选自 Inverse
作者：Neel V. Patel
机器之心编译
参与：吴攀、周亮
一直以来，机器人学和人工智能领域领军人物都毫不掩饰地表明他们的终极目标：开发可模仿人类大脑的机器系统。实际上，这是 HBP 的核心使命之一。HBP（Human Brain Project，人类大脑项目）是欧盟赞助 14 亿美元、为期10 年的项目，旨在大幅推动神经科学、计算机科学以及大脑相关的医学的发展。
「神经机器人学（neurorobotics）」——打造从根本上模仿神经网络过程的机器——是 HBP 的一个子项目。也许你从「神经网络（neural network）」这个词听说过相关动态，在很多方面，这两个词是重叠的。但是神经机器人学更进一步，不仅仅模仿人类大脑的某些功能，还要模仿与人脑同等的效能（power efficiency）。
绝大多数人都没有意识到哺乳动物的大脑有多么神奇。它们具备 HBP 神经机器人项目主管 Florian Rohrbein 所称的「极度节能、空间效率极高」的特点。大脑能够处理大量的感觉信息和海量的不同数据，但却不会遭受实体电脑的那些难题——而且，所有的工作都是由一团紧贴在垒球大小的颅骨之内的组织来完成。让这样的一套系统运转起来，这将为把超级计算机塞进由电线、金属和塑料制成的机器头颅提供可能。
「这是一项高风险、高回报的研究，」Rohrbein 在纽约举行的 RoboUniverse 2016 会议向参会者表示。他相信在开发与人类认知更协调的新型假体的过程中，神经机器人学的作用至关重要。甚至，神经机器人学也许会催生下一波机器人的发展，可更好地模仿动物的生理和行为模式，例如像协调一致的蜂群一样行动和运作的机器人群体。
人类大脑项目子项目神经机器人
最终，目标不是使用这类机器取代人类思考，而是支持并提高人类的能力。Rohrbein 使用图片为例子表明了他的观点。首先，他连续展示了两张图片，它们看起来都像是在坏掉的电视机旋转着的随机雪花。接着，他又拿出两张完全不同的图片：一张是热带海洋岛屿的远景照片，另一张是两匹斑马彼此相撞。
重要的发现是，当你一点一点地分解两组图片时，会发现前一对照片（两幅电视机雪花）之间的区别比后一组照片的区别更大。「我们的大脑适应了对环境的感知，」Rohrbein 说。换句话说，我们的思维被程序设计为只寻找重大区别，而忽略细小差异。其结果就是，这个世界有太多被我们视而不见的东西，「它们被丢失了，」Rohrbein 表示。相比之下，神经机器能更容易地分辨出这种差异。
目前为止，神经机器人团队已经取得了一些不错的进展。在向着创造闭环系统这一长期目标的努力过程中，该团队刚刚公布了其开源协作的软件平台。
该团队与 Myrobotics 合作开发出了一些基于其正在开发的神经机器人学架构的自主的、具有肌肉骨骼的机器人，如手臂和其他附件。他们最新的突破是 Roboy，一个可与人类交流的仿人类机器人，它能够完成一些低级任务，如走路和握手，这对人类来说微不足道，但却是机器人世界的一大进步。
Rohrbein 表示，他和团队的目标是在接下来的几年里成功模仿人类大脑10% 的功能。「为了得到更智能的系统，我们需要更聪明的大脑，」—— Rohrbein 及其团队希望能达成目标并且全面降低技术成本。在大量资金投入的情况下，他们有机会取得成功。
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