机器人进入家庭的美好可能与受制因素

个人服务机器人在近年来随着人工智能的快速发展开始得到不少关注。个人服务机器人是否真正能够作为消费级产品大规模进入家庭？其中的技术突破口又在什么地方?2018年5月，英特尔中国研究院发布《自适应机器人交互白皮书》，以养老服务机器人为切口，对其中的关键技术领域自适应机器人交互了进行了系统介绍。

7月11日雷克大会，英特尔中国研究院机器人交互实验室研发总监任海兵在演讲时，就白皮书中的内容进行了重点解读。

机器人进入家庭的美好可能与受制因素

英特尔中国研究院机器人一直致力于自适应机器人交互技术和机器人计算平台的研究，任海兵表示，机器人将在未来五到十年真正进入到家庭场景，解决大众实际需要。

但想要进入家庭，必须满足几个关键因素：一、低成本；二、提供多种有用的服务；三、有良好易用的机器人交互，而且具备自主/自适应学习能力；四、具备安全性。

任海兵指出，机器人在家中具有众多的应用场景，比如接待客人，目前Robocup服务机器人竞赛中已经有让机器人接待客人的比赛项目；比如帮我们拍照片、选视角；可以自主聊天、沟通；做我们的教练；陪孩子学习、一起下棋。此外，机器人还可以具有看护功能，对家中的老人达到日常的关怀，也可以起到监控作用。

对于目前的人工智能技术来说，想达到“进入家庭”的水平仍存挑战，主要分为三大技术问题：

一是不确定性。任海兵称，目前基于深度学习的算法，深度网络即使达到一千多层还是可能出错，更糟糕的是算法不知道什么时候出错为什么出错，这是不确定性的问题。

二是不认识/不知道。比如家庭里有新的东西、新的物品出现，算法该如何识别？因为目前的算法都是基于大数据来学习训练模型参数，新物品只有很少量的数据，无法训练稳定的模型参数。

三是缺知识。算法是数据驱动的，它缺乏知识中的常识知识以及与个人相关的知识。

改良之道——自适应机器人研究

英特尔中国研究院的想法， 是让人工智能技术联合智能交互的算法真正帮助人工智能，进行自主学习并改正它的问题，使其达到进入家庭的标准。

英特尔做的自适应机器人交互方面的研究有三个方面：自适应的特定人识别，知识图谱和自适应的物体。并针对以上三个问题，英特尔中国研究院提出了一套解决方案。第一是针对不确定性，评估识别结果的置信度，通过观察和智能交互来自主学习，更新模型从而不断提高鲁棒性；第二是不认识的问题，通过少量样本的学习策略和后续的智能交互来解决；第三就是知识图谱，利用知识图谱的自动更新增加知识，增加个人知识图谱，并结合符号方法和统计方法。

首先是自适应的特定人识别，英特尔中国研究院利用多模态融合、通过对人的持续观察来自学习更新模型。我们不仅有人脸识别、基于人体特征的身份识别，还有人体属性识别等。对于每个模态，都会估计其识别结果的置信度。依据置信度，不仅可以做基于样本的个性化融合策略，而且可以自适应提高每个模态的正确率。我们都知道，错误识别的样本对提高当前分类器是非常重要的，，我们利用多模态相互校验算法可以在线收集这样的高质量样本，用这些样本逐渐优化我们的模型，使它能够达到一个越来越高的正确率。

第二部分是知识图谱，包括常识和个人的知识图，在交互过程中可以通过语音、视觉收集信息，这些信息不仅包含物体的时空信息，还有他们之间的相互关系。知识图谱另外一个很重要的功能就是知识校验，通过观察和交互自动处理知识之间的冲突。

第三就是自适应的物体识别。目前，我们用的物体检测和识别都是基于深度学习的方法，模型是通过大数据预先训练得到。物体的类别和表观都是事前确定的，这个类别数量还不是很多，例如著名的PASCAL VOC数据集只有20类物体。而用户家庭有不属于这20类的物体，或者属于这20类，但是表观与训练数据集不一致的，都无法正确识别。自适应的物体识别就是要利用小数据学习物体模型参数，正确的检测和识别这些物体。另外，我们还要估计物体的属性（例如材质、颜色）、视角等信息，来估计识别结果的置信度，辅助智能交互。

这是英特尔中国研究院最近推出自适应机器人交互库1.0版本，可以在网站上下载。任海兵表示后续可能会在年底推出2.0的版本，增加一些新功能，包括对人情感的识别等。

此外，自适应机器人交互能力在研的其他工作，还包括：

一、自适应意图、情绪(Human Intention & Emotion)识别。英特尔中国研究院曾两次获得情绪识别竞赛EmotiWChallenge的冠军(ICMI2015，2017)；通过自适应技术可以进一步提高个性化表情的识别率；通过意图分析主动提供帮助进行和谐空间共享等。

二、环境计算(Ambient computing），包括多模态融合行为识别、结合环境感知技术(如智能家居中的低功耗传感器)。

三、落地应用探索。比如智能家居中的智能老人看护(从能自理老人开始，逐渐过渡到半失能老人)、智能儿童教育、生活助手以及智能零售。

任海兵在雷克大会上展示了一个智能交互的demo。在demo里有一个非常聪明的机器人，有个性化的知识图谱，可以主动提供帮助。比如说一个老人要出门了，机器人观察到老人没有携带帽子、围巾等就会主动进行提醒，老人说帮我找一下，机器人就搜索环境寻找围巾和帽子。，围巾找到了，但是帽子没有找到，被沙发垫遮挡了。机器人就从知识图谱中搜索最近一次看到帽子的信息，提示老人帽子可能的位置。

HERO机器人的开放研究平台

英特尔中国研究院一直在做计算平台研究，目前推出一款名叫HERO的异构开放研究平台，非常适合于服务机器人和入门级自动驾驶研究，包含CPU、FPGA，Movidius NCS等多种加速架构，还有一个保护内核和用户的安全架构。下图是它具体的参数。

最近英特尔推出OpenVINO软件开发包，在软硬件方面都做了统一的接口。软件方面，不仅支持Caffe，Tensorflow，还支持Mxnet。硬件方面，在FPGA，CPU和Movidius NCS等异构平台上做了统一接口，方便用户采用不同的硬件平台，简化算法的修改。

HERO安全框架包括两个部分，第一就是对于机器人自身的内核的保护，防止黑客攻击，保护信息防止篡改；还可以感应外在的行人，防止机器人对人身体进行伤害。

最后，任海兵指出，自适应机器人交互是服务机器人需要突破的关键技术，英特尔中国研究院将通过HERO开放机器人平台和自适应机器人交互助力下一代服务机器人的研发。