轉載從: Tech News 科技新報
70 多年前，科幻小說家艾西莫夫在科幻小說裡，為高等智慧機器人設定了 3 個規則。
- 第一，機器人不得傷害人類，或坐視人類受傷害；
- 第二，除非違背第一法則，否則機器人必須服從人類指令；
- 第三，除非違背第一或第二法則，否則機器人必須保護自己。
著名的機器人三定律有很多可推敲的地方，但符合人類對未來的期許：在人工智慧機器人和人類共處時，人占據不容置疑的主宰地位。
不過，在機器人大量應用的工業領域，卻出現和這種想法背道而馳的現象。
亞馬遜給倉庫員工「機器人科技背心」，幫機器人辨識人類
2012 年，亞馬遜以 7.75 億美元收購 Kiva System 公司，後者以做倉儲機器人聞名。Kiva System 後更名為 Amazon Robotics。
2014 年，亞馬遜開始在倉庫全面應用 Kiva 機器人，提高物流處理速度。
Kiva 和我們印象中的機器人不太一樣，它像一個放大版冰壺，頂部有可頂起貨架的托盤，底部靠輪子運動。
這看起來不起眼的機器人卻有巨大的能量，Kiva 依靠電力驅動，可抬起最多重 3,000 磅（約 1.3 噸）的貨架，並根據遠端指令在倉庫移動，把目標貨架從倉庫搬到員工處理區，由工人拿下包裹，完成最後的揀選、二次分揀、打包檢查等工作。之後，Kiva 機器人會把空貨架移回原位。電池電量過低時，Kiva 還會自動回到充電位充電。
▲ 在倉庫工作的 Kiva 機器人。（Source：達志影像）
亞馬遜有世界最大的倉儲，據公開資料顯示，截至 2017 年底，亞馬遜的倉儲和資料中心面積接近 2 億平方英尺（約 1,858 萬平方公尺）。
Kiva 機器人也用到各大轉運中心，目前亞馬遜倉庫有超過 10 萬台 Kiva。它們就像一群勤勞的工蟻，在倉庫中不停走來走去，搬運貨物。
如何讓「工蟻」不在搬運貨架時相撞，是 Kiva System 的核心技術之一，過去很長一段時間，幾乎是唯一能把複雜硬體和軟體整合至機器人的公司。
但是，如何讓 Kiva 機器人和人類員工合作，就是新問題了。
Kiva 搬運貨物時，會出現機器人突然當機或包裹從貨架掉出來，這個時候就需要人類員工來幫忙。但周圍尚在工作的上百台 Kiva 對人類是巨大的威脅。
以前機器人出現故障需要人工協助時，工程師會劃出「出事區域」，並將這塊區域設為機器人行進路線的禁區，之後，工作人員才能進場處理問題。
最近，亞馬遜提出新的解決方案：發給倉庫員工「機器人科技背心」（Robotic Tech Vest），背心有可供機器人辨識的感測器，穿上後，倉儲員工就能被 Kiva 機器人辨識了。
（Source：TechCrunch）
穿上機器人科技背心後，工作人員可隨時進場，Kiva 機器人在很遠的地方就可辨識人類，並立即更新行進路線，避開工作人員。
亞馬遜表示，過去一年，機器人科技背心已引入 25 個城市，應用「非常成功」。
怎樣讓機器人和人類合作？以機器人為中心
機器人會取代人類嗎？
除了 Kiva，亞馬遜還有裝設機器手臂，根據指令從貨架拿取商品，放進箱子，再放上輸送帶。另一端，負責打包的機器手臂將這些商品裝進紙盒打包，準備寄出。目前，機器手臂還只能揀取標準大小的盒子。
（Source：Flickr/JBLM PAO CC BY 2.0）
機器人可不眠不休工作，且保持 99% 以上的準確率。亞馬遜倉庫許多環節得以自動化。大規模應用機器人後，亞馬遜開始面對藍領工人和政府表示機器人搶了人類工作的擔憂。
Amazon Robotics 首席技術專家 Tye Brady 回答過這個問題：
機器人會不會代替人類？不會。越使用機器人，就會有越多工作創造出來。因機器人不會做機器人，人類設計、製造、應用、幫助它們，最重要的是，人和機器人合作帶來更多增長，而增長就意味著有新工作。
從目前狀況來看，Brady 並不是掩飾真相。據《紐約時報》報導，截至 2017 年，自從引進 Kiva 機器人，亞馬遜美國倉庫增加了 8 萬名員工，總倉儲員工超過 12.5 萬。亞馬遜還說會繼續招人。
以前分揀商品的員工，經過培訓成了機器人的監督員和「保姆」。每位員工同時管理多台機器人，他們要保證機器人有東西可搬，並在機器人故障時修理。
（Source：Flickr/Scott Lewis CC BY 2.0）
人類和機器人成了合作關係，過程如何保證人類安全，就成了最基本也最重要的需求。
2018 年 12 月，亞馬遜倉庫發生一起嚴重事故，一台機器人刺穿一罐掉落的驅熊噴霧，放出大量濃縮辣椒素，直接導致附近工人呼吸困難。這起事故讓 24 名員工送醫，其中一人傷勢嚴重。
亞馬遜當時遭遇尖銳的批評。如何讓機器人與人類和平共處，尤其是保護人類的安全，也在這次事故後重新討論。
目前，關於機器人安全性的研究主要有 3 個方向：第一，降低機器人的剛度，使機器人有柔軟性，能有效降低機器人和人意外碰撞時的傷害度；第二，讓機器人具備準確、快速的環境判斷及反應能力，主要做法是為機器人增加更多感測器，並編寫更智慧的控制演算法；第三，智慧化的柔順控制系統，即進一步建立準確的數學模型，達成精確的剛度及互動力控制。
▲ 製造整合感測器的「軟」機器人是巨大的挑戰。（Source：Ryan L. Truby / Harvard University）
驅熊噴霧事件後，WIRED 爆料，這並不是亞馬遜機器人第一次出意外。至少 2015 和 2018 年稍早，亞馬遜工廠就發生過類似事情。
對已大規模應用機器人的亞馬遜來說，如何以低成本、操作順暢的方法，保證人機合作時人類員工的安全，是更值得考慮的事。
目前主流的研究靠材料科學、感測器的進步，以及人工智慧演算法的跨越式發展。而亞馬遜讓人類員工穿戴含感測器的裝備，可能帶來新思路：協調機器人和人的行動時，還是可以機器人為主導。
（本文由 愛范兒 授權轉載；首圖來源：Flickr/Álvaro Ibáñez CC BY 2.0）