计算机科学教授兼东北地区助手机器人实验室负责人罗伯特·普拉特（Robert Platt）说：“机器人手操作是下一步要解决的问题。想象一下，一个机器人可以在现实世界中用手去做事情 - 从拆解炸弹到洗衣服。数十年来，这一直是研究界的梦想，但现在我们终于到了可以实现的地步。”
机器人可以在高度结构化的工厂环境中进行重复性的任务，也可以在现实世界中进行有意义的工作。
为什么精细运动技能落后
机器人和人工智能领域存在一个讽刺——Moravek的悖论（Paradox）：对于机器人来说简单的事情人类觉得难；对于机器人来说几乎是不可能做到的人类又觉得容易。
我们可以编程一个机器人用计算能力来击败一名国际象棋冠军，但是却很难赋予它一个2岁大孩子般的灵活性。在随机堆放的办公用品中识别和抓取铅笔对于机器人来说几乎是不可能的，如最近的国际机器人竞赛中所展示的那样，打开门走进房间看起来就像一个喜剧场景。
因为人类数百万年来一直在发展他们的视觉，感官和运动技能，这些复杂的技能在人类的“电路”中是如此根深蒂固，以至于我们在无意识地执行它们。相比之下，数学、科学和股票分析等高层次方面的尝试是相对较新的人类行为，所以它们对工程师来说更容易复制。
有望取得突破
普拉特说，尽管面临巨大的挑战，但智能机器人已经准备好在操纵不熟悉的物体方面做出巨大的飞跃。
例如，普拉特和他的助理实验室的团队训练了一个机器人，以93％的精度从一堆混乱中找到、抓取和移除不熟悉的物体。实现这一点需要在机器学习、感知和控制方面取得重大突破。
研究人员使用了一种称为强化学习的技术，其中机器人通过反复试验来学习。他们创造了一个模拟的世界，机器人可以在虚拟现实中练习拾取和操纵物体。当机器人做了研究人员想让它做的 - 从一堆物体上抓起一个物体的时候 - 它会被给予一个奖励。这种技术允许机器人在虚拟环境中掌握技能，然后将其应用于现实世界。
机器人在不受控制的环境中工作也是深度认知的重大进步。以前，他们只能把世界看作是看起来随机的颜色的平坦的领域。但是，通过这种新的三维感知，他们可以在拥挤的地方识别个别物体。
视觉是指导广泛运动的极好工具，精细动作技能需要一种触觉。
普拉特解释说：“想想你可以用手套做什么。你可以打开车库门，抓一把铲子，清理车道。但是，如果您需要首先解锁车库，则需要取下手套以插入钥匙。”
作为NASA资助的一部分，普拉特的实验室最近制作了一个装备有触觉传感器的机器人手，并开发了用于解释触觉数据的新算法。
普拉特说：“为了将钥匙插入锁中，机器人需要确切地在毫米级上知道该如何拿钥匙。 “我们的算法可以非常准确地定位这些被抓的物体。”
普拉特的实验室通过抓住USB连接器并将其插入端口来演示这些新功能。虽然这听起来不是什么大不了的事情，但是这对于创建可以执行精确操作任务（例如更换手机中的电池）的机器人来说是关键的一步。
即将带来什么？
就像任何初出茅庐的先进科技——比如雷达，电话，互联网——一样，未来机器人灵巧手的实际应用很难预测。但是这里有一些：
家
普拉特的助理实验室与马萨诸塞州洛厄尔大学和新罕布什尔州的Crotched Mountain Rehabilitation Facility合作，正在建造一个带机器人手臂的动力轮椅，该机器人手臂可以抓住房屋周围的物品或执行简单的家务。这可以使老年人或残疾人能够继续独立生活在家中。
普拉特也有兴趣适应这种技术的日常使用。 “我们听到很多关于可以通过访问互联网来回答问题的Alexa风格的机器人助手。但是这些机器人助手不能做一切事情，”普拉特说。 “我们希望为这些设备配备一个机器人机身，这样你就可以说，'Alexa，拿到报纸'，'Alexa，清理Jimmy的房间'。”
户外
工程学教授Hanumant Singh与普拉特合作，正在建造一个高尔夫车大小的移动机器人，该机器人装备了一个机器人手臂，可以自主行驶在东北大学的校园，并执行像取出垃圾这样简单的操作任务。
军事
类似类型的机器人可以在激烈冲突的地区用于危险的行动，如排除地雷。例如，普拉特和他的小组最近或得了海军研究办公室的一笔投资，用于开发将在海军舰艇上使用的基本操作技术。
危险废物
工程教授Taskin Padir和他的团队从能源部获得了一笔资金，用于调整NASA的Valkyrie机器人处理危险废物。冷战时期，美国有十几处散落着放射性废物的地方。对于智能机器人来说，要把这些垃圾放置在安全的容器中，需要精细的运动技能，并且能够在不熟悉的环境中操作。
医学
美国国家科学基金会的资助下，工程学教授Peter Whitney正在与斯坦福大学的研究人员合作，创建一个可以进行MRI引导手术的机器人。
太空探索
普拉特正在与美国航空航天局的研究人员合作开发机器人操作能力，以处理未来美国宇航局太空任务中的软物体。
普拉特说：“在实验室中完美地工作的机器人在处于陌生的环境中时很快就会崩溃。我们的目标是开发底层算法，使他们在现实世界中更可靠。最终，这将从根本上改变我们对机器人的看法，使他们成为与人类的合作伙伴，而不仅仅是在遥远的工厂工作的机器。”
【爱吧机器人网原创编译，禁止转载】
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