機器人進入家庭的美好可能與受制因素

個人服務(wù)機器人在近年來隨著人工智能的快速發(fā)展開始得到不少關(guān)注。個人服務(wù)機器人是否真正能夠作為消費級產(chǎn)品大規(guī)模進入家庭？其中的技術(shù)突破口又在什么地方?2018年5月，英特爾中國研究院發(fā)布《自適應(yīng)機器人交互白皮書》，以養(yǎng)老服務(wù)機器人為切口，對其中的關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域自適應(yīng)機器人交互了進行了系統(tǒng)介紹。

7月11日雷克大會，英特爾中國研究院機器人交互實驗室研發(fā)總監(jiān)任海兵在演講時，就白皮書中的內(nèi)容進行了重點解讀。

機器人進入家庭的美好可能與受制因素

英特爾中國研究院機器人一直致力于自適應(yīng)機器人交互技術(shù)和機器人計算平臺的研究，任海兵表示，機器人將在未來五到十年真正進入到家庭場景，解決大眾實際需要。

但想要進入家庭，必須滿足幾個關(guān)鍵因素：一、低成本；二、提供多種有用的服務(wù)；三、有良好易用的機器人交互，而且具備自主/自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力；四、具備安全性。

任海兵指出，機器人在家中具有眾多的應(yīng)用場景，比如接待客人，目前Robocup服務(wù)機器人競賽中已經(jīng)有讓機器人接待客人的比賽項目；比如幫我們拍照片、選視角；可以自主聊天、溝通；做我們的教練；陪孩子學(xué)習(xí)、一起下棋。此外，機器人還可以具有看護功能，對家中的老人達到日常的關(guān)懷，也可以起到監(jiān)控作用。

對于目前的人工智能技術(shù)來說，想達到“進入家庭”的水平仍存挑戰(zhàn)，主要分為三大技術(shù)問題：

一是不確定性。任海兵稱，目前基于深度學(xué)習(xí)的算法，深度網(wǎng)絡(luò)即使達到一千多層還是可能出錯，更糟糕的是算法不知道什么時候出錯為什么出錯，這是不確定性的問題。

二是不認識/不知道。比如家庭里有新的東西、新的物品出現(xiàn)，算法該如何識別？因為目前的算法都是基于大數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型參數(shù)，新物品只有很少量的數(shù)據(jù)，無法訓(xùn)練穩(wěn)定的模型參數(shù)。

三是缺知識。算法是數(shù)據(jù)驅(qū)動的，它缺乏知識中的常識知識以及與個人相關(guān)的知識。

改良之道——自適應(yīng)機器人研究

英特爾中國研究院的想法， 是讓人工智能技術(shù)聯(lián)合智能交互的算法真正幫助人工智能，進行自主學(xué)習(xí)并改正它的問題，使其達到進入家庭的標準。

英特爾做的自適應(yīng)機器人交互方面的研究有三個方面：自適應(yīng)的特定人識別，知識圖譜和自適應(yīng)的物體。并針對以上三個問題，英特爾中國研究院提出了一套解決方案。第一是針對不確定性，評估識別結(jié)果的置信度，通過觀察和智能交互來自主學(xué)習(xí)，更新模型從而不斷提高魯棒性；第二是不認識的問題，通過少量樣本的學(xué)習(xí)策略和后續(xù)的智能交互來解決；第三就是知識圖譜，利用知識圖譜的自動更新增加知識，增加個人知識圖譜，并結(jié)合符號方法和統(tǒng)計方法。

首先是自適應(yīng)的特定人識別，英特爾中國研究院利用多模態(tài)融合、通過對人的持續(xù)觀察來自學(xué)習(xí)更新模型。我們不僅有人臉識別、基于人體特征的身份識別，還有人體屬性識別等。對于每個模態(tài)，都會估計其識別結(jié)果的置信度。依據(jù)置信度，不僅可以做基于樣本的個性化融合策略，而且可以自適應(yīng)提高每個模態(tài)的正確率。我們都知道，錯誤識別的樣本對提高當(dāng)前分類器是非常重要的，，我們利用多模態(tài)相互校驗算法可以在線收集這樣的高質(zhì)量樣本，用這些樣本逐漸優(yōu)化我們的模型，使它能夠達到一個越來越高的正確率。

