举重若轻之舞

一、机器的“寒武纪爆发”时代

2015年，丰田研究所首席执行官吉尔·普拉特首次提出了机器人“寒武纪爆发”的概念。

“寒武纪爆发”始于5亿年前，是一个相当短暂的时间段，在此期间，地球上大部分的主要生命形式（门类）出现了，今天，地球上几乎所有的身体类型都可溯源于这一突发的密集进化创新。

普拉特认为，我们即将体验到一些与机器人创新相似的变化。

今天，几个前沿领域的技术发展正在激发机器人多样化和适用性的类似爆发。

机器人依赖的许多基础硬件技术，特别是计算、数据存储和通信，已经以指数级增长率得到了提升。

就机器而言，现在处于类似的入口：机器正在前所未有地学习观察，并获得随愿景而来的许多好处。

二、DANCE

有五个并行、相互依赖和重叠的领域在迅速发展并交互影响，它们是数据（Data）、算法（Algorithm）、网络（Network）、云端（Cloud）和指数级改进的硬件（Exponentially improved hardware）。

我们可以用五者的英文首字母缩写“DANCE”来记住它们。

首先是数据。

数十年来，音乐CD、电影DVD和网页加入世界上用数字化编码的信息，但在过去几年间，创造的速度暴涨。

90%的全球数字化数据是在过去两年内产生的。

来自智能手机和工业设备传感器的信号，数码照片和视频，不间断的全球性社交媒体洪流以及许多其他信息来源混合在一起，使我们置身于一个空前的大数据时代。

其次是算法。

海量数据很重要，因为它支持并加速了前一章所述的人工智能和机器学习的发展。

现在，深度学习和强化学习等主导该领域的算法和方法都有一个基本属性，即提供的数据越多，结果就越好。

在某一时点，大多数算法的表现通常会趋于稳定，或者说到了“渐近线”，此后输入更多数据只会产生很少改进，甚至根本没有改进。

对当下广泛使用的许多机器学习方法而言，情况并不是这样。

第三是网络。

远近距离的无线通信技术和协议正在迅速改善。

例如5G技术，其下载速度高达每秒10GB，这比LTE网络的平均速度快50倍，而LTE网络本身又比上一代3G技术快10倍。

这样的速度提升意味着更好、更快的数据积累，也意味着机器人和无人机可以不间断沟通，从而协调好工作，并在飞行时一道对快速变化的环境做出反应。

再者是云端。

云端使得组织和个人可以获得前所未有的计算能力。

应用程序、空白的或预配置的服务器以及存储空间都可以长期租用，或通过互联网租用几分钟。

这种面世未满10年的云计算基础设施以三种方式加速了机器人的“寒武纪爆发”。

人类需要几十年的时间才能够充分学习，然后增补有意义的常识纲要。

然而，机器人不仅能进行交互式学习，而且可以在创造性活动之后立即将其添加到机器人的知识简编中。

这可以被形象地成为普适的“蜂巢头脑”，机器人共享所有的数据。

第五是指数级改进的硬件。

摩尔定律是指每过18—24个月，集成电路的能力就稳步翻一番。

三、周而复始的舞步

“DANCE”的要素汇合起来，正在机器人、无人机、自动汽车和卡车以及许多深度数字化的机器领域制造“寒武纪爆发”。

价格大幅下降的装置激活了更高速度的创新和实验，产生了大量数据；它们被用于测试和优化算法，帮助系统进行学习；算法被置于云端，并通过强大的网络分发到机器；创新者又开展下一轮的测试和实验，如此周而复始，持续下去。

这就是这个“寒武纪爆发”时代的举重若轻之舞。

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