德国慕尼黑工业大学教授Alois Knoll:中国在工业4.0的发展水平上跟德国很接近了

· 2019-11-06 11:05

Alois Knoll表示,未来我们能够设计出全新的大脑,把机器人跟计算机相互融合在一起,提供相应的工具对大脑进行模拟化。

11月1-2日,由中国国际科技交流中心、深圳市科学技术协会、深圳产学研合作促进会联合主办的“2019大湾区机器人与人工智能大会”在深圳盛大举办,向世界传递超前新思维,为产业激发空前新动能。

在“机器人发展创新论坛”上,德国慕尼黑工业大学教授Alois Knoll发表了《神经机器人和人脑项目》的主题演讲,并在会后接受了创客猫的采访。

微信图片_20191106120932.jpg

Alois Knoll教授接受创客猫采访

德国在工业上的发展成就举世瞩目,中国在工业4.0上有哪些方面可以借鉴德国的发展?Alois Knoll表示,中国在过去几年里工业4.0的发展取得了巨大的进步,德国也在密切关注着。所以这并不是单一说大家独自在发展,中国跟德国之间现在是很接近的水平了。如果说借鉴的地方,他认为在汽车制造业上中国可以借鉴德国的发展。

智能机器人的核心问题在于思考,在这一方面,Alois Knoll指出,把破碎的思维整理成完整的思维这是机器人在思考方面的难题,如果人类让机器人完成一个特定的任务,一旦这个任务超出一定的范围,它是很难完成的。“所以挑战在于要扩大狭窄的人工智能的范围,让一个机器人可以更广泛去完成任务。这就意味着我们需要更好的传感器、执行器,让机器人更好去执行任务,还需要一个更好的机械结构。”

机器人危险人类的话题从机器人诞生开始,就一直被大家讨论着。Alois Knoll认为,机器人威胁人类有很多可能,首先是身体上的威胁,因为他们可以用于军用机器人,这是一种消极的发展。还有一种威胁是机器人夺走人类的工作,但这并不是真正的威胁,因为人类的人口结构一直在变化。

“机器人是否可以代替人类其实是一个值得讨论的问题,机器人的雇佣费用代价成本太高,所以在雇佣方面最终还是会选择人类。还有一种情况,自动驾驶的汽车也是机器人的发展方向。自动驾驶的汽车如果出现事故伤亡不知道是哪一方的责任,这也是需要一个划分清楚责任的领域。所以确定好机器人的道德规范是很重要的,机器人被允许做什么事,不允许做什么事是需要划分清楚的。”Alois Knoll说道。

微信图片_20191106114632.jpg

Alois Knoll教授发表演讲

以下是Alois Knoll的演讲实录:

这个论坛,包括了人工智能、脑研究和机器人。在我开始演讲之前,请允许我介绍我们的背景,2009年欧盟的ICT顾问小组,那时候我是它的成员,它那时候想去做一些大的项目,比如说欧洲专注于大型高风险的项目,那时候我和欧洲委员会做了讨论。我们花了几年时间讨论,后来我们成立了未来新型技术的FEG资金项目。我们的起点不容易,但是结果非常成功。
2009年,我们开始了这个项目,2011年我们邀请了很多人给出了议案,总共收到了6个议案,有两个入选,其中一个是我们通讯技术等所用的石墨稀技术。我作为其中论文的作者,为未来解决城市一些问题的机器人项目做方案。
这是人脑的路线图,2013年开始,那个时候是热身阶段,我们发布了一个平台,一会儿我也会进行介绍。我们现在进入项目的主要阶段,将在2023年结束这个阶段。我们会把这个项目转化为欧洲的研究基地,就在布鲁塞尔。
接下来让大家了解这个项目的运营情况。
我们856个全日式的项目,欧洲项目在不同的位置,红色的点是合资项目,还有很多项目在德国、意大利和英国。欧盟的资助有4亿多欧元,这是最大的ICT项目。我们有哪些信息呢?关于愿景,我们需要引入诺奖的得主,我们要去相互合作,这个项目不容易,需要集成化的基础设施去集合机器人以及神经科学,同时需要把神经科学以及机器人相互结合在一起,以及需要进行研究我们的大脑和我们的身体。
在计算机当中,通过模拟化的大脑进行分析,未来我们能够设计出全新的大脑,未来能够把机器人跟计算机相互融合在一起,我们能够提供的是相应的工具对大脑进行模拟化。很多人对模拟化的神经科学都是非常的渴望,这是我们未来需要去追求的部分。
我们现在也引入了多个研究人员,有时候对于他们的管理比较困难,让所有的科学家相互合作研究不是容易的事情,但是未来我们会启动这个项目。

