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機械人世界盃RoboCup為人工智能機械人盛事，今年於名古屋舉行，本年隊伍來自40多個國家。賽事的目標好宏大：透過賽事刺激科研進步，最終組機械人球隊，於2050年戰勝人類世界盃冠軍隊！
世界知名、吸引無數國際媒體的機械人世界盃大賽（RoboCup）數月前在名古屋舉行。賽事進行期間，攻防全由機械人自主，教練（科研隊伍）並沒有在背後握着遙控器。我們平日跑步打波，易如反掌，靠的是與生俱來的神經系統；RoboCup科研隊伍希望複製這套複雜的系統，讓機械人分析現場環境數據，自行進攻、入球。終極目標是組成一隊機械人球隊，按照（人類的）世界盃所有賽例，在2050年擊敗世界盃冠軍。這次來到日本，我們以人見人愛趣味爆燈的機械人足球比賽作起點，既欣賞賽事，亦從中看看人工智能機械人的能和不能。
在RoboCup現場有許多項目的賽事，六項為機械人足球賽，三項拯救賽，亦有服務型機械人的任務競賽（如在模擬餐廳當侍應落單）。各隊都希望研發出行動力、判斷力優秀的機械人，讓機械人達成「2050擊敗人類隊」的終極目標——但先別驚恐，那怕人工智能的運算能力超強（看AlphaGo程式如何殺下柯潔、李世石），那終究是演算程式；若論人工智能機械人（特別是擁有一雙手腳的人型機械人Humanoid），至今天仍是名副其實的舉步維艱。那怕是本屆勁旅德國隊、法國隊、日本隊的人形機械人，它們在「看到」足球彷彿被點穴，呆立數秒再笨笨的起腳，卻踢中空氣摔在地上。教練們（各隊伍的科研人員）在旁抱頭慘叫，觀眾捧腹大笑，場面好滑稽。距離戰勝人類冠軍隊的終極目標，還有好遠一段路。儘管RoboCup機械人動作比小孩子還要笨拙，但這絕非單純得啖笑的趣味事件。
這項大型賽事在1997年由一群人工智能機械人學者、科研人員創辦，邀請各國大學組隊參加。20年來，比賽激發了許多新晉研究員往後繼續以機械人為志業，而各大學為比賽開發的新技術，亦被應用在其他項目。就以網上零售巨無霸企業亞馬遜（Amazon）那舉世知名，用以處理海量貨倉貨物的機械人Kiva（能夠搬運貨物的橙色機械人）為例，其一研發者Raffaello D'Andrea早年為美國康奈爾大學的機械人研究員，多次帶領該隊在RoboCup隊奪標；更因此讓Kiva的另一研發者Mick Mountz賞識，並獲邀加入其團隊，合力讓Kiva誕生；而著名的機械人設計師松井龍哉，亦明言RoboCup對他往後的機械人設計事業影響深遠，更創立了機械人工作室Flower Robotics。
人類當球證 判斷犯規抬走傷兵
在不同類型的比賽中，場上唯一可以全程留在草地上走動的人類，就是球證（由各大學隊伍成員輪流擔任）。他們繫着哨子在場上追隨機械人球員，既要指示各隊教練們，隨時抬走無法站起來的機械傷兵，處理在賽事期間像夢遊般離開球場的機械人，亦要趕「犯規」機械人到場外罰企。
既然是機械人世界盃，何不由機械人當球證？RoboCup標準平台賽事（Standard Platform League，即各隊只准使用同一型號的NAO機械人）的技術委員會主席兼賽事裁判Katy Genter就向我們解釋道，「近幾屆我們也確實考慮過轉用機械人作裁判，但最後還是不行。在處理指定任務的時候，例如偵測足球有沒有超過白界，機械人絕對勝任。但球場上，有太多狀況不是非黑即白。舉例說，機械人很常見的犯規動作叫Pushing，意即一機械人，步速很快走向對方，而令對方跌低。然而如果機械人撞向對方時，馬上意識到問題，懂得往後退，卻不算犯規。要判斷類似的『例外』狀況，得綜合現場不同資訊作即時決定。這方面，機械人表現仍然遠遜於人類。」Katy的丈夫JT Genter為標準平台賽事的籌委會成員，亦笑說：「機械人仍然蠻蠢的。」
標準平台賽事的球證JT Genter（左）和Katy Genter，與我們解釋機械人球員的種種搞笑行為。圖為賽事專用的NAO機械人。
