在工廠和倉庫，機器人在力量和精度上通常都勝過人類。人工智能軟件可以駕駛汽車，可以戰(zhàn)勝國際象棋大師，還能在《危險邊緣》智力問答節(jié)目中完勝人類選手。

但機器仍然缺乏一些至關重要的能力，因此短期內依舊難以在很多功能上趕超人類——精密而完善的觸覺便是其中之一。

例如，斯坦福醫(yī)院頭頸外科醫(yī)生尼古拉斯·布雷文思(Nikolas Blevins)經(jīng)常進行耳部手術，在手術過程中，他必須掌握熟練的技巧，才能將耳骨與薄如蟬翼的內表面剝離開來。

布雷文思正在與機器人學家肯尼斯·薩利博瑞(J. Kenneth Salibury)和薩尼·陳(Sonny Chan)合作設計一款軟件，使之可以在正式手術前進行“排練”。這款程序能將X射線與磁共振成像數(shù)據(jù)進行融合，從而創(chuàng)造出栩栩如生的3D內耳模型，供外科醫(yī)生練習之用。還可以借此對病人的頭蓋骨進行一場“虛擬旅行”，通過虛擬方式“感受”軟骨、骨骼和軟組織之間的細微差別。

然而，無論多么細致入微，這款軟件也只能在大致程度上為布雷文思提供粗糙的觸覺感受。“要做虛擬手術，就必須有觸覺。”他指的是可以通過計算機模擬技術模仿人類觸覺的技術。

這款軟件所面臨的局限在機器人行業(yè)十分典型，也正因如此，對人類而言十分本能的任務，在機器身上卻很難實現(xiàn)。自從斯坦福人工智能實驗室在上世紀六十年代設計出首款機器手臂以來，機器人已經(jīng)學會了在工廠里進行重復性的勞動。但在很多基本功能上卻始終面臨困難，例如打開處于關閉狀態(tài)的門，跌倒后自己爬起來，從口袋里拿出硬幣，以及在手指上轉動鉛筆。

在學術界，這種高級的人工智能技術與拙劣的實際行動能力之間的相關性，甚至有一個專門的名稱：莫拉維克悖論。這是以機器人先驅漢斯·莫拉維克(Hans Moravec)的名字命名的一種理論，他在1988年的寫下了這樣一段話：“要讓計算機在智力測驗或象棋比賽中，實現(xiàn)像成人一樣的表現(xiàn)，是相對比較容易的；但是要讓電腦具備如一歲小孩般的感知和行動能力，卻是相當困難的，甚至完全不可能實現(xiàn)。”

如果要讓機器人像服務員、衛(wèi)生員、文秘、保健員一樣，與人類展開真正的協(xié)作，就必須依靠觸覺學和運動學領域的進步。

“這個問題很復雜，需要時間。”加州大學伯克利分校機器人學家肯·古德伯格(Ken Goldberg)說，“人類很擅長這些事情，我們經(jīng)過了數(shù)百萬年的進化。”

人類觸覺無比精密

作為一種感覺，觸覺的復雜程度遠超普通人的想象。人類擁有一系列器官，可以精確地感知壓力、沖力、溫度和震動。（德國研究人員發(fā)現(xiàn)，浣熊已經(jīng)進化出動物世界中最復雜的大腦功能，使之可以在黑暗中處理觸覺沖動）。

研究顯示，人類觸覺的精密程度比之前所認為的高出好幾個數(shù)量級。例如，瑞典科學家在《自然》雜志上刊登論文稱，人體的動態(tài)觸覺（例如，當手指劃過表面時的觸覺）可以區(qū)分出高度不超過13納米的凸起，也就是0.0000005英寸。

這相當于一個分子的大小。按照瑞典皇家理工學院表面化學教授馬克·魯特蘭德(Mark Rutland)的解釋，假如人的手指像地球一樣大，它足以感覺出一輛汽車和一棟房子的大小差異。生理學家認為，手指與各種表面之間的互動可以被一種名為“機械感受器”(mechanoreceptor)的器官探測到，這種器官植根于人體皮膚的不同深度中。有些能感受到物體的尺寸或形狀變化，還有的可以感受到震動。

具體到細微的表面震動，關鍵信息源自帕氏小體(Pacinian corpuscles)，這是一種長約1毫米的橢圓形結構，可以在形狀改變時發(fā)出信號。

觸覺學的目標就是復制這種敏感性，因此，這門學科在計算世界與人類相聯(lián)系的過程中扮演著越來越重要的作用。觸覺學最重大的進步之一是由Mako Surgical公司創(chuàng)造的，這是機器人學家羅尼·阿伯維茨(Rony Abovitz)2004年創(chuàng)辦的一家公司。2006年，Mako Surgical開始提供一種機器人，能在外科醫(yī)生修復膝關節(jié)炎的過程中，為其提供精確反饋。

“我認為觸覺學是一種將機器智能與人類智能整合起來的方式，它能讓機器和人類分別發(fā)揮自己的長處。我認為二者將存在一種有趣的共生方式。”阿伯維茨說。

“外科醫(yī)生仍然擁有控制感，可以將精力投入到動作和力道上。但所有的智能引導任務，以及外科醫(yī)生的常規(guī)活動，都是由機器來負責的。”

