为什么假的机器人比真实的机器人更有趣

Robin Murphy 是德州 Texas A&M 大学的计算机科学和工程教授，她的研究领域是灾区搜救移动机器人方面的人工智能。但她最近受到了关注，不是因为她的研究，而是因为一篇与灾难搜救机器人技术相差甚远的博文：电影《星球大战》中的机器人。

《 星球大战》中的机器人 R2-D2 和 C-3PO（Wookieepedia 提供图片）

Murphy 可能与今天的所有人一样有资格对《星球大战》中的机器人发表意见。她写过一本关于人工智能的书，通过经典的科幻短篇小说来解释，其中包括了科幻小说传奇人物 Isaac Asimov 的一些作品。她认为：涉及机器人的最佳科幻小说是 1980 年代之前的作品。早期作品的重点是成为机器人意味着什么，而后来的故事则重点探讨成为人类意味着什么。

当然，到了一定年龄的科幻迷可能都知道 Isaac Asimov 在 1942 年给出的机器人三大定律：

1. 机器人不能伤害人类，或不能因其不作为使人类遭受伤害。
2. 机器人必须服从人类的指令，除非这种指令与第一定律相冲突。
3. 在与第一或第二定律不冲突的条件下，机器人必须保护自身的存在。

Murphy 指出，媒体经常把这三大定律当作机器人伦理的终极表达。不过，虽然这是 Asimov 特意使这些定律听起来很合理的，但仍有一些地方含糊不清。Asimov 给出这些定律并非为了推进机器人技术，而是为了制造冲突，帮助他设计故事情节。Murphy 指出，总的来说，Asimov 定律与其说是关于道德方面的决定，不如说是关于防止事故的基本工程准则。

回顾早期科幻作家在机器人技术方面的错误之处，也是发人深省的。在这一类别中，最值得注意的也许是各种故事往往假设软件或正子脑的功能是正常的。因此，故事中遇到的问题必须源于硬件故障。现实情况是，在真正的机器人技术中，软件很可能是图像识别错误或自动驾驶汽车撞死行人的嫌疑犯。

另一个经常在早期科幻作品中出现的想象力失败的例子是被称之为“主机思维”的东西。科幻作家们有时痴迷于集中控制和协调制度，这在今天看来简直很可笑。但是 Murphy 认为，即使科幻作家们设想的机器人会自主学习，但他们也往往把学习算法搞错了。特别的是，科幻作家们有时会赋予神经网络近乎神秘的特质，也许是因为“深度学习听起来...是深思熟虑的”。实际上，深度学习的“深度”只是指特征之间密集的统计关系层，而非指深奥的程度。而且在 50 年的人工智能研究中，没有任何东西表明机器人可以超越其设计所规定的逻辑界限。

这使我们想到了 Murphy 最近关于机器人出现在《星球大战》中的评论。她解释说，这些机器人看起来比现实世界的机器人更先进，而且可能更有趣，因为它们经常被赋予类似人类的角色，如士兵、酒保、翻译和教师，而不是从事机器人擅长的肮脏、枯燥和危险的工作。而且，如果真正的机器人制造者想出的设计具有《星球大战》传奇中展示的那种类似 Rube Goldberg 的复杂性，这些人很可能会丢掉工作。

例如，一个名为 IG-11 的刺客机器人有一个旋转炮塔。这一功能为枪战增加了动感和刺激，但在现实世界中这是不必要的。Murphy 说，“IG-11 的过多自由度极易导致关节故障，并增加计算和运动控制方面的要求。更实用的设计可能会依靠一种不那么激动人心，但又更可靠的固定传感器和效应器阵列来实现同样的 360° 覆盖。”

《星球大战》中的另一个被称为 AT-ST “chicken walker”的机器人过于复杂，很容易被养磷虾的人打败，只需设置一条绊马索就能将其掀翻。具有讽刺意义的是，在这一集里客串的机器人是 Boston Dynamics Spot 四条腿机器人，Murphy 对此写道：“也许帝国对复杂机器人机制的依赖（加上风暴兵无法击中瞄准的东西）解释了它的灭亡，特别是考虑到在附近星球上可能会向公众提供更灵活、更强大的 Spot 机器人。”

最后，值得注意的是《星球大战》中的人物有时会把自己置于危险境地，而不去利用空中无人机。这似乎是有一个令人头疼的问题，因为一架名为 Ingenuity 的直升机已经在帮助 Perseverance 探测器在火星上远离麻烦。

因此，未来的人们可能会像今天的观众一样喜欢看《星球大战》。但吸引人的部分原因可能是为编剧如何使用机器人而欢呼。