美国宇航局的下一代火星车好奇号
新一代太空机器人的自主决策能力更强，可以更为独立地完成复杂的任务
虽然这些自动系统越来越先进，但若想成为像科幻作品描述的那种有意识的机器人，还有很长的路要走
据《新科学家》杂志报道，目前，各国探索太空的热情日趋高涨，美国宇航局也在加紧开发新一代机器人探测器——月球车和火星车，也就是所谓的“太空机器人2.0”，新一代太空机器人的自主决策能力更强，可以更为独立地完成复杂的任务。
用漫游车探索遥远世界
有东西在动！尘土中一动不动的两个机器人发现了异常情况，其中一台六轮机器人将信号发给另一台停在岩石斜坡上的机器人。时间有限，它们还有一大堆工作需要完成，而且能量储备也在一点点耗尽，两个机器人必须在几秒钟内做出决定。
任务控制中心距离两个机器人只有10米——它们都在位于加利福尼亚州帕萨迪纳的美宇航局喷气推进实验室的一个车库里。工程师可以随时走进来，纠正机器人的错误。如果此次实验取得成功，两个机器人发现异常情况后，能够自行决定将图像传回基地，那么科学家距离实现美国宇航局未来目标又前进了一步，即利用智能太空探测器探索遥远世界，在很少或根本没有控制人员帮助的情况下，寻找水或生命迹象。
美宇航局多年前便同其他太空研究机构一道，对这种自主任务进行了尝试。例如，1999年，美宇航局“深空1号”探测器利用智能导航系统寻找一条通往一颗小行星的道路——这一行程长达6亿公里。
从2003年至今，美宇航局“地球观测1号”(EO-1)卫星上的一套自动控制系统便开始绕地球旋转。它协助“地球观测1号”卫星发现火山喷发和灾难性洪水，以便让这颗卫星可以拍摄到这些事件，将照片传回地面控制中心供科学家研究。今年10月左右，一套经过升级的最新智能软件将上传至美宇航局的一部火星车上，进一步提升其自我决策能力，令它可以独立寻找不同寻常的岩石结构。
这一构想不是为了彻底让机器人摆脱科学家对其控制。不过相比以前，将机器人送入太空第一次变得如此容易，而且费用大大降低，所以，何不让它们变得更有效率呢？此外，机器人距地球基地越来越远，使得通过地面人员对机器人进行遥控变得越来越不切实际，因为指令从地球到达火星可能需要20分钟，而到达木星的几颗卫星更是长达一个小时。在这种情况下，我们应该开发什么样的机器人呢？
首先，应该建造可以独立导航，对意外事件迅速做出反应、甚至在关键零部件失灵仍能继续工作的机器人。其次，训练行星机器人去发现岩石中的骨骼化石，而像将活细胞同土块区别开来这样的任务更是小菜一碟。美宇航局“机遇”号和“勇气”号是最接近具有大脑的太空机器人目标的两部火星车，尽管如此，它们的能力仍相当有限。自2004年1月着陆火星以来，它们不得不处理六项重大技术故障，比如存储模块发生故障，车轮陷进沙土等。“机遇”号和“勇气”号目前仍在火星上工作，将重要的地质数据传给地面任务控制中心的工程师，后者可以遥控对它们进行维修。
依赖控制人员帮助
美宇航局喷气推进实验室人工智能部门主任史蒂夫·陈(Steve Chien)表示，事实上，“机遇”号和“勇气”号只能独立从事一些简单的工作，比如，从A点移动到B点，停下来拍个照。此外，它们可以独立发现云团和称为尘卷风的小尘暴，还能保护自己免遭意外损坏的伤害——远离陡峭的山坡或大块岩石。至于更为复杂的工作，它们只能依赖于地面控制人员的帮助。
这便是太空机器人的重大缺陷。美宇航局第一个火星漫游车“旅居者”号(Sojourner)在1997年的任务期间仅仅移动了100米，而“机遇”号和“勇气”号迄今行程已达24公里。在火星表面行进过程中，它们拍摄了很多地形地貌照片，但仍不能对这个红色星球做出全面的探索。资深电脑专家、美宇航局喷气推进实验室自动科学开发小组成员塔拉·埃斯特琳(Tara Estlin)说：“每发射一个探测任务，我们在火星表面都会走得更远。可有谁知道我们错过了哪些有趣的东西呢？”
