Rodney Brooks:新技术从开发到应用需要的时间比我们预期的更久

人间烟火123 2018-02-09 10:31 次阅读

Rethink Robotics创始人对未来科技的预测

作者:Rethink Robotics的联合创始人、主席兼首席技术官Rodney Brooks

人们对所有新技术都会有“这项技术将为人类带来什么好处”或者“这项技术将有多糟糕”之类的预测。我发现的一个共同点是,人们总是高估一项科技所带来的短期效益,却又低估它的长期影响。这点在我之前的一篇博文the Seventh Deadly Sins of Predicting the Future of AI*中已经指出。

我觉得现在对人工智能(AI)和机器学习(ML)的部分预测有很多炒作成分。在过去几个月,我也对此泼了一点冷水,希望大家更加理性看待这些技术。我并非是一个技术悲观主义者。相反,我认为自己是一个技术现实主义者。

我觉得知易行难。将想法变成现实很难。把一个想法做到可以大规模应用更是难上加难。不过经过评估,根据成功的可能性,我们还是有可能对这些技术和技术应用的想法从“相对容易”到“非常困难”进行分级。

每逢年初都会有很多关于未来一年的预测。我也籍此机会表达一下我的预测,不仅仅是来年,而是接下来的三十二年。我预测的最远的日期是2050年1月1日。这意味着我将预测21世纪前半个世纪的技术发展。

Rodney Brooks:新技术从开发到应用需要的时间比我们预期的更久

关于日期,我会有三种不同预测方式:

NIML (Not In My Lifetime):我是看不到的了,即2050年1月1日之后

NET(Not Early Than)某日期:不早于该日期

BY 某日期:在该日期之前

有时,我对于某一预测会采用NET和BY两种日期,我相信这个预测会成为现实。

我的预测规则

我会争取对这些预测和时间做出非常精确的描述。事实上精确定义我所预测的发展几乎是不可能的。不过我会尝试。

我最近的经历让我意识到,人们在面对挑战的时候会如何坚持先入为主的技术观念。我在Twitter上曾这样说过:

当人类下一次登陆月球时,将会借助许多人工智能和机器学习系统的技术。

而上次我们去月球的时候,并没有人工智能或机器学习。

我是想表达,尽管今天人工智能和机器学习非常强大和有用,但并不意味着这是唯一的方式。这也说明,世界上的一切并不是都以某种神奇的方式发生了变化。

这就是为什么我要试着对我的预言做出非常具体地描述的原因。而且,我将反驳许多人,他们会声称我预测的发展“在某某年之前不会发生”的事情已经发生了。我预测一定有人这么做!

哪些容易?哪些难?

制造电动汽车和可重复使用的火箭是一件相对容易的事情;而飞行汽车,或Hyperloop超级高铁系统(或类似的地下交通网络)是一件难事。

区别在哪呢?

早在一个世纪以前汽车就出现了,现在已经大量生产。如果想从汽油车升级到电动汽车,我们无需创造太多的东西,也不用大费周章去大规模推广应用。

汽车的大部分零部件,包括雨刮器、刹车、车轮、轮胎、转向系统、车窗、汽车座椅、底盘等等,我们已经有100多年的工程知识和生产经验。而且,在大规模生产数字化驱动列车方面,我们已经有20多年的经验。

可重复使用的火箭看起来很具有革命性,但这同样依赖于现有的技术和经验。现在所有液体燃料火箭的主要组件和功能都和Wernher von Braun在二战期间设计的V-2火箭相近。使用液体燃料的高流量涡轮泵(580马力)、燃料、发动机的冷却部件以及携带的液氧,这些都是75年前的东西。而且也实现了大规模生产。人们在短短两年就建造了5,200枚V-2火箭。

