随着人工智能和机器人技术的飞速发展，机器人在现实生活中的应用场景日益丰富，从工业制造到城市巡逻，从灾难救援到家庭服务，其自主应变能力成为决定机器人有效性和安全性的关键因素。近年来，一种突破性的研究方向引起了学术界和工程界的广泛关注——赋予机器人类似人类的恐惧情感反应机制，帮助它们在复杂动态环境中更好地识别风险并做出快速反应，从而提高整体生存能力和任务完成率。 人类的恐惧反应是一种经过长时间进化的本能机制，能够让我们在面对未知或潜在威胁时迅速做出反应，诸如当街头传来突发巨响时条件反射般的停顿或躲避。神经科学研究揭示，人脑中存在“双路径理论”，即用“低路径”通过杏仁核快速、情感驱动地对刺激做出反应，而“高路径”则是通过大脑前额叶皮层进行理性思考和全面评估后采取行动。机器人领域的研究者们学习这一原理，试图设计出既能迅速反应又能理性规划的控制系统。 意大利都灵理工大学自动化工程与机器人学副教授阿莱桑德罗·里佐率领的团队率先开展了相关探索。
他们选择专注于“恐惧”这一情感，因为恐惧直接关联自我保护和对危险的快速响应，具有很高的机器人应用价值。团队利用强化学习算法构建了一个基于“低路径”的机器人控制框架，使机器人能够实时根据环境中传感器捕获的原始数据调整行动策略。同时，一个非线性模型预测控制器根据该学习结果产生运动模式，指导机器人避开威胁。 为了检验该系统的有效性，研究人员设计多个模拟实验场景，涵盖静态和动态危险障碍物，测试其在未知环境中的路径规划和风险回避能力。结果显示，配备恐惧机制的机器人能够以更安全、更平滑的路线抵达目标。尤其是在障碍物频繁移动的情况下，机器人与危险物保持了3.1米的安全距离，相较之下，传统机器人仅为0.3米和0.8米，展现出显著的性能提升。
这种基于低路径恐惧机制的机器人控制系统表现出高度的应激反应能力，能够在毫秒级时间内做出决策，适合用于对突发风险要求极高的场景，比如危险环境中的巡逻监控、灾难现场救援甚至核设施检测等，对提升机器人安全性和执行效率具有极大意义。然而，其反应较为情绪化、短期，缺乏对长远、复杂情境的理性判断，因此研究团队正在努力开发“高路径”相关的认知控制模块。 团队计划借助多模态大型语言模型（如ChatGPT）模拟人类前额叶皮层的核心功能，包括战略规划、决策制定和环境评估，使机器人在保有快速反应机制的基础上能做出更有深度和全局性的判断。未来的机器人将能结合“快”和“慢”的思考方式，实现兼具情感驱动与理性分析的混合控制，大幅提升其在复杂环境中的适应能力。 此项研究不仅透露出情感计算在机器人领域的潜力，也暗示未来机器人在社会化、情境感知和人机交互方面的巨大可能性。通过加入更多情绪元素，如愤怒、好奇心或焦虑，机器人或将开发出更丰富且符合人类习惯的行为模式，实现更自然、有效的协作。
作为智能机器人向类人智慧迈进的又一里程碑，恐惧机制的引入为机器人设计打开了新的思维维度。无论是在工厂车间，还是偏远险境，为机器人植入“恐惧”帮助它们规避危险，延长寿命与运作效率，进而提升整体系统的安全性和稳定性，具有深远的工程和社会价值。 展望未来，随着强化学习、神经网络和自然语言处理技术的不断融合，机器人不仅能“感知”环境，还能“感受”环境，这将极大地促进人机互动体验，推动人工智能应用进入更加智能和人性化的新阶段。机器人学界正站在一个崭新的起点，迎接类人情感智能时代的到来。
