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如何让机器人学会思考?蚂蚁或许能给出一定答案

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发表于 2019-5-6 15:50:11 | 显示全部楼层 |阅读模式
原标题:如何让机器人学会思考?蚂蚁或许能给出一定答案

没有脑袋,不会思考的蚂蚁如何实现管理,这个实在让人惊讶!


  美国一班科学家用简单的机器人来模拟蚂蚁社会,试图找到机器人走向生物的基本规律。科学家先做4-6个小机器人,地上放10个圆形的盘子,接着科学家在机器人的程序里面设定几个规则:


   1、机器人能到处走动,互相碰到的话,就转方向运动。


   2、机器人遇到盘子的时候,就搬起盘子。


  3、如果机器人已经有搬盘子,在碰到地上的盘子的时候就放下盘子。


  经过一段时间后,所有的盘子最后居然都堆在一起了。这个试验很好地模拟了蚂蚁团队运作和交流的过程,也可以为未来机器人的初级思考来源,提供一定思路。人类社会,看似杂乱无章,其实基本点通常都是一样,无非就是生存和利益。表面上人类有更多的规则,例如:生存的规则、生理的规则、道德的规则,我们社会运作远比蚂蚁复杂。如果机器人学会了生存、欲望、道德这些规则,对人类来说是不是有点恐怖?



  管理学上把蚂蚁这种本能性生物,其行为理论叫做Style of Ant Management(蚂蚁法则),当一只蚂蚁搬食物往回走时,遇到下一只蚂蚁就会将食物交给他,自己再回头,遇到上游的蚂蚁再把食物接过去,交给下一只蚂蚁,要在哪个位置换手是不一确定的,但是唯一固定的是起点和终点,这也作为机器人的最原始智能形态可能。


  著名的企业管理顾问邦纳保(EricBonabeau)和梅耶(Christopher Meyer)最近在《哈佛商业评论》上分析,从蚂蚁和蜜蜂身上,管理学可能最为机器人智能成型的象征。


  蚂蚁集结的时候能够自我组织,不需要任何领导人监督,就形成一支很好的团队。更重要的是,他们能够根据环境变动,迅速调整,找出解决问题的答案。两位学者把这种能力称为“蜂群智慧"(swarmintelligence),并且把这种智慧运用到工厂排程,人员组织,甚至策略拟定上。


  举例来说,蚂蚁总能找出最短的路径,把食物搬回家。当发现食物时,两只蚂蚁同时离开巢穴,分别走两条路线到食物处。较快回来的,会在其路线释放出较多的化学外激素作为记号。因此,其他同伴闻到较重的味道时,自然就会走较短的路线。这个智慧靠的是两个简单原则:留下外激素,以及追随足迹。


  运用这个简单原则,可以解决复杂问题。例如,电信网络从夏威夷到巴黎必须经过很多节点,聪明的系统必须能自动避掉塞车的地方。惠普实验室发展出一个方法,设计大批软件使用者不断流动,在网络间留下资讯,就像蚂蚁留下外激素一样,电话就追随这些资讯来连接。当一个路线塞车,这条路线的使用者也会塞车,自然发出讯号,这条路线就放弃,电话改走比较顺畅的路线,让塞车迅速缓解。


  蚂蚁的另一个分工模式是弹性分工。一只蚂蚁搬食物往回走时,碰到下一只蚂蚁,会把食物交给它,自己再回头,碰到上游的蚂蚁时,将食物接过来,再交给下一只蚂蚁。蚂蚁要在哪个位置换手不一定,唯一固定的是起始点和目的地。


  一家大型零售连锁店就运用这个模式,来管理其物流仓储中心。以前该仓储中心用区域方式来捡货,除非上一手完成工作,下一手不能接手。以书为例,一个人专门负责装商业书,另一个人专门负责装儿童书。问题是,每个人的速度可能差距非常大,订单对每一种商品的需求差异也有大小,因此总有人在等待别人完成才能接手。经过研究,该物流中心改用“蚂蚁模式\",一个人不断拣出产品,一直到下游有空来接手工作后,再回头接手上游工作。研究人员用电脑模拟运算发现,运用这个模式时,应该将速度最快的员工放在最末端,速度最慢的放在一开始,如此是最有效率的。该仓储中心通过这种方法,生产力比之前提高了30%。因此,对于在AGV领域和智能机器人应用领域,该原则可以作为机器人智能的简单分析第一原则优先考虑。


  两位学者指出,这种蜂群智慧有三种优势:一、弹性,可以迅速根据环境变化进行调整;二、强韧,即使一个个体失败,整个群体仍然可以运作;三、自我组织,不需要太多从上而下的控制或管理,就能自我完成工作。这些正是今天多变的环境中企业最需要具备的特质,也或可成为人类和机器人分别的基本素质。


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