编者按：机器人养老是一个很火的话题。有意思的是，想让机器人具备养老技能，需要让它们先向小孩学习。本文编译自the conversation原题为“Robots may care for you in old age – and your children will teach them”的文章。
相信用不了多久，机器人就会走进千家万户，帮助我们照顾老年人，让他们独立生活。要实现这一愿景，首先要让机器人变得能干，有许多小事人类可以不假思索完成，机器人也需要具备这一能力。看看现代AI系统，训练时只是瞄准特定任务，它会分析海量带注解的图像，这些图像告诉机器人如何完成动作。随着技术的进步，机器人解决复杂问题的能力的确越来越强，但它们目前关注的只是非常特殊的任务，训练也需要海量时间，需要强大的计算力。
如果机器人想照顾老人，它会碰到多种多样的问题，与训练环境中遇到的问题大不相同。在日常生活中，机器人要泡咖啡，换床单，还要与老人交谈。这些任务对机器人来说本来就是挑战，如果各种任务组合在一起，难度就更大了。没有任何两个家庭是完全一样的，换言之，机器人必须快速学习，适应环境。如果家里有多个人，东西并非总会放在相同的地方，机器人必须凭自己的能力找到它们。
怎么办？有一种方法：让机器人拥有终生学习的能力，它可以存储知识，这些知识是从经验中积累的，它会学着适应新环境，解决新问题。例如，机器人一旦学会泡茶，就可以用相同的经验泡咖啡。
科学家认为，最棒的学习代理就是人类大脑，它具备终生学习的能力，还可以适应复杂多变的环境，解决日常生活中千变万化的问题。如果能给人类大脑建模，理解人类大脑是如何学习的，就可以开发出更先进的机器人，让人类与机器人自然交流，恰如我们与其它人交流一样。
模拟孩子
如果想模仿人类，从哪里开始？图灵曾经说过：
“与其开发一个程序，模仿成年人的思维，不如开发一个可以模仿孩子思维的程序，难道不是吗？孩子的大脑如果接受适当的教育，就可以变成成年人的大脑。”
图灵将孩子的大脑比作空白笔记本，可以通过教育填充，形成智能成人系统。那么程序到底应该模仿多大年纪的人类孩子，再将程序装进机器人？机器人起步时需要怎样的知识和技能？
刚出生的孩子做不了多少事，它对周围世界的感受也受到严重限制。婴儿脖子的肌肉不够强大，无法支撑大脑，而且婴儿还没有学会控制四肢。
对于机器人来说，如果开始时模仿不满1月的婴儿，限制很多，因为婴儿的身体不成熟，他会专注于小细节，比如根据听到看到的东西协调眼睛。婴儿先给自己的身体建模，走过初始阶段，然后才学着理解更复杂的周边世界。
在模拟过程中，我们会限制机器人的关节，这样就能模仿肌肉控制的缺失。我们会调整机器人摄像头看到的图像，模仿婴儿视野，婴儿看到的图像比成年人模糊。我们不需要告诉机器人如何移动，而是让它自己去发现。在时间的推移过程中，机器人可以适应变化。
通过玩来学习
研究发现，当我们对学习加以限制，不只能提升学习新知识新技能的速度，还能提高精准度。
赋予机器人更强的能力，让它知道何时可以解除限制（这样机器人就能对关节、视觉拥有更强的控制力），机器人就能自己调节学习速度。当目前的学习范围达到饱和之后，机器人可以解除限制，这样就能模拟婴儿的肌肉生活，让机器人按自己设定的速度走向成熟。
研究人员可以建模，模拟婴儿的学习过程，模拟婴儿前10个月的生长过程。电机如何移动，接受传感信息，当机器人理解到二者的联系，就可以观察婴儿身上出现的惯常行为，完成模仿。
当机器人学会如何协调自己的身体，接下来就要学着理解周围世界。在孩子的学习过程中，玩是很重要的组成部分。通过玩，孩子探索周边环境，尝试不同的可能性，然后理解结果。
最开始时，所谓的玩可能很简单，比如用勺子敲桌子，将不同的东西放到嘴里，然后用积木搭建高塔，将形状不同的物品放入匹配的洞孔内。所有这些活动都可以帮助孩子积累经验，为日后学习各种技能奠定基础。
未来，以这些技术作为基础，机器人可以理解更复杂的环境和挑战，不断适应，人类在日常生活中早就对这些环境挑战习以为常。终有一天，机器人护理也许能真正满足人类的需求，或者像其它人类一样满足人类的需求。
译者：小兵手
