生物启发的轨迹形成：塑造未来人机协作的认知机器人基础

认知机器人是当前及未来人工智能发展的重要领域，它强调了人机之间的深度合作关系。本文标题"认知机器人：基于轨迹形成和认知的人机伙伴关系"聚焦于如何通过模仿人类的运动和沟通方式来建立这种伙伴关系。作者彼得罗·莫拉索，来自意大利理工学院的人类技术中心RBCS部门，探讨了在工业和服务机器人应用中，下一代机器人需要具备的认知件(CAR)的革新性设计。 首先，文章指出，为了实现高度的人机合作，机器人不仅需要物理上的改进，如更高级的感知和交互技术，而且还需要在认知层面有本质提升。这意味着机器人需要具备某种形式的认知理解，以便被人类接受为可信赖的伙伴。这种认知件的设计应该借鉴生物启发的原则，而不是简单地模仿神经生物学的细节，而是捕捉到认知行为的宏观结构。 轨迹形成和手势在这个合作框架中占据关键地位。它们不仅是人类交流的重要手段，也是肢体语言的基础，能够传达复杂的意图。莫拉索教授提到，人类的轨迹形成不仅包括实际动作，也包括心理活动，两者由相同的内部模型驱动，这是具身认知理论的一个核心概念。他将这种认知机制与运动神经科学的研究相结合，提出了一种机器人设计框架，该框架解决自由度问题，并以基于力场的被动运动模式为基础。 当前，尽管有大约300万台工业机器人在全球运作，但真正意义上的协作机器人（cobots）市场仍然较小，且受到认知软件技术的限制。尽管研究CAR已有40多年历史，但真正的跨学科整合和突破还在等待。莫拉索的文章呼吁进一步探索生物启发的认知架构，以推动人机关系的发展，尤其是对于那些寻求在共享空间内进行直接交互的协作机器人。 这篇文章提供了一个关于如何通过理解和模仿人类的轨迹形成和手势来发展认知机器人，以实现更高层次的人机伙伴关系的深入视角。这将有助于推动机器人技术的进步，使得未来的机器人更加适应和服务人类社会的需求。