機器人云端大腦
編者按：日前，國際著名媒體《科學美國人》刊載了一篇題為「機器人云端大腦」的深度報道，文章作者黃曉慶指出：突破傳統大腦局限，機器人將遠程共享同一個「大腦」。
圖片來源：Getty Images
儘管人工智慧（AI）和機器人技術取得了快速發展和大量投資，我們仍無法在機器人的身體上植入一個仿人類大腦。這實際上是一個物理的極限，無論是現在還是可預見的未來，都難以實現。
人腦由複雜的生物電路組成，它集成了約1000億個互連的神經元，而其重量僅為1.5千克左右（約3.5磅），耗電約40瓦。如果運用當今最先進的晶元數字技術來打造一個集成如此多神經元的「機器大腦」，我們將需要一台重量和耗電量超出人腦100萬倍的計算機，其耗電程度相當於一個中型城市10萬戶家庭的用電量。
為什麼會有如此大的差異呢？這是因為人腦迴路通過鈉離子導電，測得電流為皮安級(10-9 A)，而計算機電路通過電子導電，測得電流為微安級(10-6 A)。功率與電流的平方成正比，即P = I2R，因此兩者之間耗電量存在百萬倍的差異。
然而與離子相比，電子小得多也輕得多，傳輸速度要快100萬倍。因此，如果能打造一個電子大腦，就可能實現比人腦快100萬倍的速度，讓數百萬機器人共享這個龐大的「大腦」。
既然人腦相似的智能不能放在機器人裡面，那麼能否通過外部手段讓機器人擁有大腦呢？幸運的是，這一點不僅是可能的，而且是時代發展的必然產物。雲計算和移動通信技術就是背後的推動力，前者提供智能平台，後者確保連通性。
我們可以將數千台伺服器聚集起來，組成一個複雜度堪比人腦的巨型雲計算平台。AI技術的最新發展已經達到甚至在許多情況下超過人腦的水平。如果沒有了重量和耗電增加的限制，打造出一個可為智能機器人共享的雲端大腦將指日可待。數百萬機器人將可以共享這一雲端大腦，並且共同進行訓練和學習。
藉助雲端智能平台，移動網路可以同時連接許多機器人。人腦通過神經系統與人體其他系統相連。與電子電路相比，這一系統的傳輸速度是相當緩慢的，大腦信號傳輸到人體不同肌肉和器官需要50到300毫秒。視覺是大腦反應最快的活動，視覺信號從眼睛傳到大腦也有約30毫秒延遲。相比之下，在大腦向身體發出信號所需的時間內，基於光學（光纖）和電磁波技術的現代通信網路已經可以將信息傳輸到數萬公里之外。如今的4G LTE移動網路每秒可向數千公里外傳輸數兆的信號，延遲小於100毫秒。這種速度足以滿足人體級感知和機械控制的要求。即將到來的5G移動標準還會將這一性能和規模提升100倍！因此，移動通信網路將成為連接雲端大腦與機器人軀體的神經系統。
在計算速度方面，人腦的工作頻率在500到1000赫茲之間，而當今的計算機可以工作在數千兆赫茲，比人腦快了10萬倍！因此，雖然人腦具備體積小、重量輕、功耗低的優勢，其工作效率和傳輸速度都低於現有的移動網路。未來網路的運行速度將超出人類可處理範圍，我們可以認為這些未來網路的構建並非為人類服務，而是為我們手下的機器人服務。機器人的視覺、語言、分析等能力都將依靠雲中已有的智能技術實現。
除了仿人智能和連接問題，我們還有其他的重要難題需要攻克，其中最重要的就是安全性問題。要實現基於雲連接的機器人，必須要確保超高的安全性。必須讓用戶確信其機器人在任何時刻都處於完整授權的控制之下。一旦控制權受損，必須立即檢測到並禁用機器人。
高度智能的雲機器人將在不久的未來成為人類世界的成員。移動網路將幫助機器人獲得類似於人類交互的能力，科學家和工程師已經在這方面取得了許多進展，然而我們即將創造的機器人云端大腦將成為最令人激動的行業里程碑。
作者簡介
黃曉慶是一名極具創造力的科學家，他開拓了人類網路發展過程中的多個裡程碑，例如用軟體定義的移動網路和IPTV。他是全球信息基礎設施委員會（GIIC）的委員，達闥科技（全球首家雲端智能機器人運營商）的創始人，曾任中國移動研究院院長。
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