TED 2017，来见见机器人背后的七位“创造者”吧

　　机器：未来的救赎者还是终结者？这一疑问长久以来困扰着人类，而答案似乎仍遥不可及。随着机器的日益智能化，它们正引领我们进入前所未有的领域，人类作为最高智慧体的地位似乎正面临挑战。在TED2017大会上，七位演讲者（及一位机器人）为我们揭示了未来的图景——从能够参加大学入学考试、习得人类价值观的机器人，到未来个人出行的新方式（提示：我们将能飞行）。

　　以下是对会议第二阶段的演讲内容的简要回顾：

波士顿动力的创始人Marc Raibert带来了SpotMini，一个四足电子机器人，其设计融合了大型犬类和小长颈鹿的特点。它在舞台上灵活跑动，向观众致意后回到Raibert身边。Raibert介绍了波士顿动力的设计原则——平衡、敏捷和感知，并展示了BigDog、AlphaDog、Spot、Atlas和Handle等机器人的视频。这些机器人展示了各自的独特能力，如BigDog的敏捷性、AlphaDog在积雪中的行动能力、Spot的复杂门开合能力、Atlas的类人行走和包裹打开能力，以及Handle的搬运和跳跃能力。随后，SpotMini在Seth Davis的引导下，展示了其全面的步伐和动态环境地图创建能力，能够轻松避开障碍并递送物品。

Noriko Arai对AI是否能通过顶级大学入学考试表示关注。她在TED2017上分享了她的预测和“东大机器人”项目，该项目旨在让AI在2020年通过东京大学的入学考试。Arai解释了项目的目的是通过比较AI和人类的表现来探讨AI的能力。去年，“东大机器人”在数学成绩上排名进入前1%，今年则现场完成了一篇关于17世纪海运贸易的600字短文。Arai指出，尽管这些AI在特定任务上表现出色，但它们并不具备真正的理解能力，只是显得如此。即便未能考上东京大学，该AI仍能在全体学生中排入前20%，足以进入全日本60%的大学。

Stuart Russel则提出了相反的研究方向。作为加州大学伯克利分校人工智能系统中心的创始人兼计算机科学教授，他致力于研究具有不确定性的机器人。他认为，这是让人工智能全部力量得以发挥并预防机器人统治世界的方法。他解释了“价值协调问题”，即如何给机器人编程以使其按人类预期运行而非执行字面意思。他提倡使用“人类兼容的人工智能”，通过增加机器人目标的不确定性并用人类价值观补足空缺，以创造对人类有益的机器。

Joseph Redmon介绍了YOLO算法，该算法由华盛顿计算机科学家开发，能够实时进行物体识别并分类。Redmon展示了该算法在识别猫、狗、书包和领带等物体方面的出色表现，并强调了其高度可训练性，适用于各种图像领域。

Tom Gruber作为AI开发者及Siri联合创始人之一，提出了“人工智能的目的是什么？”他认为人工智能将与人类协作而非竞争，并帮助人类提高。“超级人工智能应当带给我们超人类的能力”，他说道。Gruber展望了未来，在那里超级人工智能将帮助人类增进记忆、记住每个人的名字和听过的歌曲等。

Todd Reichert介绍了Kitty Hawk Flyer，一款全电动的超轻飞行器，计划在2017年底开售。该飞行器使用电子系统和快速发展的电池技术，让飞行员能够像骑摩托车一样操控。Reichert表示，人类的飞行梦想其实并不遥远。

Radhika Nagpal则专注于研究集体智力系统，如昆虫群和鱼群展示的集体智力。她致力于理解和应用这些管理规律于机器人中，以推动机器人视觉技术的发展。

　　这些演讲者展示了机器人在不同领域的最新进展和潜在应用，为我们揭示了未来科技发展的无限可能。