意识到“自我”后，AI再一次感知到了”身体“｜科学子刊

在让AI进行“自我认知”这条路上，又有科学家前进了一步。

但不同于之前对“意识”和“思维”的感知，这一次的AI成功让机器人感知到了自己的身体。

发表在7月13日的SCIENCE ROBOTICS上，团队则来自哥伦比亚大学。

在论文的第一作者，哥伦比亚大学的计算机科学博士BOYUAN CHEN看来，现在能够完成多项任务的机器人，或是在模拟环境中预演可能的情况，然后进行模仿，或是依靠传感器来减少运动过程中的碰撞风险。总之，“机器人们不理解自己为什么要执行任务，也意识不到自己在物理空间中的位置。”

“我们想让机器基于自己去思考，理解它们自己到底是什么。”

于是，研究员们在实验室中放置了一个机器人手臂，再让其被四个地面摄像头和一个顶部摄像头所包围，而这些摄像机会将视频图像反馈给一个深度神经网络（DNN）。

这是一种人工智能，通过模仿人类大脑的神经元来进行更好的建模，而在中央进行运动的机械臂搭载的就是这种AI，所以在某种程度上，它就是机器人的“大脑”。

研究人员让机械臂在3个小时内随机运动，“大脑”在此期间负责接收手臂机械的运动信息，并观察其在物理空间中的具体位置，决定下一步的移动方向。

这时，DNN会产生7888个数据点，来衡量机械臂的3D空间位置，也就相当于“大脑”产生了一个云状的三维图形，来显示“躯体”在移动时的轨迹或目标位置。

像是上方的这张图，研究人员给出的要求是“用机械臂末端触摸一个直径4厘米的球体”，这本质上是一个具有特定链接约束（LINK CONSTRAINT）的3D运动学问题。

而结果是，“大脑”可以快速完成任务，同时保证了1%以内的精确度，也就是说如果工作空间是1米宽，那么其运动轨迹的误差最多只有1厘米。

如果将情况再变得复杂，在环境中设置障碍物，机械臂也能在大脑的指挥下进行精确的运动规划，在不触碰到障碍物的情况下接触最终目标。

团队成员HOD LIPSON表示，在机器学史上，这是”首个机器人能够建立自己的心智模型“的成果。

而在论文中，研究人员则将他们的机器人系统描述为”在计划行动时具有3D自我意识”。

但在同领域中，不少学者对这一成果持有谨慎态度，英国谢菲尔德大学的认知科学博士DAVE CAMERON说，机器人朝着目标的轨迹建模确实是创造类似自我感知的东西的关键第一步。

“不过装备了神经网络的机器人在移动到完全不同的位置时，这种自我感知是否还会继续？”

DAVE CAMERON补充道：“在进行运动的同时，不断“学习”调整自己的运动以应对新的障碍，这才是机器人朝着具有自我感知能力迈出的下一大步。”