“在日本，人形機器人的歷史悠久，但如與AI進(jìn)行結合，人形機器人是不是一個(gè)最好的形態(tài)仍待研究。如果我們期望機器人的行動(dòng)能具備人手的功能，那人形應是最好的選擇，如若不然，我們認為對于智能機器人而言，有效是最重要的，我們更關(guān)注效率而非形態(tài)?！蔽残握芤舱f(shuō)。

談及智能機器人是否有望廣泛應用于生活場(chǎng)景，尾形哲也指出，在前沿領(lǐng)域，一些機器人已經(jīng)可以幫助人們做家務(wù)、炒菜煮飯，但能完成這些動(dòng)作的機器人由于價(jià)格太過(guò)高昂，目前并沒(méi)有辦法普及使用到的日常生活中去，這也是需要致力解決的問(wèn)題。

尾形哲也認為，事實(shí)上，AI為機器人的普及提供了新的機遇，“傳統機器人需要被設計得十分精密，依靠精密性達到我們所要求的功能，而在A(yíng)I時(shí)代，機器人通過(guò)AI深度學(xué)習就可以達到類(lèi)似的效果，形成一個(gè)不是最精準但是有效的模型出來(lái)”，這既是AI的挑戰，也是機器人普及的希望。

尾形哲也提醒，機器人在深度學(xué)習時(shí)希望能找到一個(gè)完美的模型，通過(guò)學(xué)習它來(lái)做出精確的決定，但完美的模型是不存在的，即便在人類(lèi)學(xué)習的過(guò)程中也無(wú)法找到這樣一個(gè)模型，人是在不斷試錯的過(guò)程中，將頭腦中的想法與實(shí)際情況進(jìn)行對接，邊犯錯邊學(xué)習，因此在讓機器人完成深度學(xué)習的時(shí)候，也要將這樣的情況考慮進(jìn)去。

尾形哲也現場(chǎng)演示了智能機器人通過(guò)50個(gè)人工操作數據的數據庫發(fā)展出初步模型后，進(jìn)一步通過(guò)攝像頭識別需要拿起的物品并做出相應動(dòng)作的“學(xué)習”過(guò)程，“這是我們試圖讓機器人把數據模型和現實(shí)生活聯(lián)系起來(lái)的一種方式?！?/p>

但他也指出，即便是這樣一個(gè)小孩子都可以完成的簡(jiǎn)單動(dòng)作，對智能機器人來(lái)說(shuō)也非常難以控制。而更為精準的動(dòng)作需要機器人通過(guò)深度學(xué)習做到比攝像頭視覺(jué)探測更精確的觸覺(jué)探測，難度更高。

當前，世界不少?lài)叶荚谥铝τ谘邪l(fā)制造智能機器人，此間國際合作的機遇何在？

在尾形哲也看來(lái)，在構筑“無(wú)障礙社會(huì )”的過(guò)程中，旺盛的機器人使用需求將呼喚更多元的國際合作。他舉例，盡管日本在研發(fā)制造機器人方面很有經(jīng)驗，但更多是在工業(yè)機器人領(lǐng)域，如要將機器人應用于普通人的實(shí)際生活，或者幫助老年人等群體，相關(guān)經(jīng)驗仍顯欠缺。

“因為智能機器人要應用于社會(huì )生活，不僅僅是科技方面的局限，還需要很多關(guān)于社會(huì )接納度方面的研究數據，一方面不是所有人都能在實(shí)際生活中接納機器人的存在和幫助，另一方面，不同的個(gè)體對機器人的顏色、形態(tài)等也有不同的偏好訴求，這些都需要大量研究作為支撐，因此，在機器人如何與真人互動(dòng)這一命題上，國際合作十分重要?！蔽残握芤舱f(shuō)。(完)