教机器人超越简单仆人的角色

机器人技术的进步正在迫使我们改变对机器人的看法。从智能汽车到交互式 Segway，更强大的计算机程序使机器能够与我们并肩行动，而不仅仅是为我们服务。

Madeline Gannon，她的研究工作室Madlab 专注于人机交互，正在使用新程序赋予最基本的机器人超越其设计局限的能力。

通过结合创新的软件和动作捕捉技术，她重新发明了机器人手臂——装配线上的主力军。Gannon 设计的软件能够让机器人手臂观察并模仿人类的动作。她设想机器人与其说是仆人，不如说是合作者，而她的工作是实现这一目标的重要一步。Gannon 希望机器人能够利用其运动信息构建一个逻辑框架来理解和预测我们的行为，而不是执行重复的、点对点的任务。

《Discover》采访了 Gannon，讨论了当前机器人的局限性、教机器人新技能以及作为一名机器人艺术家。

Discover：你最初是学习建筑学的吗？

Gannon：我正在卡内基梅隆大学攻读计算设计博士学位，该学位设在建筑学院。基本上，它涉及设计和计算机相关的任何内容。因此，我多年来一直在研究发明更好的与能够制造东西的机器进行通信的方法。而工业机器人是一些非常棒的制造工具。它们非常适应且坚固，因此与之合作非常棒。

但问题是，它们非常难以使用，而且使用起来非常危险。所以，这在某种程度上促使我开发了这种控制软件，它更直观，并且有助于在您与这台机器近距离接触时确保您的安全。

在你设计机器人的方式中，与建筑学有很多相似之处吗？

G：我想我的工作方式在很大程度上是跨学科的。所以我扮演着计算机科学家和机器人专家的角色，但我用这项技术提出的问题受到了建筑学的启发。所以 Quipt 实际上是关于人与动力学对象如何在空间中交互。

我试图让它做的很多事情就像人们在空间中如何协同工作一样。我认为这与在机器人部门工作完全不同，他们可能会进行路径规划和优化。

看来 Quipt 和你创建的 Robo.op 数据库是突破性的。你还在研究它们吗？

G：Quipt 是从 Robo.op 发展而来的，作为一种开源的通信方式，比它们通常的工作流程更容易与这些机器进行通信。通常，当你为工业机器人创建程序时，你必须通过使用操纵杆将其移动到位并记录该点，然后将其移动到新位置并记录该点来教它点，以此来构建运动。

这非常迭代，需要大量培训才能做到正确。同时，这些程序通常会在机器人上运行很长时间，一遍又一遍地执行相同的简单任务，每周 7 天，每天 24 小时。它一无所知；它只是已编程的任务。

你提到你的库是开源的。你看到很多人与你合作吗？

G：有一些兴趣。使用工业机器人工作的挑战之一是，每个品牌的机器人都有自己的编程语言，所以唯一能与我合作的人必须拥有同一品牌的机器人，这是一个严重的限制，非常不幸。

你现在在做什么？

G：我正在进一步开发 Quipt。你之前写过的视频，它实际上是在研究一个基本的概念验证想法，即我们可以给机器人编程一些空间行为，这样它就可以像人类一样与我们合作完成任务。所以我现在正在做的是开发特定任务的行为。

因此，第一件事是能够在机器人末端安装摄像机，并为导演等人员录制不同的摄像机运动。所以我正在构建导演如何与摄像师作为人一起工作，并找出最好的沟通方式，就像这个人练习他们的技艺一样，以非常相似的方式与机器人沟通。

你把机器人助手称为我们自身的延伸。这项软件的目的是使用机器人作为工具，还是可以在未来应用于能够自主思考和移动的机器人？

G：我喜欢机器人作为合作者的想法。并且那里可能存在某种层次结构，也许它是一个学徒或助手。

现在有足够的技术可以让我们了解一个人如何在共享空间中与机器人一起完成任务，我们应该能够以一种机器人不必模仿他们的方式来编码该任务，但它可以知道并帮助完成该任务。

你认为你的技术还会应用到哪里？

G：我非常期待当您将这台机器从工厂等静态受控环境移到动态环境中时。另一种情况是在建筑工地。

那里已经存在一定的危险，人们也意识到了他们的环境。但是你可以把这个机器人带去，让它帮助泥瓦匠更快地搬运大量材料，或者帮助管道工弯曲管道。

这些机器通常在工厂环境中用于焊接底盘。你可以在建筑工地上使用这个机器人，其目的与在工厂中相同，但它需要了解周围的人和环境。

你在创建这项技术时遇到的最大挑战是什么？

G：我要求这台机器做它被设计成不做的事情。所以这是最大的挑战。动作捕捉系统旨在以亚毫米精度捕捉高保真运动，而机器人则旨在一次又一次地重复预定义的静态任务。

所以它通常不用于实时控制，或者不能改变其下一步的去向。所以这是一个很大的障碍，要让机器能够快速响应我的行为。

听起来这机器人好像得学习。

G：是的，我还没有在这里实现任何机器学习算法，但我认为那是发展方向。你可以想象，如果你是一位大师级工匠，你正在与一位学徒一起工作，随着时间的推移，学徒会学会大师的细微差别和身体姿势，随着他们在一起工作的时间越来越长，他们会成为更好的团队。

我设想我们可以建立人与工业机器人之间那种行为。

你认为在未来十年，人机交互将走向何方？

G：似乎存在两个阵营。一个阵营是人工智能，这些机器正在自学如何执行自动化任务，从而取代和优化人力。

而另一个阵营则与之互补，但可能相反，即找到一种更好的方式将这些机器与人对接，并扩展、延伸和增强我们使用这些机器的能力，而不是取代我们。

我非常喜欢你网站上的艺术品，其中机器人会描摹你在皮肤上画的图案，然后重新创作出来。这是你还在研究的东西吗？

G：是的，这绝对还在制作中。最初的产品 Tactum，允许你在身体上直接设计和定制 3D 模型，然后可以将其发送到 3D 打印机。而且由于底层模型基于你的身体形状，所以它会自动适合你。

建造这个软件以便我们可以安全地与工业机器人协同工作的动机之一是，我想能够在我的身体上进行设计，并让机器人为我的身体进行制造和 3D 打印，而无需将其发送到另一台机器——在设计和制造之间建立一个闭环。

除了机器人领域，你还想让哪些其他领域的合作者参与到你的工作中？

G：Quipt 的开发得到了 Autodesk 和 Pier 9 的赞助，他们对我的研究、我的工作和我们的合作赞助者给予了极大的支持。有趣的是，谷歌现在也涉足工业机器人领域，我相信苹果也是如此。

现在是与这些机器合作的有趣时期——它们已经存在了大约半个世纪，但直到现在才开始在制造领域之外进行探索。对我来说，这非常令人兴奋。我很高兴大公司和行业看到了潜力，并将这些东西推向了市场。