这张图片显示的是我们之前所做出的讨论,左边有4个子项目,这4个子项目是关于神经科学,它是由欧洲神经医学委员会所主管,每一个项目都可以花很长时间去论述。右边是关于ICT通讯技术,还有关于大脑的研究项目,这也是非常热门的项目。我们可以把机器人的技术融入到电脑当中,能够跟医学领域相关,对于这种项目,我们可以花时间去做出解释。
为什么要把它在这个平台上构架出来呢?因为在这个平台上可以自主去下载和开元研究。这个项目有哪些范围呢?这是关于HB的项目,不仅仅是关于神经科学的领域,同时我们可以进行研究,可以加速神经科学的研究,加速未来的科技。我们从大学当中去学习,把它融入到计算机当中。
为了这样做,我们需要一些研究的工具,这些研究工具能够赋能更多研究人员进行合作。我们也需要有更多的资助去创造这个平台,这个平台当中也能够让全球个人通过各种方式进行合作,这个平台也在发展当中,这也有赖于各位的研究和各位的支持。
我们从零开始,对于科技的基础,是来源于皮下电路的项目,这个项目是在2014年的时候发起,在PPEL,去分析,然后模拟化皮下电路,皮下电路需要通过切削,皮下电路有7万个神经元,同时整个模拟是通过电脑操作的。它的口径是可以深入到几微米,同时能够联动大脑和身体。左边可以看到,你需要对这个空间进行更好地管理。
从不同量级,从纳米到米,涉及到不同的范畴,这是非常大的挑战。同时,这是我们之前所做的早期研究。如图所示,这是一个神经元的表面,我们对这边不同的区域进行研究,通过计算机对神经元进行更好的了解。这是真正的数据,也是作为合成化的数据。我们的目标是进行校准,同时也使得整个神经元具有一样的属性。我们也通过计算机的方式对神经元的密度进行相应的把控和研究,在此基础上,我们可以对整个大脑进行研究。
这是合成的老鼠的大脑,也可以通过计算机的方式,把老鼠大脑的模式重演出来,这个图像告诉我们什么原理呢?大家是否同意我的观点?如果不能够对身体进行分析的话,我们是不可能对这个大脑来进行更好的理解。我们需要进行研究的时候,要对大脑进行更好的把控,也要能够对身体进行把控,看身体和大脑有哪些联系。
我怎么做呢?2013年的时候,我们研究的是老鼠的身体和大脑,我们通过模拟老鼠的身体和模拟老鼠的大脑,对不同的大脑进行研究。我们对大脑跟身体进行模拟,通过联动的关系看它的大脑是如何去影响它的身体的。没有身体的支持,是不可能研究大脑的。因此,我们要更好地研究身体才行。
神经机器人的研究项目的主题,就是要结合大脑跟身体,我们需要设计神经逻辑的模式,我们需要了解各种数学和各种感觉以及各种认知。同时,这个认知将会达成怎样的行为,希望能够校准整个模式。
通过虚拟化的形式,来了解老鼠的运动机制。怎么把这种机制用到人体身上?我们进行人体的研究之前,要对老鼠进行研究。我们需要模拟虚拟的模式,通过老鼠作为载体。同时,要充分应用生物的模型,我们所设计的工具,把它称之为神经机器的平台,这个动画有点缓慢,主要给大家展示基本情况,这是我们实验室的基本情况,这是我们大概的模拟情况。
所有的学科和研究人能够在一样的空间当中进行合作,在神经机器人平台中合作,我们称之为“虚拟化闭环”的系统环境。我们有模拟化的环境,有模拟化的大脑身体以及传感器,身体的话能够在虚拟的环境当中去运行,我们的卖点是闭环的环境,这个闭环的环境也非常的成功。
这是我们所提到的,我们用老鼠来作为模型,所有的大脑和神经系统,我们对大脑进行简单的模拟,也对神经系统进行简单的模拟。这是非常精细化的模型,同时也结合现实的情况,我们是能够模拟化,通过这个方式来对整个神经系统进行还原和模拟。

