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機器人通過了認知測試，如在鏡子中認出自己，并被編制了具有人類時間感的程序，這些都表明，機器正在被塑造成我們日常生活中更重要的一部分。2016年，家庭、軍隊、商店和醫院使用的機器人數量首次超過工業使用的機器人數量。機器人不再集中在工廠里，而是越來越多地出現在人們的家中和生活中——隨著它們變得更加復雜和“有感知能力”，這一趨勢可能會越來越明顯。

荷蘭內梅亨大學助理教授帕布羅·拉尼洛斯博士說:“如果我們把機器人從工廠搬到家里，我們想要的是安全。像拉尼洛斯博士這樣的專家說，為了讓機器安全地與人互動，它們需要更像人類。他設計了一種算法，使機器人能夠以與人類相似的方式識別自己。

人類和機器人之間的一個主要區別是，我們的感官有缺陷，將誤導信息輸入我們的大腦。“我們的本體感覺非常不精確(對身體位置和運動的感知)。例如，我們的肌肉有不精確的傳感器，而機器人有非常精確的傳感器，”他說。人類的大腦利用這些不精確的信息來指導我們對世界的理解。機器人不習慣以同樣的方式處理不確定性。

拉尼洛斯博士說：“在實際情況中，機器人的世界和它的世界模型之間存在著錯誤和差異。”“我們在機器人身上遇到的問題是，當你改變任何條件時，機器人就會開始失靈。”兩歲時，人類就能分辨出自己的身體和世界上其他物體的區別。但是，對于一臺機器來說，一個兩歲大的人類大腦所能做的計算是非常復雜的。

拉尼洛斯博士及其同事在一個名為“自我感受”的項目中開發的算法，使三個不同的機器人能夠將自己的“身體”與其他物體區分開來。他們的測試機器人包括一個覆蓋觸覺皮膚的手臂，另一個已知的感覺不準確的手臂，以及一個商業模型。他們想看看機器人會如何回應，因為它們收集“感官”信息的方式各不相同。

由算法輔助的機器人通過的一項測試是橡膠手錯覺，它最初用于人類。拉尼洛斯博士說:“我們在你面前放一只塑料手，遮住你的真手，然后開始刺激你遮住的手和你能看到的假手。”實驗的目的是用與人類相同的幻覺來欺騙機器人。這是一個衡量多個傳感器集成程度和機器人適應環境能力的指標。拉尼洛斯博士和他的同事們制造了一個機器人，讓它體驗假手的感覺。

第二個測試是鏡像測試，它最初是由靈長類動物學家提出的。在這個練習中，一個紅點被放在動物或人的前額上，然后他們對著鏡子看自己。人類，和一些動物實驗對象，比如猴子，試著擦去他們臉上的紅點，而不是擦去鏡子上的紅點。測試是一種確定動物或人的自我意識程度的方法。人類兒童通常能在兩歲生日時通過測試。該團隊訓練了一個機器人，通過將反射中的肢體動作與自己的肢體聯系起來，來“識別”鏡子中的自己。

這項研究的下一步是在機器人中集成更多的傳感器——并增加它所計算的信息——以改善它對世界的感知。拉尼洛斯博士說，一個人僅視網膜上就有約1.3億個感受器，每個指尖上就有3000個觸覺感受器。處理大量數據是機器人技術的關鍵挑戰之一。他說:“解決如何以一種有意義的方式組合所有這些信息將提高身體意識和對世界的理解。”

改善機器人感知時間的方式也可以幫助它們以更人性化的方式運作，讓它們更容易融入人們的生活。這對輔助機器人來說尤其重要，它們將與人互動，并必須與人合作才能完成任務。其中包括被建議作為幫助照顧老人的一種方式的服務機器人。英國蘇塞克斯大學薩克勒意識科學中心的聯席主任安尼爾·賽斯說：“人類的行為，我們與世界的互動，取決于我們對時間的感知。”“對于任何復雜的行為來說，擁有良好的時間觀念都是很重要的。”

一個名為“時間風暴”的項目，該項目考察了人類如何感知時間，以及如何利用這些知識賦予機器時間感。塞思教授表示，在機器人體內植入時鐘不會讓它們有時間意識。他說:“無論是人類還是動物，他們的大腦中都沒有時鐘。”他說，人們對時間的感知存在偏見和扭曲。沃里克·羅斯布姆也是蘇塞克斯大學的認知科學家，也是該校時間風暴項目的帶頭人，他創建了一系列的實驗來量化人們對時間流逝的感受。

羅斯布姆說:“我們讓受試者觀看幾秒鐘到一分鐘不等的不同視頻，然后告訴我們他們認為視頻有多長。”這些視頻是以第一人稱的視角來看待日常事務，比如在校園里散步或坐在咖啡館里。根據場景的繁忙程度，受試者體驗的時間與實際持續時間不同。

利用這些信息，研究人員建立了一個基于深度學習的系統，可以模仿人類受試者對視頻持續時間的感知。賽斯教授說:“效果非常好。”“我們能夠相當準確地預測出人類是如何感知我們身體系統的持續時間的。”該項目的一個主要重點是調查和演示機器和人類在相同的時間期望下并肩工作。研究人員能夠做到這一點，是通過展示機器人協助做飯，比如根據人們的偏好提供食物，這需要理解人類的時間感知、計劃和記憶已經做過的事情。

拉尼洛斯博士說，在過去的10年里，機器人意識領域取得了顯著的進步，未來10年，隨著機器人的自我意識越來越強，將會有更多的進步。
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