随着科技的发展，尽管人工智能和机器人的技术已经取得了非常快速的发展，但目前仍然没有办法在机器人的身上植入大脑，既然和人类相似的大脑不能放在机器人里，那么能否通过外部的手段让机器人拥有大脑呢？机器人又是通过什么样的方法来获得它的 大脑呢？又是如何通过终生学习的方式来实现越来越智能的目标呢？

10月27日下午，南山博士论坛在南山图书馆报告厅如期举行。论坛邀请深圳先进技术研究院副研究员、云机器人控制与调度优化算法专家王鲁佳博士，为大家讲解如何通过云计算平台，使得机器人能够像真正的人类一样，能够通过云端了解其他人的经历经验。就像读传记、工具书一样，在短时间学习后获得技能上的提高。王鲁佳生动有趣地将她在机器人方面的研究深入浅出地介绍给在场听众，让大家对云机器人及其终生学习等前沿科技信息有了更直观深入的了解。

机器人信息共享也有局限性

王鲁佳介绍，卡耐基梅隆大学的教授第一次提出了云机器人的概念，基于当时云计算、互联网的快速发展，希望把机器人和大数据云计算结合起来，然后结合云机器学习的方法来实现知识的共享和演化，能够让机器人像人一样在短时间或者在各种各样的环境下进行共享和知识的进化，以降低机器人的造价，提高整个性能。云机器人的特点包括在末端构建一个智能大脑，为机器人的中端去提供更强大的运算和存储，知识的备份或者是支持。

王鲁佳表示，机器人信息共享也是有局限性的，比如网络不好或者场景差距很大，不是在同一个场景的时候，所以后面就提出了“终生学习”的概念。就像人类一样，从来不是孤立学习，而是经验学习，并在学习中不断地演化，然后提高效果。对于机器人来说，主要就是模仿人类的学习过程，寻找现有知识和未知知识，以及想要学习的知识结构之间的关联，挖掘这样的联系，能够实现在不同的人物和不同的场景中探索。机器人主要还是借助于云计算和后台知识存储计算和迁移技术，不断通过仿人类知识融合，然后再回本地，根据本地一些现有的情况或者是要完成的任务做训练，再回到云端，这样不断融合的过程最终能够实现终生学习。

云机器人帮您实现隐私保护

王鲁佳在论坛中提到，从企业角度来讲，把自己的信息放到云端和别人共享是很难的，有可能泄露商业机密。所以云机器人主要是基于联邦学习的概念，不再上传数据，只是共享一些模型，上传的只是模型的基本架构上不同的参数。在云端共享这样的模型，其他的企业或者是其他的工厂机器人或者其他的服务人员可以直接下载下来，在本地进行训练，完成类似的动作。

但是机器人的物理结构不一样，而且控制命令都会有差距，还有包括应用的场景都不一样，有的可能是室内，有的可能是室外。在异构的时候只考虑联邦强化学习，其实效果不是非常好。所以提出了联邦模仿学习，主要是考虑于异构传感器网络的研究方式，使云机器人在全方位都有所提升。

本次论坛还增加了有奖问答环节。王鲁佳共准备了5本《为创新而生》新书给现场听众，新书是由著名财经作家吴晓波作序并推荐，这本书详细介绍了深圳先进院的创新人物故事和创新成果，是国内第一本反映创新型科研机构和海归创业的中国创新样本。听众踊跃参与，现场氛围十分热烈。

互动问答

• 听众：王博士你好，基于云端大脑机器人的终生学习，也就是说它会高度依赖于云，换句话说如果在特定的场景，比如灾后、或者战场没有网络环境，那么您对这个问题怎么看？
• 王鲁佳：最早在做云机器人调度和优化保证实时性的时候就有考虑这个问题，所以当时的研究有两个方向。一个方向是基于大家有完善的网络架构可以直接连到因特网，云平台可以直接连接。还有一个是自主网，比如在隧道里很多情况下网络都是受限，就给出直接可以用的算法包，可以直接修改逻辑，通过路由器调动自主网之间数据的传输和优化。
• 听众：您认为基于云端大脑和机器人的终生学习，它目前的天花板在哪里？
• 王鲁佳：天花板这块还是我刚才提到的几个关键性问题，还是多看信息融合，最重要的还是迁移，在不同场景之间的迁移和适应性。如果普适性没有那么强的话，实际应用效果就比较差，还涉及到实际数据的质量，包括每个终端的训练性能都会受到影响，从应用的角度看问题还是更远一点。落到应用上面的话主要还是场景和传感器不同的异构系统，异构多元系统对迁移的影响。