第二部分是知識圖譜，包括常識和個人的知識圖，在交互過程中可以通過語音、視覺收集信息，這些信息不僅包含物體的時空信息，還有他們之間的相互關(guān)系。知識圖譜另外一個很重要的功能就是知識校驗，通過觀察和交互自動處理知識之間的沖突。

第三就是自適應(yīng)的物體識別。目前，我們用的物體檢測和識別都是基于深度學(xué)習(xí)的方法，模型是通過大數(shù)據(jù)預(yù)先訓(xùn)練得到。物體的類別和表觀都是事前確定的，這個類別數(shù)量還不是很多，例如著名的PASCAL VOC數(shù)據(jù)集只有20類物體。而用戶家庭有不屬于這20類的物體，或者屬于這20類，但是表觀與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集不一致的，都無法正確識別。自適應(yīng)的物體識別就是要利用小數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)物體模型參數(shù)，正確的檢測和識別這些物體。另外，我們還要估計物體的屬性（例如材質(zhì)、顏色）、視角等信息，來估計識別結(jié)果的置信度，輔助智能交互。

這是英特爾中國研究院最近推出自適應(yīng)機器人交互庫1.0版本，可以在網(wǎng)站上下載。任海兵表示后續(xù)可能會在年底推出2.0的版本，增加一些新功能，包括對人情感的識別等。

此外，自適應(yīng)機器人交互能力在研的其他工作，還包括：

一、自適應(yīng)意圖、情緒(Human Intention & Emotion)識別。英特爾中國研究院曾兩次獲得情緒識別競賽EmotiWChallenge的冠軍(ICMI2015，2017)；通過自適應(yīng)技術(shù)可以進一步提高個性化表情的識別率；通過意圖分析主動提供幫助進行和諧空間共享等。

二、環(huán)境計算(Ambient computing），包括多模態(tài)融合行為識別、結(jié)合環(huán)境感知技術(shù)(如智能家居中的低功耗傳感器)。

三、落地應(yīng)用探索。比如智能家居中的智能老人看護(從能自理老人開始，逐漸過渡到半失能老人)、智能兒童教育、生活助手以及智能零售。

任海兵在雷克大會上展示了一個智能交互的demo。在demo里有一個非常聰明的機器人，有個性化的知識圖譜，可以主動提供幫助。比如說一個老人要出門了，機器人觀察到老人沒有攜帶帽子、圍巾等就會主動進行提醒，老人說幫我找一下，機器人就搜索環(huán)境尋找圍巾和帽子。，圍巾找到了，但是帽子沒有找到，被沙發(fā)墊遮擋了。機器人就從知識圖譜中搜索最近一次看到帽子的信息，提示老人帽子可能的位置。

HERO機器人的開放研究平臺

英特爾中國研究院一直在做計算平臺研究，目前推出一款名叫HERO的異構(gòu)開放研究平臺，非常適合于服務(wù)機器人和入門級自動駕駛研究，包含CPU、FPGA，Movidius NCS等多種加速架構(gòu)，還有一個保護內(nèi)核和用戶的安全架構(gòu)。下圖是它具體的參數(shù)。

最近英特爾推出OpenVINO軟件開發(fā)包，在軟硬件方面都做了統(tǒng)一的接口。軟件方面，不僅支持Caffe，Tensorflow，還支持Mxnet。硬件方面，在FPGA，CPU和Movidius NCS等異構(gòu)平臺上做了統(tǒng)一接口，方便用戶采用不同的硬件平臺，簡化算法的修改。

HERO安全框架包括兩個部分，第一就是對于機器人自身的內(nèi)核的保護，防止黑客攻擊，保護信息防止篡改；還可以感應(yīng)外在的行人，防止機器人對人身體進行傷害。

最后，任海兵指出，自適應(yīng)機器人交互是服務(wù)機器人需要突破的關(guān)鍵技術(shù)，英特爾中國研究院將通過HERO開放機器人平臺和自適應(yīng)機器人交互助力下一代服務(wù)機器人的研發(fā)。