从RoboEarth看机器人互联网和机器进化

在模拟医院的环境中相互协作来照顾病人，它们通过与云端服务器的交互来进行信息共享和互相学习。例如，一个机器人可以对医院房间进行扫描并将完成的地图上传至RoboEarth，而另外一个对这个房间完全不了解的机器人就可以通过访问云端的这张地图来找到房间中一杯水，而不需要再进行额外的搜索。按照相同的原理，类似于打开药盒式的任务解决方式也可以通过RoboEarth进行分享，其他机器人不需要重新编程就能打开特定的盒子，即使这些机器人基于不同的模型。

　　RoboEarth项目开始于2011年初，埃因霍温大学、苏黎世联邦理工学院、慕尼黑工业大学、萨拉戈萨大学、斯图加特大学和飞利浦公司的35位科学家启动了这项为期四年的研究计划。试图让机器人共享信息并存储它们的发现，帮助机器人建立起自己的互联网和维基百科。当机器人执行任务时，它们能下载数据并寻求其他机器人的帮助，以便更好的适应新环境。执行该计划的研究人员希望该研究可以给机器人装备人类创造出来的、不断丰富的知识库，让机器人更好的为人类服务，这些机器人的主要应用领域是护理老人及病人。

　　RoboEarth的云端架构为机器人提供了一个向云端传输信息并获得反馈的闭环。RoboEarth的联网数据库接收机器人采集的信息，并通过机器可读的格式进行存储。存储在RoboEarth底层的信息包括软件组件、导航地图（例如，物体定位、世界模型）、任务知识（例如，行动方法、操作策略）以及模式识别模型（例如，图像识别、物体识别）。RoboEarth云端引擎提供强大的计算能力，每个机器人通过云端使用，因此，它们自身不用再额外装载繁重的计算功能。云端引擎的计算环境具备海量带宽，使机器人可以非常迅捷的从RoboEarth分享和获取信息。

　　RoboEarth如期发布的阶段性成果让我们兴奋不已，这为机器人在深度学习、认知形成和行为操作等方面的发展打下了基础。我们有理由相信RoboEarth绝不会就此止步，虽然目前的机器人只是具备一些基础功能，处理一些简单任务，但RoboEarth接下来势必将促使机器人之间进行更加深层次的信息共享以及更复杂行为的学习。总之，RoboEarth在深度学习领域给我们带来的启发和灵感要远远大于他们目前所提供的功能。

机器人的互联网和认知盈余

　　从本质来讲，RoboEarth为机器人提供了一个巨大的网络和数据库来帮助其共享信息，并互相学习各自的行为、技能和环境，以达到一种经验共享、互相学习的理想状态。RoboEarth之于机器人就是互联网之于我们。互联网为我们提供了一个效率最高（截止目前为止）的信息传递和交互工具，每个人都可以将自己的认知盈余通过互联网与其他人共享，我们每个人也在时刻通过接收别人上传到互联网的各种技能、经验和知识来不断学习。我们阅读文章、图片和视频等高质量素材来提升自己，我们通过社区来解答难题并学习技能，这说到底都是信息的共享和交换。就像印刷术的发明和书籍的出现，将原本只能口口相传的知识带到了更容易传播的书本上，使更多的人更加高效的获取信息和学习，而互联网是将这一方式提升到了极致。