障。

也许几年之后,我驾机飞行的时候,身边就会坐着一台机器人。再过几年,这台机器人或许会被内置到飞机里。在遇到上述情况时,自主型算法会不会断定引擎即将发生故障,然后多此一举地实施紧急降落呢?果真如此的话,我肯定不介意与在远端控制室中同我一起操控飞机的那个人一起商讨、分析和处理这些自相矛盾的数据。

通常,我会利用自动着陆系统完成进近,锁定无线电波束,监控飞机降低高度,然后在离地面几十米的时候接管飞机,以手动方式完成着陆。

在这次进近时,我在机场上方约32千米的时候就关闭了自动着陆系统,改用手动飞行。自动着陆系统可能会在某个时候发生故障,因此我需要熟练掌握着陆技术(如果有一个星期的时间没有驾机飞行,我就会觉得飞行技术明显生疏了)。此外,我还喜欢直接操控飞机、通过流畅而精准的动作完成着陆给我带来的那种感觉。

无线电里传来空中交通管制员的空洞的声音,指示我对准无线电波束。在我快要完成时,他批准了我的进近请求,也就是说我可以自行操控飞机了。在我的电脑显示屏上,显示无线电波束接收状况的图形“指针”变得非常清晰。我按照指针的指示,进入了最后的进场路线。等到与进场路线垂直的无线电下滑台变清晰时,我就会放下起落架,飞机开始下降。我看了一眼程序清单,这是几个月之前的一个傍晚,我坐在舒适温馨的家中拟订的。

我通过手动方式对飞机的俯仰角略微做了调整,让飞机保持在下滑台上。虽然我无法透过窗户看到任何物体,但电脑显示屏上却有下方地形的合成视景。一个绿色的航径矢量叠加在地形图上,显示出飞机的前进方向。如果我把航径矢量放到虚拟跑道的末端,只要稍微操纵飞机,它就会直接飞向着陆地点。

我的飞机穿过云层,降到距离地面几十米的高度时,跑道突然出现在我眼前。我轻轻地松开油门,然后松开操纵杆。飞机发出刺耳的声音,试图触碰跑道。我通过制动系统让飞机放慢速度,最后停在跑道上,我终于成功地回到了地面。这种体验给了我巨大的满足感,虽然着陆时的全神贯注使我感到疲惫不堪,但我的心情却非常轻松、愉快。