無論是Atlas的跑酷視頻還是馬斯克“發(fā)布”的人形機器人Tesla Bot，人類多多少少有些擔心，會不會有一天一覺醒來機器人們決定“我不裝了”，然后統(tǒng)治人類？

美國東部時間8月25日，波士頓動力發(fā)布了一篇新博客，告訴讀者“Atlas很強，但是暫時他還比人類差的遠”。這則博客展示了更多Atlas錄制跑酷視頻時摔跤的片段。

博客題為《建造它，打破它，修復它》（Built it. Break it. Fix it.），展示Atlas各種“糗事”的同時，還介紹了波士頓動力的工程師們?nèi)绾涡迯秃透牧妓?。全篇文章不再展示機器自動化和智能，轉(zhuǎn)而展示人工智能背后的“人工”。

Atlas的動作非常接近人類，這使得他在摔倒的時候甚至會讓人產(chǎn)生同情，并且希望碰撞造成的傷害小一些（這當然也因為它是一臺價值數(shù)百萬美元的機器）。

博客寫道：“人形機器人墜地的事情往往會引起旁觀者的同情。甚至許多機器人專家也試圖防止他們的機器人墜落，僅僅是因為在它們損壞時修理它們既費時又費錢。但在波士頓動力公司，碰撞和跌倒是開發(fā)過程中不可或缺的一部分”。正是通過對于這些失敗案例（failure case）的學習，Atlas的團隊才在無數(shù)次失?。ê椭嘏腘G）之后更加的了解它的功能和如何改進它并發(fā)布了之前令人驚艷的跑酷視頻。

在這篇文章中，波士頓動力的視頻主要內(nèi)容不再是敏捷靈活的機器人雜技，而是這些金屬大塊頭們?nèi)缤瑡雰阂粯痈鞣N摔跤、側(cè)翻、失去平衡的花絮，還有之前難得出鏡的波士頓動力的工程師們。

這些工程師如同Atlas的保姆，用液壓機吊起摔倒的機器人、使用鉗子復位Atlas身上的螺栓、反復調(diào)試一個小的失敗動作背后的硬軟件問題。波士頓動力稱他們的團隊提供了“不間斷的修復流”（a consistent stream of fixes），這完全是因為相較于一次成功的跑酷，Atlas摔跤的頻率要多的多，持續(xù)不斷的提供細節(jié)的修理才有可能用這些“人工”堆砌出最后人類看到的“智能”。

“當沃士伯恩繼續(xù)修修補補時，工程師和攝制組聚集在監(jiān)視器周圍，觀看較早發(fā)生的一起墜機事故的慢動作回放?！@太棒了，’有人說?！瓦@樣，’控制工程師 Sean Mason 并沒有感到沮喪，他說：‘對于這個團隊來說，看著機器人失敗是最好的部分之一。每一次失敗都被視為讓機器人變得更好、更強大的機會?！?/p>

最近Tesla Bot的發(fā)布讓公眾開始越來越關(guān)注，但是澎湃新聞之前和專業(yè)學者的對話解讀（《“馬斯克的通用人形機器人招來群嘲，學者：先像人手一樣抓取吧”》）也表達了專業(yè)界對其短期前景的謹慎態(tài)度。

“現(xiàn)階段，實機機器人的控制上，‘人工’的重要性還是遠遠大于‘智能’的，這來自于兩個層面。一方面，現(xiàn)在人們試圖建立通用機器人，越來越多的轉(zhuǎn)向基于學習算法的控制策略，比如強化學習等。它的好處是可以讓機器人從失敗中學習，對廣泛的任務(wù)建立自修復的策略，但是實話實說，現(xiàn)在強化學習最引人注目的成功案例還是在Alpha Go和Alpha Star這些游戲上，在現(xiàn)實的控制中效果很差，所以波士頓動力用的還是傳統(tǒng)的控制方法，而這就需要非常重的人工調(diào)試和策略設(shè)計以及及時的糾偏；

另一方面，機器人的軟硬件是高度適配的，而實驗室的硬件的故障率是很高的，波士頓動力的文章中也提到了液壓油泄漏之類的內(nèi)容，這些往往才是機器人實驗室的日常。當然了，如果之后有量產(chǎn)版，這些方面一般都會變得更加的魯棒（“魯棒”指Robust，工程學中用于形容軟硬件面對問題時候的健壯性），”一位機器人和人工智能的研究人員對澎湃新聞（www.loaarchitects.com.cn）表示。

看完整篇文章和視頻，波士頓動力顯然希望展示Atlas那炫酷的動作背后更多的團隊的辛勤工作，而這些在之前都往往被埋沒在人們對智能的科技崇拜之下。另外一方面，我們或許也都可以長舒一口氣，畢竟“終結(jié)者”離我們還有很遠，可能比馬斯克腦中的Tesla Bot離我們更遠，遠好幾光年。