AI 20年内将会给我们的生活带来什么改变？
从AI+Robotic领域来看，我相信未来20年这个相对来说还比较空白的领域将会诞生一大批独角兽（是AI+Robotic，不是传统的机械占比较大的机器人公司）。 机器人在工厂中已经十分常见了，大部分机器人可以熟练地在结构化环境中抓取和操作物体，然而需要机器人提前知道物体的种类、几何形状、材料特性、重量和位置。 在早期的工厂中，机器人手臂需要遵循预定的轨迹，并假定物体总是出现在同一个地方。 而如今，在智能技术的加持下，机器人可以在不设置固定轨迹的情况下，通过物体识别与定位，检测目标物体位置，这解除了物体固定在特定位置的限制，大大简化了流水线的部署过程。然而仍然需要限定物体种类的数量，并预先训练好能够识别这些物体的神经网络模型，且无法做到100%成功识别，工业上对精度要求较高，往往需要达到99.999%的准确率。当然这只是识别这一环，成功识别并定位后，还需要进行抓取。 以往的抓取方法需要提前知道物体的几何模型与物理属性，而如今在基于学习（learning based）和数据驱动（data driven）的技术加持下，机械臂能够更加灵活地抓取未知的以及未见过的物体。Dexnet系列（https://berkeleyautomation.github.io/dex-net/）抓取算法，让机器人在相对规则的物体集合中达到98%的抓取成功率，然而对于复杂形状的物体和透明物体，抓取成功率还有很大的提升空间。而抓取只是最基础的机器人操作（robot manipulation）技术。 上述物体识别与定位以及抓取技术在某些环境下达到了98%及以上的准确率，以某些限定的环境和足够的数据为前提，已经能够实现商业化。国内做得比较好的公司有库柏特 @李淼robot ，如本 @fly qq ，梅卡曼德，蓝胖子等公司。国外则是vicarious、covariant等。 如今不能做的，将是未来20年内有可能诞生独角兽的领域。技术发展具有不确定性，并呈螺旋式发展，下面提到的问题既可通过发展基础科学（数理化生）解决，也可通过提高计算机的运算能力与对现实物理世界的建模能力解决（强化学习等方法，说到底人类的进化也是一种长时间"演算"的过程，奖励函数是稀疏奖励生或死即0或1，action是基因选择，世界模型则是整个大自然，从而产生了人类这种智能体），当然也可以通过智能技术的发展解决，尤其是自监督学习、表征学习、元学习，这些技术可以有效抽象出物体特征，降低状态维度，减少状态空间的搜索量。 可变形物体的操作：虽然机器人在操作刚性物体方面已经有很大进展，并能实现部分商业化，但它们仍难以操作可变形的材料，如衣服、蔬菜等。产生变形的操作仍然是待解决的问题，因为需要精确的变形模型，或者通过基于强化学习的技术解决，然而成功率与训练效率都有待提高（Pieter Abbeel经典工作： Cloth grasp point detection based on multiple-view geometric cues with application to robotic towel folding）。 复杂操作：给定一个任务，需要机器人能够完成一系列的动作序列。以抓取任务为例，抓取虽然是基础任务，但是它与后续的操作动作息息相关，比如喝水和倒水，要求抓取的位姿就不一样。还有很多更加复杂的任务，如今的一个趋势是通过分层强化学习解决（如Effificient Bimanual Manipulation Using Learned Task Schemas，成功率仅仅达到了90%）。然而想让机器人真正实现复杂的manipulation任务，需要机器人理解物理作用，理解各种物体之间的不同接触对物体本身状态的影响。 改变物体状态：虽然如今的图像识别技术能够有效识别物体的种类，但是识别物体状态仍然是有待解决的问题，如何去表征和识别一个削了皮的苹果，削了一半皮的苹果和削了三分之一皮的苹果？这是让机器人实现削皮的前提。如何识别一些微小的变化，比如菜上有一小块烂掉了，机器人需要把这一块去掉。 当然AI+机器人领域还有很多待解决的问题，比如如何赋予机器人触觉信息，双臂机器人如何进行运动规划，人机协作时的安全性问题，机器人如何根据人类意图进行协同作业，soft hands等等。 综合上述机器人能够做的以及不能做的，展望一下未来20年，能够切切实实改变人们生活的技术。由于基础科学的进步是难以预测的，那么我们假设未来20年基础科学没有十分大的进步，在这个前提下，分析AI+机器人领域可以如何改变人们的生活。 技术前提：如果基础科学没有十分大的进步，也就是说机器人的硬件并没有发生巨大改变，柔性材料仍然不能实现灵活的多自由度驱动，触觉传感器仍然维持较大体积与较高成本。仅有更加专用化芯片提高运算能力，自监督学习与表征学习等方法能够在有限的结构化场景下完成较好的特征提取工作，强化学习技术效率与通用性大大提高。当然上述都是假设，说不定基础学科并没有很大进步，但是仍然发明出了多自由度的柔性材料驱动方法。 AI+机器人对生活的改变： 在上述前提下，机器人商业化的一个重要条件就是在有限的结构化环境下，再具体一些，就是指能够较低成本的获取大量数据（由于自监督学习的发展，未标注的也是可以的），并且不会出现非常多的没有考虑进去的变量。比如在自动驾驶领域，变量实在是有点多，数据驱动的算法很难将各种变量考虑进去，因此要真正实现L5（完全自动驾驶）级别的自动驾驶，如果基础学科没有巨大突破，还是比较困难的，但是L4（限定环境下进行自动驾驶）级别的自动驾驶还是很有希望的。 回过头来看第二节中所述的可变形物体操作，已经可以在特定环境中解决，我们在这里假设表征学习已经能够同时提取物体的高级别的语义特征及低级别的形状特征，那么可以通过表征学习去提取特征并通过强化学习进行训练，在工业化环境中，机器人则可以实现操作一些柔性物体。比如在毛巾生产中，纺织、织造等环节自动化程度很高，但整理包装仍然依靠人工。而机器人这一能力能够实现整个生产流程的自动化，大大提高生产效率。 再来看第二节中所提到的复杂操作，如今工厂中几乎所有的复杂操作，要么是通过人工实现，要么是将其拆解为多个结构化的可用机器操作的子流程，第一种效率低，第二种成本高。而随着机器人对力的理解，对现实物体之间互相作用互相影响的过程的理解，这些复杂操作都可以通过机器人实现。比如一些装配工作。 最后是物体状态识别，如果此技术可以实现（可能性较大的实现途径仍然是表征学习），那么家庭做饭机器人不再是梦想。如今机器人的成本在不断降低，我相信随着机器人三大核心零部件的国产化，以及机器人闭环控制技术的发展（如今的逆运动学，抓取规划仍然是开环的），将持续降低机器人的成本。当然我们离通用化的家庭服务机器人仍然有一段距离。