最近有几个机器人相关的报道先后刷屏，说明人工智能正在快速向我们这个时代渗透。
首先是加州大学伯克利分校仿生微系统实验室（Biomimetic Millisystems Lab），发明了一支“泼猴”。25厘米的身高，却能弹跳1米的高度，是目前跳跃能力最好的机器人。
这里所谓的最好，并不单指高度，而是其跳跃频度亦达到了1.7米/秒。也就是不光单次要跳的高，而且还能持续的活蹦乱跳。以往一些微型机器人也能达到很高的跳跃高度，但下一次跳跃却需要较长的蓄能时间，敏捷性不强。
这款名为Salto的机器人真正做到蹦的高又蹦的快。秘诀就在于应用了仿生学原理，模拟自然界以弹跳著称的非洲婴猴。研究人员发现，婴猴的如此善蹦跃，是利用特殊的腿部结构放大了肌肉和肌腱的力量。
这里面有一个学术解释，叫可变机械增益（mechanical advantage），即利用诸如杠杆类的工具将较小的力和较大的运动幅度转换为较大的力和较小的运动幅度。
Salto机器人通过模仿，首先应用了串联放置的弹性元件，并且能够进行功率调制。这意味着弹性元件具有受控的能量存储和释放过程，能够以相对更长时间向弹性元件存储能量，然后以相对较短时间释放出能量。
然后利用机械增益原理调节蹲伏状态，使得Salto机器人在起跳阶段与地面的接触时间增加60毫秒。虽然60毫秒看似微不足道，但相比那些不具可变机械增益的机器人，实际上时间实现了翻倍，这帮助Salto跳跃功率提升了接近3倍。
体重只有100g的Salto，因此成为目前跳跃能力最好的机器人，跳跃频度为每隔0.58秒就可以进行一次高达1米的跳跃，换算后的跳跃敏捷度为1.7米/秒。
不过利用旋转惯性尾桨稳定身体的Salto，目前还不能自主适应不同的附着表面。这里面就要引出一个话题，对于人类来说通过眼睛的观察、前庭器官的平衡功能和身体的触觉感知，再经大脑综合处理信息，很容易适应不同的路面，做出正确的步伐姿势、着力点、踩踏的力度和角度等等。
但这样在崎岖路面上行走的行为，对于机器人来说却是一个相当复杂的事情。我们知道以往双足机器人最大的问题之一就是行走不够稳定，经常磕磕绊绊，自摔马趴，有点像还没学会走路的孩子。
没有人类这样的直觉感知能力，如何在多变的环境下，保持身体平衡始终对双足机器人是最大的挑战之一。但有一点别忘记，即使对人类来说，每个人也都经历小孩子时期蹒跚学步的过程，才一点点走向如履平地的。
波士顿动力公司研发出的明星机器人Atlas，近日真正做到了像人类般的“学步”。Atlas试探性迈出的一小步，可是机器人的一大步。
当看到Atlas能够像人类一样迈出试探性的脚步，相信很多人心中是震动的，它们终于做到了拟人的平衡能力。在最新升级算法的控制下，Atlas已可以平稳地走过一段崎岖不平的水泥砖路。最具特点的是，它的行为方式很像人类，先迈出一支脚轻踩上去，然后试探性的判断地面承受力，接着通过调整身体姿势和手臂来实现平衡通过。
对于机器人在崎岖路面上实现平衡行走，预估地形和如何放置压力中心（center of pressure，CoP）是非常关键的核心。当地形状况未知时，要求机器人每走一步都需要预估下一步的落脚点。
波士顿动力研究人员解释Atlas的成功原理时表示，机器人通过对足中心施展压力来探索接触地面，然后根据探索阶段中足的旋转勾画出可以受力的平衡点。通过预估地形落脚点及最佳压力中心（CoP），机器人可以实现最适合的踩踏力，并调整身体姿势保持平衡，做到通过崎岖不平的路面障碍。这一成果将会使双足机器人在现实世界里更有实用价值。
最后谈一个有关机器人的严肃话题，人工智能技术正在以惊人的速度被各大公司采用。但我们知道现今仍处于弱人工智能阶段，也就是机器并没有自主意识，没有那么智能。
一些研究人员早已证明，在探知机器学习的倾向性后，可以用多钟方法来“蒙骗”它们，操纵获得想要的数据结果。因为现阶段的机器人和人工智能并没有像人类一样实际的“智力”，目前所谓的人工智能实际很脆弱。这给黑客提供了巨大的获利空间。
比如在智能投顾，影响对股票、投资组合的判断。如果一个模型告诉机器股票会上涨，但人类只要攻击机器学习系统，输入虚假数据，有意引导就可以将对股票的判断变为下跌。当然这还不是最严重的方面，虚假数据欺骗系统，在一些领域有可能会导致致命风险。
比如在自动驾驶等领域，利用广告牌、一些标识欺骗自动驾驶汽车的视觉系统，让它们看到并不存在的东西，做出错误的驾驶行为判断。还有利用人类听不见的信号，来操纵语音控制系统采取一些误操作，比如访问网站下载恶意软件，这些都是非常高危的行为。
目前Ian Goodfellow等人工智能领域的专家，正在试图训练机器学习系统来识别并忽略误导的示例。但是，要防止每一次可能的攻击，可是非常棘手的挑战。
其实想借此说的是，在人工智能领域成为未来不可抗拒洪流的当下，亟待机器人防火墙相关的公司涌现，也许有机会成为下一个时代的奇虎360和McAfee。
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