“在日本，人形機器人的歷史悠久，但如與AI進行結(jié)合，人形機器人是不是一個最好的形態(tài)仍待研究。如果我們期望機器人的行動能具備人手的功能，那人形應(yīng)是最好的選擇，如若不然，我們認為對于智能機器人而言，有效是最重要的，我們更關(guān)注效率而非形態(tài)。”尾形哲也說。

談及智能機器人是否有望廣泛應(yīng)用于生活場景，尾形哲也指出，在前沿領(lǐng)域，一些機器人已經(jīng)可以幫助人們做家務(wù)、炒菜煮飯，但能完成這些動作的機器人由于價格太過高昂，目前并沒有辦法普及使用到的日常生活中去，這也是需要致力解決的問題。

尾形哲也認為，事實上，AI為機器人的普及提供了新的機遇，“傳統(tǒng)機器人需要被設(shè)計得十分精密，依靠精密性達到我們所要求的功能，而在AI時代，機器人通過AI深度學(xué)習(xí)就可以達到類似的效果，形成一個不是最精準但是有效的模型出來”，這既是AI的挑戰(zhàn)，也是機器人普及的希望。

尾形哲也提醒，機器人在深度學(xué)習(xí)時希望能找到一個完美的模型，通過學(xué)習(xí)它來做出精確的決定，但完美的模型是不存在的，即便在人類學(xué)習(xí)的過程中也無法找到這樣一個模型，人是在不斷試錯的過程中，將頭腦中的想法與實際情況進行對接，邊犯錯邊學(xué)習(xí)，因此在讓機器人完成深度學(xué)習(xí)的時候，也要將這樣的情況考慮進去。

尾形哲也現(xiàn)場演示了智能機器人通過50個人工操作數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫發(fā)展出初步模型后，進一步通過攝像頭識別需要拿起的物品并做出相應(yīng)動作的“學(xué)習(xí)”過程，“這是我們試圖讓機器人把數(shù)據(jù)模型和現(xiàn)實生活聯(lián)系起來的一種方式。”

但他也指出，即便是這樣一個小孩子都可以完成的簡單動作，對智能機器人來說也非常難以控制。而更為精準的動作需要機器人通過深度學(xué)習(xí)做到比攝像頭視覺探測更精確的觸覺探測，難度更高。

當(dāng)前，世界不少國家都在致力于研發(fā)制造智能機器人，此間國際合作的機遇何在？

在尾形哲也看來，在構(gòu)筑“無障礙社會”的過程中，旺盛的機器人使用需求將呼喚更多元的國際合作。他舉例，盡管日本在研發(fā)制造機器人方面很有經(jīng)驗，但更多是在工業(yè)機器人領(lǐng)域，如要將機器人應(yīng)用于普通人的實際生活，或者幫助老年人等群體，相關(guān)經(jīng)驗仍顯欠缺。

“因為智能機器人要應(yīng)用于社會生活，不僅僅是科技方面的局限，還需要很多關(guān)于社會接納度方面的研究數(shù)據(jù)，一方面不是所有人都能在實際生活中接納機器人的存在和幫助，另一方面，不同的個體對機器人的顏色、形態(tài)等也有不同的偏好訴求，這些都需要大量研究作為支撐，因此，在機器人如何與真人互動這一命題上，國際合作十分重要。”尾形哲也說。(完)