此后,世界各地有超过20种不同的液体燃料火箭,其中有些已经使用超过了50年,加上不同型号、不同配置,这个大家庭的成员不下数百。

我们在发展火箭技术上有大量投资,也发明了许多可用的技术、知识产权以及累积了丰富的经验。

当然,这并不是说规模化电动汽车或推进可重复使用的火箭是件没有创造力的工作、或者易如反掌。这些进步都是很重要的,但是建立在前人成果的基础上,因此更容易成功。

然而,对于全新的想法,要有把握地预测这些技术会在哪个时间点得到应用将会更加困难。

Hyperloop 超级高铁的概念已经吸引了一批新兴企业和资本,但这个概念目前还没有实际的证明,更不用说大规模应用。因此,我们研究如何开发长达数百英里的超稳定真空管道,还有由外部气压驱动能以每小时几百英里的速度加速、且确保乘客安全的胶囊列车,这当中还有很长的路要走。

对于这个概念,虽然在未来的32年里可能会一些重大的突破;但我相信在这个时间框架内,不会有商用的超高速载客系统面世。

关于新技术应用

新技术从开发到应用需要的时间比我们预期的更久。

最初,互联网采用32位寻址方式,使用IPv4互联网协议,提供的IP地址大约为40多亿个。但是20世纪90年代初的时候,人们意识到除了个人设备,还有电表、工业传感器、流量传感器、控制、电视、电灯开关等等设备将加入到网络中,互联网地址空间将被耗尽。

随后,在1996年提出了IPv6,旨在将地址空间从32位增加到至128位,以便容纳更多网络设备。自1996年以来,我们对于IPv6替代IPv4的目标日期不断变化,例如,2010年的时候这个目标日期为2012年;但到 2014 年,99% 的网络流量仍然使用IPv4 协议。在2017年,使用 IPv6 地址的设备从2%提升到超过20%。但距离全面采用IPv6仍然有很长的路要走。

在技术层面,没有任何东西可以阻止IPv6的应用。而且恰恰相反,如果要让更多数量的设备连接到互联网,我们需要进行很多高明的创新和变通工作,以便与IPv4协作,而不是采用IPv6。

关于“时间总是比预期的更久”

SpaceX 公司在2011年宣布启动研制“重型猎鹰”(Falcon Heavy)火箭,并预计2013年首次发射。但是,该火箭于2017年12月垂直竖立在肯尼迪航天中心的39A发射平台,之后进行一系列测试,为2018年1月的首飞做准备。到目前为止,首飞时间已经从研制后两年推迟到七年。

这些新技术从研发到应用的时间总是比我们预期的更久。

对自动驾驶汽车的预测

以下表格中的前三项是关于飞行汽车。我可以很肯定地说投入使用的飞行汽车将需要大量自动驾驶技术,所以将其归在自动驾驶类别是合适的。我所定义的飞行汽车必须可以飞到现在的汽车能到达的任何地方,否则它就不是一辆汽车。而且,我指的是飞行汽车的司机不需要飞行员执照,可能只需要数小时的特殊培训,就可以穿着普通的便服行驶/飞行100英里。当然,大部分旅程是在空中。此外,这也不需要事先安排或者特别申请,就和我们今天使用智能手机进行导航驾驶差不多。

自动驾驶汽车不会只是指没有司机的普通汽车,它们的使用方式将不同,融入这个社会的方式也将不同。这一点,我很清楚。

这好比汽车不是简单的没有马的马车。驾驶汽车要求全新的道路基础设施,拥有权模式和使用方式也不同,而且加油和维修更加不同。

我认为自动驾驶汽车会完全代替人类司机的情况不会发生。相反,我们的城市会做出相应的改变,比如开辟专门的自动驾驶汽车车道,建造地理围墙以定位自动驾驶汽车和驾驶人的位置,对接送点、停车规则等等做出修改。总之,我们的城市会有各种各样细微的变化。

