近些年人工智能领域已经取得了突飞猛进的进步,但这些进步大都集中于数字人工智能领域,对于能和我们这种生物体一样执行日常任务的实体人工智能(physical artificial intelligence,PAI)来说,进展却相对小得多。
这主要是因为实体人工智能涉及复杂的跨学科研究,而科研社区目前又非常欠缺能系统性整合这些知识的人才和技能。
作者 | AslanMiriyev 、 Mirko Kovač
翻译| Panda
人们预期,下一代机器人会像生物体一样,能够在真实世界的非结构化环境中自动采取行动,能通过控制器自适应和学习来自我维持,具有应对物理破坏的韧性,并能与集体系统进行整合。
实体人工智能(PAI)
推动 PAI 技能发展
由于 PAI 本质上是跨学科研究,因此相关研究成果的受众范围更广,有发表在更高影响力期刊上的潜力。但是,由于多学科研究涉及到广泛的专业知识,风险会更高,情况也会更复杂。多学科之间和之中的研究工作需要有走出舒适区的勇气,去面对自己并不熟悉专业术语和人际网络,而且还必需持续不断的学习以及坚持不懈的内在动力。此外,职业发展步骤也需要鼓励和奖励跨学科研究工作。举个例子,现如今雇佣教职人员时,往往会根据范围狭窄的特定目标领域执行,而不会从多学科角度考虑。通过雇佣在串联 PAI 相关学科方面有专长的教职人员并提供合适的机构支持,能为跨学科 PAI 研究提供至关重要的激励。这些步骤能直接推进 PAI 研究,同时还能通过高影响力的成果发布、专利和吸引的投资为机构的声誉带来许多倍的回报。
此外,创造认可和传播多学科研究的场所也非常重要。如果将 PAI 研究划分到传统的科研社区,比如材料科学、力学、有机化学等,则可能收窄一个科学问题的展示空间,即只能展示该特定社区能够理解的部分。这种方式缺乏整体视野,也不能理解该问题的整体复杂性。尤其是机器人学和人工智能领域,需要一种更广泛的多学科认证模式,并且要使其注重学科和专业知识之间的复杂交互关系。作者提出创建和支持以 PAI 的复杂多学科挑战为目标的研究者社区、会议和期刊。他们也建议通过不同学科共同组织设立竞争性的奖学金、奖励和奖金,以支持社区层面的参与。
总结
在这篇文章中,作者提出通过创造 PAI 来研发用于共生式人类-机器人生态系统的机器人,进而引领未来数十年的机器人研究。目前而言,社区还缺乏创造PAI 所需的多学科技能,而大多数机构仍还没有为这一挑战性的多学科研究方向建立基础设施。作者提出了几点推进PAI 技能教育的途径:通过创建激励性的机构和社区环境来同时培训学生的多学科技能和支持导师的活动。需要说明,本文的目标是强调教育下一代 PAI 研究者的重要性,而不是给出详细确切的最终行动纲领。希望科学和研究社区能就这一主题展开更广泛的讨论,互相交流不同的意见和方法。
参考链接:
https://www.nature.com/articles/s42256-020-00258-y
https://www.nature.com/articles/s42256-020-00258-y.epdf?no_publisher_access=1&r3_referer=nature
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