人工智慧開啟了新一代機(jī)器人技術(shù) Robotics 2.0，最大改變是從原先人工編寫程式而來的自動化，邁向了真正的自主學(xué)習(xí)。本文將嘗試揭開人工智慧（AI）應(yīng)用的神秘面紗，協(xié)助讀者瞭解 AI 機(jī)器人將如何影響我們的未來，并釐清我們常常聽到，但卻著墨不多、甚至根本尚未全然理解的主題。
本文為「Robotics 2.0」系列文章的第一篇，講述機(jī)器人技術(shù)與 AI 對于各大產(chǎn)業(yè)和未來工作的影響。我們將討論 AI 將如何釋放機(jī)器人技術(shù)的潛力，這項(xiàng)新技術(shù)的挑戰(zhàn)和機(jī)會，以及這一切將如何影響我們的生產(chǎn)力、就業(yè)狀況、甚至日常生活。在人工智慧被大肆宣傳的當(dāng)下，我們希望透過這些文章鼓勵更有建設(shè)性和全面性的探討。
重新定義機(jī)器人：揭開次世代 AI 機(jī)器人 Robotics 2.0 的神秘面紗
提到機(jī)器人，我們總有各式各樣天馬行空的想像：從 Softbank（軟銀集團(tuán)）的社交機(jī)器人 Pepper、能輕松后空翻的 Boston Dynamics 公司機(jī)器人 Atlas、《魔鬼終結(jié)者》（Terminator）系列電影的人造人殺手，到電視影集《西方極樂園》（West World）中隨處可見、栩栩如生的擬真機(jī)器人角色。
我們常常聽到兩極化的觀點(diǎn)；有些人傾向高估機(jī)器人模仿人類的能力，認(rèn)為機(jī)器終將取代人類，有些人則對新研究和技術(shù)的潛力太過悲觀。
在過去一年之中，許多創(chuàng)業(yè)、科技、新創(chuàng)業(yè)界的朋友都曾問過我，在 AI，尤其是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和機(jī)器人技術(shù)的領(lǐng)域，究竟有哪些「實(shí)際」進(jìn)展？
令人最為好奇的是：
AI 機(jī)器人和傳統(tǒng)機(jī)器人有什么不一樣？AI 機(jī)器人是否真有顛覆各大產(chǎn)業(yè)的潛力？它的能力和限制又是什么？
看來，想要瞭解現(xiàn)在的技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)格局，是出乎意料的困難，更不用說要對未來做出預(yù)測。藉由這篇文章，我嘗試揭開人工智慧應(yīng)用于機(jī)器的神秘面紗，釐清這個我們常常聽到，但卻著墨不多、或根本未全然理解的主題。
首先必須回答的基本問題：什么是 AI 機(jī)器人（AI-enabled Robotics）？它們又有什么獨(dú)特之處？
機(jī)器人演進(jìn)：從自動化到自主化
「機(jī)器學(xué)習(xí)解決了以往『對電腦困難，對人來說卻容易』的各種問題，或以更容易理解的方式來說，就是解決了『人類很難讓電腦也理解』的問題。」
— — Benedict Evans，安霍創(chuàng)投（a16z）
AI 所造就的機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域，最大成果是從原先的「自動化」（工程師藉由程式設(shè)計(jì)編寫規(guī)則，讓機(jī)器人遵守）邁向了真正的「自主學(xué)習(xí)」。
如果機(jī)器人只需要處理一件事情，那么，它到底有沒有人工智慧，差別其實(shí)看不出來；但是，如果機(jī)器人需要處理各式各樣的任務(wù)、或是回應(yīng)人類與環(huán)境的變化，就需要一定程度的自主性才能勝任。
我們不妨借用下列不同等級的自駕車定義，一併解釋機(jī)器人的演變：
Level 0 — 無自動化：由人類操作機(jī)器，沒有機(jī)器人的參與。（機(jī)器人的普遍定義，是指有能力自行從事復(fù)雜動作的可程式化擬人機(jī)械）。
Level 1 — 單一自動化運(yùn)作：單一功能已自動化，但不使用環(huán)境資訊。這是自動化與制造業(yè)中傳統(tǒng)的機(jī)器人使用現(xiàn)況。透過程式編輯，機(jī)器人能夠以高精度與速度重復(fù)執(zhí)行特定工作；但直至目前為止，多數(shù)實(shí)際運(yùn)用的機(jī)器人都無法感知或應(yīng)變環(huán)境的變化。
Level 2 — 部分自動化：透過環(huán)境感知所輸入的特定功能，協(xié)助機(jī)器進(jìn)行決策。例如某些機(jī)器人透過視覺感應(yīng)器，識別并應(yīng)付不同的對象：然而，傳統(tǒng)的電腦視覺，需要對每個對象進(jìn)行預(yù)先登記和清楚的指示，且機(jī)器人還是缺乏處理變更、意外狀況、或是新對象的能力。
Level 3 — 條件式自主：機(jī)器控制了所有的環(huán)境監(jiān)控行為，但仍需要人為檢查關(guān)注與（即時(shí)）介入。
Level 4 — 高度自主：在某些情況下、或是定義的區(qū)域內(nèi)完全自主。
Level 5 — 完全自主：在任何狀況下均可完全自主，不需人為介入。
我們現(xiàn)在處于哪一種自主等級呢？
現(xiàn)在，工廠里多數(shù)機(jī)器人都是透過開放式迴路、或是非回饋方式予以控制。這意味著它們的運(yùn)作與感測器回饋各自獨(dú)立、彼此互不影響（level 1）。
少數(shù)在工廠中的機(jī)器人，會根據(jù)感測器回饋而調(diào)整操作（level 2）；此外還有協(xié)作型機(jī)器人（cobot），他們的操做更加簡單安全，因此能與人類共同作業(yè)。然而，相較于產(chǎn)業(yè)用機(jī)器人，這種機(jī)器人的精確度和速度卻相形失色。另外，雖然協(xié)作型機(jī)器人的程式化相對簡單，但它們?nèi)匀徊痪哂凶灾鲗W(xué)習(xí)性；每當(dāng)工作內(nèi)容或環(huán)境有所變動時(shí)，就需要由人類手動引導(dǎo)協(xié)作機(jī)器人進(jìn)行調(diào)整，或是重新編寫程式，機(jī)器本身無法自主舉一反三，彈性應(yīng)變。
深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）能幫助機(jī)器人自主處理各種物件，將人類的介入程度降到最低。