对机器人技术、人工智能和机器学习的预测

下表中的一些预测包括了公众对人工智能的看法,技术性的想法以及应用部署。

突然能做到人类(或黑猩猩)水平的通用智能是不存在的,这将是一段很长很长的渐进过程,一点一点进步。

关于太空旅行的预测

下面我对太空旅行的预测,可能不像我希望的那样乐观, 但更现实。

关于Rodney Brooks

Rodney Brooks出生于澳大利亚,获得南澳大利亚弗林德斯大学数学本科学位及美国斯坦福大学计算机博士学位。1984年至2010年间,Rodney Brooks在麻省理工学院任教,是著名的机器人教授。他创立了麻省理工学院电脑科学和人工智能实验室,并一直担任总监一职至2007年。

1990年,他联合创办了iRobot公司(纳斯达克: IRBT),先后担任首席技术官、主席及董事会成员直至2011年。

他入选美国国家工程院院士,并且是多家权威行业机构的成员,分别为美国人文与科学院、美国计算机协会、美国人工智能协会、电气电子工程师协会及美国高级科学协会。

Rodney Brooks还致力于推广机器人技术及人工智能,活跃于全球各大重要活动。

关于Rethink Robotics

Rethink Robotics通过其智能协作型的机器人, 可完成目前90%传统自动化方案不能完成的工作,从而不断革新制造业的生产方式。Baxter和Sawyer机器人在Intera软件平台支持下 ,能够适应现实世界的多变性,灵活快速地在不同应用场景中切换,像人一样完成任务。不同规模和行业类型的制造商都能享用极速部署、易于采用和灵巧多样的自动化解决方案,提高生产的灵活性、降低成本和推动创新。

人间烟火123 技术专区

关注电子发烧友微信

有趣有料的资讯及技术干货

下载发烧友APP

打造属于您的人脉电子圈

关注发烧友课堂

锁定最新课程活动及技术直播
收藏 人收藏
分享:

评论

相关推荐

2018全球技术展望报告 人工智能无人驾驶上榜

随着人工智能(AI)和其他技术的飞速发展,智能企业层出不穷,并正融入人们的生活。

的头像 人工智能学家 发表于 02-19 17:22 次阅读 0条评论
2018全球技术展望报告 人工智能无人驾驶上榜

人工智能产业2018年待解的三大难题

2017年,人工智能领域在算法、政策、资金等方面已经出现了三大突破,业界欢欣鼓舞的情形很像1999年....

的头像 人工智能学家 发表于 02-19 16:53 次阅读 0条评论
人工智能产业2018年待解的三大难题

区块链、物联网、云计算、大数据、人工智能的区分与关系

一、物联网 1、什么是物联网? 物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位....

的头像 物联网前沿 发表于 02-16 17:41 次阅读 0条评论
区块链、物联网、云计算、大数据、人工智能的区分与关系

人工智能医疗行业的机遇与挑战并存

人工智能在医疗行业又迎来重大突破,通过处理海量知识而不断自我进步的深度学习系统,仅用10分钟就诊断出....

的头像 机器人博览 发表于 02-14 20:51 次阅读 0条评论
人工智能医疗行业的机遇与挑战并存

AI新玩法 人工智能作春联 朋友圈里贴春联

智能春联”为大家准备了一份既有趣又充满文化气质的网上拜年礼物。2018年春节将至,央视网也围绕春联进....

的头像 人工智能大趋势 发表于 02-14 20:35 次阅读 0条评论
AI新玩法 人工智能作春联 朋友圈里贴春联

浅谈工业互联网的下一个落脚点

我国工业互联网已进入大发展时代,以大数据、人工智能等技术已经引领了新时代技术的到来。工业互联网应用向....

发表于 02-13 11:34 次阅读 0条评论
浅谈工业互联网的下一个落脚点

机器与人类合作效益 远胜任何一方单打独斗

无人工厂便是一个充分展现高度智能化的场域,但即便无人工厂遍地开花,国外研调机构却仍相当看重人类的工作....