美宇航局并不期望由火星漫游车去记录下它们看到的一切事物，然后将其全部发回地面。它们毕竟没有从事这项工作的足够能量、带宽和时间。喷气推进实验室的科学家花费十年心血开发出一套新软件，令火星漫游车可以分析它们拍下的图像，独立决定哪些地质特征值得深入探究。实现这一目标的关键是一套名为OASIS的软件包，即机载自动科学调查系统。
按照科学家的构想，在漫游车每天动身以前，地面控制人员会给OASIS软件包上传指令，使漫游车按指示对重点目标进行探测。这个目标可能是漫游车视野中最大块或最苍白的岩石，或是由火山喷发留下的有尖角的岩石。接下来，只要漫游车一拍照，OASIS软件包即通过特殊的运算公式对视野里的所有岩石进行甄别，挑选出指令名单中的那些目标。OASIS软件包不仅可以告诉漫游车哪些特征会令科学家感兴趣，还知道它们的相关价值：相比于表面粗糙的岩石，更应该对可能遭到水腐蚀的表面光滑的岩石展开研究，这有助于漫游车决定下一步该做什么。
面临现实问题考验
但是，科学家还需要考虑一些实际问题。当漫游车在崎岖的表面探索的时候，它们必须时刻清楚是否有足够的时间、能量和存储空间继续前进。于是，美宇航局喷气推进实验室的研究团队开发了另一套可以规划和制定活动日程的新软件。
据悉，这套软件可以帮助漫游车安排活动顺序，以便它们可以安全地实现既定目标，沿途做出必要的日程更改。例如，在经过次优目标时，漫游车会决定是对其拍摄6张照片，还是拍摄几米外的更有趣的目标，因为完成后一个任务会消耗更多能量。
为何要在那里停下来呢？OASIS软件包可以令漫游车独立识别最高优先目标，喷气推进实验室的研究团队决定开始下一步：让漫游车驶向令其感兴趣的目标，利用其携带的传感器近距离展开探测。为了做到这一点，埃斯特琳及其同事不使用OASIS软件包，相反，他们利用该软件包的数据，创建一个名为“搜集优先科学目标自主探索”(Autonomous Exploration for Gathering Increased Science，简称AEGIS)的新控制系统。这套系统在喷气推进实验室的测试中取得了成功，计划在9月下旬传输到“机遇”号探测器。
一旦AEGIS系统载入，“机遇”号就能独立用其高清晰相机拍照，将数据传回地面，供地面人员分析——这将是电脑软件首次可以对在另一个世界表面的装置进行控制。埃斯特琳说，这仅仅是个开始，例如，喷气推进实验室和卫斯理大学的研究人员已联手开发出一套智能探测系统，可以让漫游车独立实施基础科学实验。在这种情况下，它的任务就是识别外星球岩石中的特定矿物质。
这套探测系统由两个“支持向量机”(SVM)控制的自动化分光计(类似人工神经网络的装置)组成，已经应用于“地球观测1号”卫星上。新型支持向量机利用分光计进行测量，然后将测量结果同含有数千种矿物质光谱的机载数据库进行比较。去年，研究人员在《国际太阳系研究》(ICARUS)杂志上发表了他们的研究成果。该研究结果表明，即便在复杂的岩石混合物中，他们的支持向量机几乎每次都能自动识别黄钾铁矾的存在。黄钾铁矾是一种同热水泉有关的硫酸盐矿物质。
研究项目无果而终
虽然这些自动系统越来越先进，但若想成为像科幻作品描述的那种有意识的机器人，还有很长的路要走。在科幻作品中，机器人可以讲话，有各种感觉，还能识别新生命形式。史蒂夫承认，眼下，我们确实不能让机器人具有“新奇探测能力”，即在一堆岩石中挑选出具有特别形状的骨骼，更别提让它们发觉活的生物了。
从理论上讲，像冰晶和活细胞这样结构复杂的自然物体的外形能以电脑编码的形式被描述出来，并嵌入软件库。接下来，机器人只需要用某些传感器对其拍照，比如具有足够放大倍率的显微镜，轻松完成整个任务。事实上，确认细胞是一项颇具挑战性的技术，因为细胞的特征或许难以捉摸。1999年，美宇航局资助了一个雄心勃勃的研究计划，试图发现外形、对称性或一系列组合特征这样的具体签名，是否是识别和归类结构简单的生物的关键。
按照这一研究计划，科学家希望创建一个包括地球例证的大型图片库，指导神经网络去寻找哪些特征。不幸的是，该项目还未发现任何有用信息便匆匆结束。正如简单的测算不可能提供有关外星生命的确凿证据一样，大多数行星科学家都认为，单个机器人探测器的人工智能无论多高，也无法解开所有谜底。于是，喷气推进实验室的科学家提出让各个机器人小组携手合作，绕外星世界旋转，在表面寻找令其感兴趣的目标，然后相互通知帮助确定哪些特征值得近距离观测。
