導讀：如果量子計算還不夠燒腦的話，D-WaveSystems的一位創始人又看上了另一個未來十足的想法：使用人工智能和高科技外骨骼讓人類(或者讓猴子根據對該技術的一份描述文件)能夠控制和訓練智能機器人大軍。
如果量子計算還不夠燒腦的話，D-WaveSystems的一位創始人又看上了另一個未來十足的想法：使用人工智能和高科技外骨骼讓人類(或者讓猴子根據對該技術的一份描述文件)能夠控制和訓練智能機器人大軍。
GeordieRose是D-Wave的聯合創始人兼首席技術官，該公司正在銷售據稱使用了量子力學效應的計算機器據說其在一些特定問題上的計算速度已經達到了傳統計算機的數億倍。
而IEEESpectrum經過調查發現Rose同時還是另一家公司KindredSystems(也叫KindredAI)的CEO，這家處于隱身模式的創業公司創立于2014年，致力于提供遠程控制的和自主的機器人。他們的目標是讓機器人編程更快更便宜，甚至可能徹底變革全世界的工作。
Kindred目前已經融資了1000萬美元據DataCollective，這家風險投資公司領投了其中一輪。另一家硅谷風投公司ElevenTwoCapital也參與了投資。DataCollective在一片博客文章中描述Kindred是「使用人工智能驅動的機器人，使得一個人類工人就能完成四個人的工作�！�
Kindred最近申請了美國的專利，工業機器人維修，其描述是：一種操作者可穿戴頭戴式顯示器和外骨骼套裝來執行日常任務的系統。然后來自該套裝和其它外部傳感器的數據可在被分析后用來控制遠程機器人。
Kindred一直以來都很低調，沒有發過媒體新聞稿，也只有一個非常簡單的網站：。但是，去年11月時，一位D-Wave前研究者、Kindred的聯合創始人兼CTO曾告訴一些技術人士說該公司正在打造使用機器學習來識別模式和進行決策的個人機器人。
她說：「量子力學很酷，但機器人中的類人智能更酷�！�
Kindred位于加拿大不列顛哥倫比亞省溫哥華，其最近提交的一份美國專利申請揭示了其勃勃雄心。該文件描述了一種頭戴式顯示器和帶有傳感器和執行器的外骨骼系統，操作者可穿戴它來執行日常任務。然后云端的計算機會分析來自該套裝和其它外部傳感器的數據，并依據分析結果控制遠程機器人。這些數據也可被用訓練機器學習算法，這讓機器人可以自動模仿操作者的動作。
「操作者可能包含了非人類的動物，比如猴子。」該專利寫道，「而且操作接口可能需要重新調整尺寸以彌合人類操作者和猴子操作者之間的差異�！�(事實上，這并非第一種讓猴子直接控制機器人的設備，但之前的結果更關注腦機接口(參考閱讀《斯坦福開發機器學習腦機接口，幫助猴子打出了莎士比亞名句》)，KUKA機器人維修，而不是機器人控制和自動化。)
來自美國專利申請US20160243701A1。帶有傳感器和執行器的外骨骼套裝渲染圖，操作者可以穿戴它來遠程控制機器人
該專利申請描述一些有關操作者接口的細節、一套包含頭部和頸部運動傳感器的可穿戴機器人套裝(上圖)、用于捕捉手臂運動的設備和觸感手套。其操作者可以使用腳踏板來控制機器人的移動，以及使用一個類似OculusRift的虛擬現實頭設來體驗機器人所看到的內容。該套裝甚至還包含化學和生物傳感器，還有用于捕捉腦波信號的EEG和MRI設備。
其所設想的機器人是1.2米高的人形機器人，外部還可能會覆蓋一層合成皮膚，擁有兩個(或更多)機器臂(用作手或夾持器)和用于移動的輪式底盤。它頭上安裝的相機可以為其猴子操作者傳輸高精度視頻，同時它還帶有用于紅外和紫外成像、GPS、觸控、臨近度和應變度探測的傳感器，甚至還帶有一個輻射檢測器。
該系統可被用于直接遠程操控，操作者可以操作遠程機器人來完成工業和家庭任務。充滿傳奇故事的機器人實驗室WillowGarage曾在2011年實驗了一款類似的系統Heaphy，還取得了一定的成功。
現在Kindred想要實現遠程機器人的下一步�！副M管包含在人類大腦中的用于執行各種人類可執行的任務的大量信息是可用的，但過去用于執行這些任務的機器人相關設備卻并沒有或并沒有充分地使用到它們�！筀indred的專利文件表示。此外它還提到：「操作者也可能包含非人類的動物，比如猴子。而且操作接口可能需要重新調整尺寸以彌合人類操作者和猴子操作者之間的差異�！�
更重要的是，該公司想要該系統能夠從其操作者身上學習，最終讓機器人可以在沒有人類或猴子的控制下執行任務。該專利表示：「設備控制指令和和在多輪運行中生成的環境傳感器信息可以被用于衍生自動控制信息，這些信息可被用于促進自動化設備中的自動行為。」
該文檔還表示Kindred將使用「深度分層學習算法(deephierarchicallearningalgorithms)」來實現這一目標，其中包括條件深度信念網絡(CDBN:conditionaldeepbeliefnetwork)和條件受限玻爾茲曼機(CRBM:conditionalrestrictedBoltzmannmachine)這是一種強大的循環神經網絡(recurrentneuralnetwork)。
來自美國專利申請US20160243701A1，庫卡機器人，上圖展示了多個操作者和機器人通過Kindred的云端人工智能系統進行交流通信的方式
事實上，該專利的發明者之一GrahamTaylor在CDBN和CRBM上都有一些研究貢獻。Taylor是安大略省圭爾夫大學機器學習研究組(MachineLearningResearchGroup)的負責人。他曾經在多倫多大學師從深度學習先驅GeoffHinton(Hinton在1985年聯合發明了玻爾茲曼機，他現在同時在谷歌和多倫多大學工作)。
量子計算公司D-Wave表示該系統的運算「類似于玻爾茲曼機」，而且其研究團隊「正在研究并行使用這些架構來從根本上加速深度的和層次化的神經網絡的學習」。
2010年時，GeordieRose與人合著了一篇論文《TheIsingmodel:teachinganoldproblemnewtricks》稱量子計算機可以在一些類型的機器學習應用上比傳統計算機更加高效。這會成為新領域量子機器人(quantumrobotics)的開端嗎
Kindred和D-Wave都沒有回應IEEESpectrum對此要求評論的請求，但據LinkedIn資料和加拿大的政府記錄，Kindred在溫哥華有大約25名員工，包括幾位原來D-Wave的員工。該公司似乎在舊金山灣區也有人，包括一位專門從事機械設計和機電一體化整合的機電一體化工程師。
至于實際的應用，該專利提到了工業制造、家務甚至娛樂。它說：「其所執行的任務可能包括做一杯咖啡或表演編排的舞蹈。一位操作者也許是一位表演者可以提供可錄制的動作集合(比如一組口頭交流可通過機器人上的揚聲器播放出來)�！�
盡管目前還不清楚Kindred的遠程機器人系統已經做到哪種程度了，但該文件已經給出了該系統的外骨骼3D渲染模型、一些組件的詳情、以及手套組件與機器人履帶的照片。