发表于 02-13 10:31 次阅读 0条评论
机器与人类合作效益 远胜任何一方单打独斗

AI芯片如何保持芯片通用性

神经网络计算芯片已经引起了全球各个学院/企业的广泛关注,“软件定义芯片”相关研究,适应AI算法不断变....

发表于 02-13 10:22 次阅读 0条评论
AI芯片如何保持芯片通用性

未来电子行业发展趋势_数字家庭、人工智能、车联网

到2045年,最保守的预测也认为将会有超过1千亿的设备连接在互联网上。这些设备包括了移动设备、可穿戴....

的头像 满天芯 发表于 02-13 10:22 次阅读 0条评论
未来电子行业发展趋势_数字家庭、人工智能、车联网

中国家电行业的消费升级 智能音箱市场规模超150万台

中国的家电行业正在迎来两大时代机遇,消费电子已经成为中国品牌最为突出的领域,在渠道方面线上仍是主力。

发表于 02-12 10:53 次阅读 0条评论
中国家电行业的消费升级 智能音箱市场规模超150万台

CBA推聊天机器人 能处理200余种业务

人工智能(AI)应用广泛,包括提供金融服务。澳洲联邦银行(CBA)正计划推出AI聊天机器人,预计将能....

发表于 02-12 10:43 次阅读 0条评论
CBA推聊天机器人 能处理200余种业务

学习性照护系统成趋势 技能缺口是一大阻碍

医院部署人工智能(AI)、影像辨识、自然语言处理和预测分析等新技术,学习性健康照护系统(Learni....

发表于 02-12 10:39 次阅读 0条评论
学习性照护系统成趋势 技能缺口是一大阻碍

什么是神经网络?学习人工智能必会的八大神经网络盘点

神经网络是一套特定的算法,是机器学习中的一类模型,神经网络本身就是一般泛函数的逼近,它能够理解大脑是....

发表于 02-11 11:17 次阅读 0条评论
什么是神经网络?学习人工智能必会的八大神经网络盘点

监控是数字化的眼睛 人工智能将引爆超级监控市场

监控摄像头被认为是数字化的眼睛,是一种威慑,也是一种证据。目前视频监控最大的障碍就是低分辨率的视频,....

发表于 02-11 11:08 次阅读 0条评论
监控是数字化的眼睛 人工智能将引爆超级监控市场

盘点未来10大有潜力的投资方向

2018年将迎来新的开始,技术的革新将带来巨大的变化,未来不止是想象而已,本文盘点未来10年有潜力的....

发表于 02-11 11:00 次阅读 0条评论
盘点未来10大有潜力的投资方向

量子计算机的瓶颈在哪里?首要任务是加速机器学习

神经网络和量子处理器会擦出什么样的火花?神经网络和量子处理器有一个共同点:那就是它们竟然能实现。训练....

的头像 人工智能头条 发表于 02-11 10:58 次阅读 0条评论
量子计算机的瓶颈在哪里?首要任务是加速机器学习

李开复:人工智能有四波浪潮弱人工智能是很长一段时间的主流

今天的人工智能纯粹是一个工具,而且仅仅弱人工智能的工具,一个非常保守的报告称,在2030年,中国会带....

的头像 机器人博览 发表于 02-11 09:29 次阅读 0条评论
李开复:人工智能有四波浪潮弱人工智能是很长一段时间的主流

2018年数据管理发展趋势 上云已成为常态

在大数据和人工智能的推动下,云计算崛起的速度加快,云计算将面临巨大的数据,新技术迅猛发展,必然依托数....

发表于 02-10 10:43 次阅读 0条评论
2018年数据管理发展趋势 上云已成为常态

如何使用python进行第一个机器学习项目(详细教程篇)

在这篇教程中,你将用Python完成你的第一个机器学习项目: 1.下载并安装Python SciP....

的头像 机器学习算法与人工智能 发表于 02-10 03:10 次阅读 0条评论
如何使用python进行第一个机器学习项目(详细教程篇)