如图所示,这是我们之前所做的实验,它移动了老鼠的四肢,通过微型的探针去了解老鼠的大脑情况,这是属于成像技术,我们也复制了成像图像,成像的图像可以更加快,总体来说,整个图像是这样子的。
我们复制了这个实验到神经平台当中进行了转换,对大脑进行全息的研究,通过不同的角度来进行研究。我们看这个大脑的模型,当模拟的虚拟老师进行移动的时候,虚拟的大脑将会进行怎样的改变?我们进行了对比真实大脑和虚拟大脑的情况。通过一对一平台的比对实验来进行还原,这就是我所提到的,我们能够生成什么?交互式动态的大脑图谱
我们现在对这个大脑图谱已经有了相应的呈现方式,但是还不能了解大脑的整个机制,还不能进行实时的监控,但是未来,我们希望可以看到各个神经元的基本运动机制,从而绘制真正的大脑。
第二个部分,这是在微生物环境当中进行学习。
我们用脑模型来控制机器人,帮助这些机器人去产生他们自己的系统。平台上的项目是谷歌的实验,谷歌在这里所做的是有14个机器人并行操作,学习怎么抓取一个东西,这些连接器的传感器还有一个抓取的器件,他们慢慢就学会了对这样物体进行分辨,去抓取对的东西,最后就能够抓取某一个物件,和其他的机器人进行沟通。我们这个就能够非常好地去抓取物体。
经过两个月80多万次的抓取实验,使得这些机器人通过长时间的训练后有所损耗,不能再使用。我们复制了这个模式,我们的目的是去训练大脑模式,这个大脑模式可以来控制这些机器人。我们认为已经基本上能够复制整个实验,当时不是在真实的世界中,而是在虚拟世界中。
我们播放一个短视频,给大家展示我们所做的东西,这是关于我们的蓝图项目。很多次的实验之后,他们还没有办法抓取,比如这里是5次才抓取到,原则上是通过超级计算及去复制这个过程,问题在于我们能够比它做得更好吗?我们的答案是我们当然可以。
我们去设计了这样的实验复制设置,有这样的抓取器,还有一个接触力,全部设置完成之后就能够开始复制刚才那个实验。他们的行动和运动看起来很虚拟,但是在回答这个问题的时候,经过了几次不成功的抓取之后,机器人学会了怎么去抓取,就像在真实的世界中一样,而现在我们不需要只用一个机器人,我们可以用很多个机器人,然后加速了这个过程。
另外,还可以去关注我们所感兴趣的机器人的方方面面,我们的焦点当然是去学习怎么设计达到更好结果的设置,最后使得他们能够更及时、更好地去学习。
最后,我给大家总结一下。
我来评论一下人脑项目,大家能够想象这种大规模级别的项目,尤其是在资金和项目支持方面,这么大的规模会成为一个问题。这个项目已经经历了几次危机,但是现在我们可以说我们正在正轨上面。还有一点很好,我们能够在科学社区中,通过大规模的项目使别人关注到我们,每次危机之后我们都会变得更好。
我们这个平台是神经科学和机器人之间的桥梁,我们的人工智能和大脑衍生的机器人还有机器人模型,这些都是从机器人领域所学习到的,能够教会机器人去做很多事情。同时在这个平台上,也可以在中国的超级计算机上面去运营。大家如果对这方面感兴趣,可以联系我们。神经科学方面,整个闭环的学习,以及我们这些神经科学家所感兴趣的点,还有我们在虚拟世界中能够用机器人来形成实验的经验,通过这些所有的信息,希望大家能够更好了解我们正在做的事情。