胡海民专访博弈论加持构建以人为本的自主系统

采访海民胡：游戏理论助力构建以人为中心的自主系统

在机器人与人工智能技术的前沿领域，一位年轻的研究者正在用他深刻的见解与创新思维推动人机协作的研究向可信、安全、智能的方向迈进。近日，AIhub采访了海民胡，这位即将加入约翰斯·霍普金斯大学的助理教授，了解他在博士研究期间的突破性成果，以及他的未来研究规划。

海民胡在普林斯顿大学“安全机器人实验室”（Princeton Safe Robotics Lab）完成了博士研究工作，师从杰米·费尔南德斯·菲萨克教授。他的研究专注于人类与机器人协作的算法基础，通过整合动态博弈理论、机器学习与安全关键控制，为部署在人类生活空间的自主系统（如自动驾驶汽车、无人机、四足机器人）提供可验证的性能与安全保障。

“我的核心研究原则是，在规划机器人的运动路径时，必须同时考虑物理状态和信息状态，”海民胡解释道，“这种方法能够让机器人在不确定且快速变化的环境中与人类交互时，主动确保安全。”他的研究构建了一种基于博弈理论的统一算法框架，使得机器人不仅能够安全地与人类互动，还能根据人类的偏好和目标不断优化自身表现，同时协助人类提升自己的技能。

他的博士课题涵盖了以下几个重要方向：
1. 可信的人机交互：通过闭合物理互动与运行时学习的计算循环，实现安全高效的机器人运动规划，减少机器人对人类行为的不确定性。
2. 复杂机器人系统的可验证神经安全分析：开发鲁棒神经控制器，确保其在训练阶段收敛并在部署阶段维持安全性。
3. 具有可扩展性的不确定性规划：为复杂的人机系统合成博弈理论控制策略，在不确定条件下实现交互式规划。

海民胡特别提到一个具有挑战性的项目：定义和实现“安全的人机交互”。关于安全性的标准，他提出一个发人深省的问题：“当人类可能以不可预测的方式行动时，如何定义足够安全？”例如，对于一辆自动驾驶汽车来说，只要它能在99.9%的情况下避免撞到倒地的自行车骑手，这是否足够？又或者，它是否需要停止运动，等待人类主动离开才能算满足安全要求？

他认为，要让机器人真正获得人类信任，不应仅依靠传统统计方法，而应建立像桥梁、发电站、电梯那样的严格运行条件的安全标准。此外，运行时学习在许多情况下可以最大化性能，同时降低因安全措施导致的性能损失。通过优化机器人与人类的交互方式并减少不确定性，他的研究为安全高效的机器人部署铺平了道路。

海民胡对于机器人与人工智能的热情，来源于他童年时期的科幻启发。从《机动战士高达》和《新世纪福音战士》到《未来赛车Cyber Formula》，这些作品塑造了他对于人类与AI协同进化的深刻认知。在《Cyber Formula》中，一位AI副驾驶员不仅帮助驾驶员完成高风险任务，还因其适应性与协作性使人类驾驶员成为更好的赛车手。“这种人机间动态共进的理念一直激励着我，”他说。

在与丰田研究院（Toyota Research Institute）合作期间，他进一步将这些儿童时期的幻想转化为现实，研发基于多模态输入的人机协作系统——利用物理援助、视觉线索及语言反馈等方式，让AI快速与人类意图对齐，助力实现安全关键任务。

作为约翰斯·霍普金斯大学即将成立的实验室负责人，海民胡致力于构建一个人类与机器人和谐共存的未来。他的实验室将重点研究以下方向：
1. 不确定性感知的交互式运动规划：研究机器人如何在规划安全高效运动的同时，通过交互式学习降低不确定性。
2. 人机共进化与协同适应：设计能帮助人类提升技能的AI系统，同时确保个性化与安全性。

1. 安全且兼容人性的自主系统设计：确保自主系统在安全性与人类价值观之间高度契合。
2. 具备可扩展性与普适性的战略决策：探索多机器人系统如何在复杂动态环境中实现安全协调。

谈及博士毕业后的求职经历，海民胡坦言这一过程充实而富有挑战。他向正在准备学术岗位申请的学生提出了以下建议：“一方面，要提早思考自己想实现的长期影响；另一方面，提前准备申请材料与学术讲座内容。此外，与同行沟通非常重要。”

他特别提及了一些启发性资源，如《The Professor Is In》及资深学者的申请指导。他建议学生充分利用类似的资源，并向前辈请教经验。

海民胡，普林斯顿大学电气与计算工程博士（2025年），曾获2025年“机器人科学与系统先锋奖”、2025年“网络物理系统新星”、2024年“人机交互先锋”等荣誉。他未来将在约翰斯·霍普金斯大学建立实验室，并作为数据科学与AI研究所、计算传感与机器人实验室等机构的重要成员继续展开研究。他的工作以创新性和前瞻性著称，并致力于实现人类与AI协作的美好愿景。

本采访由AIhub策划，旨在促进先进机器人技术与AI领域的公众交流。

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