近期闭幕的残奥会 ， 在规则上限制使用人与机器的融合技术 ， 以保证来自经济发展不平衡的国家的运动员实现相对公平的竞争 。 不过在和机器人相关的前沿技术领域 ， 已经允许甚至鼓励人机融合边界无缝扩展的专项赛事 。 比如在苏黎世定期举办的CYBATHLON中 ， 我们可以看到在机器人、生物工程技术的帮助下 ， 残疾人快速、可靠地完成某项预定任务 。
国家自然科学基金委目前资助的共融机器人重大研究项目 ， 也是一个国际领先的前沿学科融合的优秀范例 ， 鼓励工材、信息、控制等专业的深度集成和互动 ， 实现人—机（器）—环（境）的三方面共融 。 该重大项目的比赛不仅学术水平很高 ， 而且还具有大众观赏性 ， 值得公众在世界机器人大会上进行关注 。 我们中德重大研究计划“跨模态学习”项目 ， 在场景上也聚焦人类增强应用 ， 让神经科学、心理学、人工智能和机器人技术在多模态的情境中实现集成和展示 ， 协助残疾人补充失去的部分功能 ， 帮助老年人改善生活质量 ， 助力健康人提高学习与交流的效率 。
脑认知、决策部分与机器的融合边界 ， 已经在辅助与自动驾驶领域形成对伦理的新问题和新挑战 ， 在未来的Cyborg系统中也将作为一个核心问题 ， 值得高度关注、研究和立法 。
新京报：目前人工智能技术的发展面临哪些挑战？未来机器人的发展有什么趋势？
张建伟：机器学习虽然现在备受关注 ， 比如在《机智过人》节目中 ， 基于深度学习 ， 机器模拟人唱歌 ， 写词、作曲都达到了一定水平 ， 但这些方法还只是属于弱人工智能 。 深度学习之外的基于知识的学习和泛化学习正在成为研究热点 。 人工智能系统不应该成为黑匣子 ， 而未来系统必须全透明 ， 让用户能了解每个机器决策机理和过程 ， 使其成为帮助人类完成烦琐复杂重复工作的助手 ， 而不是取代人类的超级机器 。
但真正实现和人脑一样的强人工智能 ， 还需要很长时间 。 举个例子 ， 在《机智过人》节目中 ， 机器人脸识别在大多数情况下比人识别的效果要好 ， 但是在需要知识、想象力的特殊情况下 ， 与人脑还存在着不小差距 。 我很欣喜地看到科技部近期将启动科技创新“脑科学与类脑研究” ， 大力助推未来强人工智能的研究 。
未来机器人智能研究热点可以被归纳为以下三点：一是由结构化环境、确定条件向非结构化环境动态条件下的感知、决策、执行发展；二是强调人与机器人、机器人与机器人之间的互动和协作；三是在环境感知认知基础上 ， 发展机器人和制造系统对人的行为、意图理解等社交能力 。 比如 ， 我们希望不仅跟机器人 ， 而且也跟各种各样的电子设备比如手机实现多模态的交流形式 ， 使得人机交互像人跟人之间交互一样 。 我们也希望机器人具有经验学习能力 ， 使人机交互的长度变得越来越短、机器人对世界的理解模型的误差越来越小 ， 从而达到我们用最短的命令让机器人完成我们最希望的任务 。
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