这一模式仍在进行试验。2004年以来，从南极洲的艾瑞贝斯峰，到夏威夷的莫纳罗亚火山和基拉韦厄山，布设在火山周围的传感器一直在密切注视着可能预示火山喷发的突然变化。一旦发现异常信号，它们可以召唤“地球观测1号”卫星，这颗卫星利用电脑软件去规划飞越路线，并对目标区域进行筛选，如果晴空万里，它会录下图像并进行处理，然后将其发送给地面控制人员。
探索任务成败的关键
今年7月，15套探测器被安设在圣海伦斯山，这是位于美国华盛顿州的一座火山。这些探测器携带的传感器可以监控圣海伦斯山内部状况，相互沟通实时分析数据，召唤“地球观测1号”卫星拍照。如果发现地球轨道有异常活动，卫星甚至可以命令这十多套探测器聚焦于某个点。自动探测器网络可以为太空探索提供大量优势，比如帮助探测任务覆盖更大的区域，即便其中一两台探测器受损或遭到破坏，也能保证任务不会间断。
这种方法还提高了数据处理能力，不同探测器携带的电脑可以协同作战，更为快速地处理数据。研究人员逐渐认为，一组组探测器的人工智能最终足以从事几乎科学家的所有工作，即便是在最遥远的太空。去年，在发表于《行星与空间科学》杂志的一篇论文上，一个由美国、意大利、日本三国科学家组成的研究小组提出了利用模糊逻辑(fuzzy logic)控制的自动探测器搜寻外星生命的新战略。所谓模糊逻辑是在20世纪60年代开发出来的一套算术工具，赋予电脑处理不确定事物的能力。
他们的计划涉及三种探测器的使用：具有传感器的地面漫游车，用以发现水和潜在热源的迹象，比如地热口；在头顶漂浮的飞艇，帮助确定研究的最佳地点；拍摄火星表面图像的轨道器，与任务控制中心配合，将数据传回地球。研究小组认为，模糊逻辑是比神经网络和其他人工智能技术更好的选择，因为这种方法善于处理不完整的数据或模棱两可的指令。
他们还表示，只要联合起来，上述三种探测手段的调查和推断能力同行星科学家不相上下。对火星任务的模拟实验似乎也证明了这一点：机器人在两次测试中均得出了与地球学家相同的结论。研究表明，这套系统从事对土卫六和土卫二的探测任务尤其有用，因为在距离地球如此遥远的星球，自主能力会成为任务成败的关键。
对目标进行“定点”探测
在喷气推进实验室，当天的机器人自动化实验即将结束。两个机器人正在依靠新软件改善相互之间的协调能力。实验的目标之一是分析两个机器人能否捕捉移动目标(这次实验是一个绰号“小个子”的遥控小卡车)的照片，通过延迟容忍网络(Delay-tolerant networking)将其传回“任务控制中心”。延迟容忍网络是用于数据传输的新系统。在未来实施的深空任务中，机器人会在更长距离行进中需要独立决策能力，因为地面发送的指令需要一个小时左右才能传给它们。
由于行星不停旋转，会有一段时间没有任何通讯。延迟容忍网络依赖于一种“储存和转送”方法，这种方法有望为行星探测器和任务控制中心之间的联系提供更为可靠的手段。网络中每一节点——无论是漫游车，还是轨道器——会不断传输信号，直至将信号安全地传输给下一个节点。信息以这种方式到达目的地可能会耗费更长的时间，但是，最终结局是好的，毕竟信息会抵达目的地。
这种办法看上去奏效了：两个机器人拍摄的照片均传送到“任务控制中心”，其中包括对“小个子”的广角镜头和高清晰近照。埃斯特琳对此欣喜万分。她说：“当我们大热天站在那里的时候，一只蝾螈快速地从岩石爬过。我禁不住想知道两个机器人是否能捕捉到这个镜头。此时，我想火星漫游车必须在尘卷风和逃之夭夭的两栖动物之间做出选择？史蒂夫向我保证，软件会指示漫游车根据两者的相对价值做出优先选择。我希望它选择蝾螈。哪怕外星生命有蝾螈一半害羞，我也希望漫游车可以快速行动起来，把外星生命的照片拍下来。”
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