機器人蘊含危險

即使是在機器人的地位已經(jīng)確立的工業(yè)領域，專家也擔心，與機器人并肩工作的人可能面臨危險。機器人已經(jīng)在美國引發(fā)了數(shù)十次工人傷亡時事件。如果要真正促成機器人革命的發(fā)生，科學家就必須創(chuàng)造能嚴格遵守安全標準的機器，而且成本不能過高。

“過去30年間，工業(yè)機器人一直都只關注一個指標：又快又便宜。”美國機器人公司HDT Global高級項目總監(jiān)肯特·梅西(Kent Massey)說，“我們一直都看重速度，這很好，但當今的常規(guī)機器手都很死板，而且又笨重又僵硬，所以十分危險。”

現(xiàn)在已經(jīng)有很多機器手設計公司開始著眼于更加安全的產(chǎn)品，梅西的公司便是其中之一。波士頓的Rethink RoboTIcs和丹麥的Universal Robots已經(jīng)開發(fā)了“彈性”機器人，可以感知與人類的接觸。Universal的系統(tǒng)將一系列位于關節(jié)處的傳感器與軟件相互配合，從而實現(xiàn)了這一功能。Rethink的機器人則使用了“串聯(lián)彈性促動器”——其本質上是關節(jié)處的一些彈簧，可以模擬人體肌肉和肌腱的彈性——和聲學傳感器，從而讓機器人在與人類接近時能放慢速度。

除了提升基本的安全性之外，科學家還在關注更多的細微觸覺。去年，喬治亞理工學院的研究人員在《科學》雜志上發(fā)表論文稱，他們裝配了一組名為“taxel”的小型晶體管，可以測量電荷變化，從而判斷機械應變或壓力。其目標是借此設計各種觸敏應用，包括為機器人或其他設備制作的人造皮膚。

多種輔助方案

很多研究的重點都集中在視覺及其在觸覺中的作用。IntuiTIve Surgical公司開發(fā)的da Vinci Xi手術系統(tǒng)使用了高清3D攝像頭，使得醫(yī)生可以通過微型手術器械，進行遠程精細操作。該公司還在努力提升外科醫(yī)生的視野范圍和清晰度，因為當今的觸覺學技術仍然遠遠無法滿足很多手術操作的要求，例如在器官等軟組織上進行必要的操作。

非營利組織SRI InternaTIonal首席工程師科特·薩利斯伯瑞(Curt Salisbury)認為，盡管外科醫(yī)生可以依據(jù)軟組織提供的視覺線索來了解他手中的工具施加的壓力，但很多時候，僅憑視覺仍然難以作出充分的判斷。

“在視野不佳時，觸覺反饋仍然至關重要。”他說。

其他研究人員相信，隨著不斷進步的傳感器更加精準地模擬人類皮膚，再加上融合了視覺、觸覺學和運動學的算法，便可以推動下一代機器人實現(xiàn)巨大的進步。

馬薩諸塞州伍斯特理工學院機器人學助理教授愛德華多·特雷斯-加拉(Eduardo Torres-Jara)，正在探索一條道路。他定義了一種名為“敏感機器人學”的理論，并據(jù)此開發(fā)了一個模型，只需要知道機器人的手腳與地面或物體接觸的位置，便可幫助機器人實現(xiàn)運動、抓取和操作。

“一切都是為了識別觸覺事件，并很好地理解這些事件。”他說。借助能夠探測微小磁力變化的人造仿生皮膚，他已經(jīng)開發(fā)出了一種兩腿行走的機器人，可以通過測量腳底的支撐力變化自動實現(xiàn)平衡，甚至大步行走。

如果能夠獲取更加強大的計算能力，便可改善觸覺能力，那么曙光或許就在前方。伯克利的機器人學家古德伯格已經(jīng)開始設計一套云計算機器人系統(tǒng)，可以通過互聯(lián)網(wǎng)獲取強大的計算能力。

“云機器人的理念令我振奮。”他說，“它可以突破我們在計算能力上面臨的限制。”

今年7月，在美國國家科學基金會的贊助下，布朗大學、康奈爾大學、斯坦福大學和加州大學伯克利分校的機器人學家，共同設計了一個名為Robo Brain的數(shù)據(jù)庫，希望提供一個專門存儲圖片和視頻的在線平臺，為在現(xiàn)實世界進行各種行動的機器人提供支持。例如，任何聯(lián)網(wǎng)的機器人或機器手均可獲取如何識別、抓取和拿起咖啡杯的信息。

其他觸覺學研究人員相信，通過人工方式復制觸覺將對自動化機器人的發(fā)展產(chǎn)生重要影響，甚至對增強人類自身能力的各種系統(tǒng)形成促進。

去年秋天，斯坦福大學機械工程副教授阿里森·奧卡姆拉(Allison Okamura)講授了一門觸覺學在線課程。學生們組裝了由奧卡姆拉與他人共同設計的“hapkit”組件，然后通過編程開發(fā)了彈簧和減震器等虛擬設備，而且可以像在現(xiàn)實世界中一樣進行操作。

這些學生探索了各種新項目，調整了硬件，并相互分享了各自的項目。奧卡姆拉表示，學生們的熱情完全可以理解。

“如果你擁有所有的感覺——視覺、聽覺、味覺、觸覺和嗅覺——但有人卻會逐一將其奪走，你最不愿放棄哪一種？”她問，“幾乎所有人的回答都是視覺，但我的答案是觸覺。”