表現儍更更 目標2050年擊敗人類隊
Katy本在美國德州大學奧斯汀分校（University of Texas, Austin）做研究，剛獲得電腦科學的博士學位，有多年RoboCup參賽和裁判經驗。科技一日千里，為何機械人表現那麼儍更更，「人工智能和人工智能機械人是兩回事。人工智能好比大腦，是運算的程式；人工智能機械人則是裝有大腦的身體，思考之外做相應行動，再微小的動作都要學習。舉例說，我們看世界，很容易就分辨場上哪是足球，哪是龍門，不會因為顏色相似而做錯判斷。然而機械人沒有我們的經驗，簡單如『找足球』，都要從零學習。然而來到現場，其實『白色』的東西有很多，如龍門、白界，場邊的白色圍板等。觀賽期間，見過足球剛好叠在龍門白界之上。然而埋門一刻，機械人卻左望右望，然後走開，全體觀眾同聲一哭。Katy就笑着解釋說：「因為白界和足球都是白色，他們就混亂了。那一刻機械人其實一定在問：『足球呢？怎麼突然不見了？』，再繼續去其他地方找足球。」
Katy論的是人工智能機械人，卻其實點出了人機之間行動上的分別。對健全人類而言，「起腳踢波」，簡單無比。然而瞬間的單一動作，原來步驟繁多，全是精密計算，「人類太厲害，我們做起來毫不費勁，所以從沒意識當中的複雜。今天的機械人，能夠在賽事中自主走動（而不跌低），認出敵方龍門（而不射烏龍波），學會確認自己和隊友的位置（而不會一窩蜂搶波），辨識哨子才起動，一小步的進步，動輒花了一整年的研究時間。」比賽為科學交流，故此大會鼓勵各隊在賽事後公開自己訓練機械人各個動作的演算程式，「例如勁旅德國隊公開了機械人『步行』程式，今天許多隊伍都會採用。要達成2050年『擊敗人類隊』的宏願，我們還需要非常巨大的進步。但是天曉得？畢竟每年回到比賽，見大家的機械人動作又有進步。」Katy捧着標準平台專用機械人NAO解說，而NAO繼續笑而不語。
睇波指南
機械人動作遲鈍，往往要先呆想數秒才懂反應。若然你期待人類世界盃的節奏，會失望。然而RoboCup每一細節都是趣味，都讓你看到今天人工智能機械人的進步和限制。
球場篇
球場上白色的物件普通不過，界線、龍門、圍板。然而機械人在此普通的場地作賽，卻是一大挑戰。人工智能機械人有時會誤判白色的圍板為龍門，無故漫步離場。
足球篇
今日機械人比賽，已經採用普通足球。沒有任何電子裝置，機械人要懂得「看東西」。要令機械人在場內其他黑白物件之中成功辨別足球，研究員花了極長時間改良機械人的視力。
中場休息篇
半場10分鐘賽事後，就是「休息」時間：教練們要為它們充電、更新程式。這隊更搞笑，會為機械人吹風降溫。
加時篇
機械人足球賽也有加時互射12碼。那怕動作生硬，卻有能力自主地撲救。好神奇！
球證
球賽裏唯一一個可以長期留在草地上的人類，就是球證。球場瞬息萬變，球證判斷犯規動作，須綜合現場所有資訊。人工智能人處理單一任務往往勝於人類，但要整合不同領域的資訊再作判斷，仍遠遜於人類。
教練
球員也有教練，不過他們都是來自世界各地大學鑽研人工智能機械人的學生或研究生，不會罵機械人（因為機械人聽不懂，嘥氣）。日常的工作是寫程式，和修理它們的手手腳腳。
其他球員
除標準平台賽事的NAO機械人球員，RoboCup還有中型、小型機械人賽事，機械人裝有車輪，球來球往，行動迅速。
採訪：李寶怡
攝影：潘志恆
編輯：施明慧
source : http://hk.apple.nextmedia.com/supplement/special/art/20170924/20161092
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以前玩過  |  2 02017/09/24, 12:07:50 中午 |
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