沒有人愿意花上幾個(gè)小時(shí)的時(shí)間在源源不斷的垃圾輸送線中挑選可回收物，這就是為什么許多回收操作都是依靠自動(dòng)化系統(tǒng)來分出塑料容器、玻璃杯、鋁罐頭以及混合紙。但這些系統(tǒng)并不完美，所以工人也必須隨時(shí)準(zhǔn)備捕捉機(jī)器遺漏的信息。Waste Management是一家在北美擁有100個(gè)回收工廠的垃圾運(yùn)輸巨頭企業(yè)，他們招募了約3000名員工來進(jìn)行垃圾分揀——但是很難找到愿意每天都來工作的工人，而且很多工人在工作了幾個(gè)小時(shí)之后就辭職了。這也是這家企業(yè)現(xiàn)在著手測試新型機(jī)器人的原因之一，這些機(jī)器人最終可能可以幫助人類進(jìn)行垃圾分揀流水線作業(yè)。
“對(duì)工作人員來說，這是一個(gè)非常艱難的角色，這也是為什么機(jī)器人在這一職位上是有意義的。”Waste Management子公司W(wǎng)M Recycle America的財(cái)務(wù)副總裁Brent Bell說。
美國產(chǎn)生大量的垃圾。每一個(gè)美國人平均每年會(huì)扔掉大約2555磅的垃圾，庫卡機(jī)器人，在這些垃圾中估計(jì)有75%是可回收利用的。機(jī)器能夠比人類更快地處理這些垃圾；由魁北克制造商Machinex開發(fā)的光學(xué)分揀器可以以每分鐘3,000件的速度分離可回收的物品。這種技術(shù)依靠磁鐵來提取一些金屬，依靠渦流來捕捉其他非磁性金屬，并依靠近紅外光來幫助光學(xué)分揀器檢測出不同級(jí)別的塑料。但是，由于美國回收系統(tǒng)固有的高污染率，它們的準(zhǔn)確性受到了損害。
與大多數(shù)工業(yè)化國家不同的是，美國采用了一種便利的單流回收方法，允許人們將塑料、玻璃、金屬和紙張混入一個(gè)收集箱。這一便利帶來了高回收率和相對(duì)有效的收集，但也加劇了污染。美國工業(yè)界估計(jì)，這些物品中有20%至25%是不可回收垃圾。這個(gè)問題在一定程度上來源于消費(fèi)者對(duì)哪些物品符合垃圾回收標(biāo)準(zhǔn)的困惑，以及“希望回收”的想法：將垃圾扔進(jìn)指定的垃圾箱里，就能賦予垃圾新的生命。許多物品在收集、運(yùn)輸或卡車壓實(shí)的過程中變得無法使用，這一壓實(shí)的過程會(huì)將物品粉碎，將紙張染上顏色，還有將碎玻璃磨成其他物品。
因此，工人必須介入來處理這些問題。否則，被識(shí)別錯(cuò)誤的物品可能會(huì)損壞高昂的設(shè)備或者導(dǎo)致回收操作中止。例如，輕塑料以及碎紙片是在巨型的紡紗機(jī)中進(jìn)行處理的，由于忽視而進(jìn)入機(jī)器的金屬或者是玻璃容器會(huì)變成高速運(yùn)轉(zhuǎn)的彈丸，位于加州CulverCity的非營利集裝箱回收研究所執(zhí)行主任SusanCollins說。
相比于苦苦尋找工人來持續(xù)監(jiān)管這一過程，一些企業(yè)已經(jīng)在測試人工智能機(jī)器人了，這些機(jī)器人配有抓取器或吸盤，能夠挑選可回收物。它們會(huì)使用相機(jī)和其他傳感器，并加上機(jī)器學(xué)習(xí)軟件，通過視覺模式來識(shí)別特定物品。然而，為了讓人工智能機(jī)器人取代人類，這些機(jī)器人最終將不得不超越我們——人類質(zhì)控人員每分鐘挑選大約30到40件物品。Bell說：“如果它(機(jī)器人)能夠挑選兩到三倍于人類工人的物品，那么我們就可以開始考慮經(jīng)濟(jì)因素，看看我們是否有理由購買它。”
去年，芬蘭公司ZenRotics首次推出了“快速拾荒者”機(jī)器人，這一機(jī)器人每分鐘可以抓取大約66個(gè)物體。ZenRobotics的營銷總監(jiān)Janica Johansson說，現(xiàn)在一些回收公司正在談?wù)摻ㄔ烊斯ぶ悄茯?qū)動(dòng)的“黑暗工廠”或“關(guān)燈廠”，這些工廠不需要人類工人。其他公司仍然設(shè)想機(jī)器人和人類一起工作，“它們不會(huì)取代人——我們肯定會(huì)在我們的工廠中安置質(zhì)控人員——但人工智能將讓我們每小時(shí)處理更多噸垃圾，并提供更清潔的可回收產(chǎn)品。”Rumpke廢物回收和回收的主管Steve Sargent說。
與Waste Management一樣，Rumpke希望將回收機(jī)器人整合到現(xiàn)有的業(yè)務(wù)中，其中包括俄亥俄州、印第安納州、肯塔基州和西弗吉尼亞州的區(qū)域服務(wù)。該公司特別熱衷于在辛辛那提的一家回收工廠試用一種由機(jī)器開發(fā)的機(jī)器人，名為武士。武士每分鐘能挑選出大約70個(gè)物品，雖然比Machinex的標(biāo)準(zhǔn)分揀設(shè)備工作得慢，但是它仍然具有超越人類的速度，這意味著它可以真正協(xié)助質(zhì)量控制部門的工作。
新的技術(shù)可以進(jìn)一步提高機(jī)器人的效率。麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL)最近推出了一個(gè)名為RoCycle試驗(yàn)性系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)所使用了軟質(zhì)的聚四氟乙烯“手指”，可以通過指尖傳感器來檢測物體的大小和剛度。這個(gè)機(jī)器人比人類慢得多，當(dāng)它嘗試在模擬傳送帶上識(shí)別物體時(shí)，它僅靠觸摸就能達(dá)到63%的準(zhǔn)確率(表面有紙覆蓋的罐頭盒是一個(gè)特殊的挑戰(zhàn))。不過，電子工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)教授、麻省理工學(xué)院(MIT) CSAIL主任Daniela Rus表示，通過將觸覺數(shù)據(jù)和攝像機(jī)的視覺數(shù)據(jù)結(jié)合起來，這種準(zhǔn)確性可能會(huì)有所提高。
“人工智能解決方案使我們能夠保持這種便利和廣泛采用(單流回收的)做法，同時(shí)確保我們不只是將分類工作轉(zhuǎn)移到更弱勢群體上。”麻省理工學(xué)院電氣工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)的博士研究生、RoCycle論文的主要作者Lillian Chin說。然而，懷疑論者指出，www.amc-iso.com，回收設(shè)施中的機(jī)器人無法修復(fù)美國單流系統(tǒng)的一些根本缺陷，庫卡機(jī)器人，包括從路邊垃圾收集就開始的污染問題。Collins說：“如果玻璃在達(dá)到分揀設(shè)施時(shí)已經(jīng)破碎了的話，機(jī)器人也無法修復(fù)這些已經(jīng)破碎了的玻璃。”麻省理工學(xué)院的研究人員認(rèn)為，有一天機(jī)器人也可以在收集路邊垃圾之前分揀出可回收物——但目前還不清楚誰愿意為安裝這樣的機(jī)器人買單，即使該回收技術(shù)已經(jīng)成熟。
盡管有這些限制，但在中國于2019年初停止進(jìn)口他國受污染的紙張和塑料混合廢棄物、震驚了全球的回收工業(yè)之后，向機(jī)器化的轉(zhuǎn)向獲得了新的動(dòng)力。許多美國城鎮(zhèn)不能夠再將垃圾分類這一枯燥、骯臟和危險(xiǎn)的工作外包出去，而只能直接將可回收垃圾傾倒到垃圾填埋場或焚化爐中。無論是美國還是全世界的塑料回收平均水平都僅為9%，另外12%的全球塑料廢物最終被焚化，79%的塑料要么進(jìn)入垃圾填埋場，要么進(jìn)入自然，污染環(huán)境。
如果機(jī)器人能夠在不出太多錯(cuò)誤的情況下展示超人類的分類速度，那么他們或許能夠很好地參與到回收的工作流水線中。但是，除了新技術(shù)之外，Waste Management和Rumpke公司仍然強(qiáng)調(diào)，需要對(duì)客戶進(jìn)行教育，讓他們了解哪些是可以回收的，以及要如何回收。這意味著要將焦點(diǎn)放在可回收物的基本類別上，并教導(dǎo)人們不要在混合物中添加花園水管、圣誕燈和塑料袋等物品。改變?nèi)祟惱速M(fèi)的生活方式是一場長期的斗爭——每一個(gè)人都知道，如果沒有人類的幫助，人工智能和機(jī)器人是無法單獨(dú)解決回收危機(jī)的。