作者：lin yuzhong的数字

　　机器人通常由于可能的歧义而引起多层误解。最常见的误解是与人工智能的联系。尽管维基百科在机器人技术中确实存在人工智能叙事，但机器人与人工智能之间的真正联系是21世纪之后的事情。它比近年来还要多。例如，执行危险任务的最成熟的业务应用机器人和机器人（例如炸弹拆除机器人）过去的人工智能组成部分非常薄。

　　Android（Android）很早就出现在人类的想象中。 1939年的世界博览会公司（World Expo West House Company）展示了人类的机器人Elektro和科幻作家艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）的著名机器人，三种机器人法则在1940年代。但是人类机器人已经开始形成人工智能，这也是本世纪的问题。人形机器人的研究和开发是机器人，大脑神经和心理学发展的结果。

　　人形机器人的主要问题之一是允许机器人探索诸如婴儿之类的环境，经验行动和语言，自己收集信息，适应新的环境，并应用熟悉的知识和技能来跨越域名应用程序。如果在当前流行的人工智能术语中几乎没有描述其学习行为，那么最接近的是无监督的学习，但是学习机制并不完全相似。

　　人形机器人的学习类似于人类学习的知识。它是生物启发的所谓技术。这取决于输入预测电路：传感器输入外部环境的信息，然后读取并预测其下一步。如果预测是错误的，则将错误消息传达给消息处理器以在上一层中修改其模型。这是一个建立模仿婴儿的心理基础模块的大项目，但是从如此简单的试验和误解巡回赛中，这非常有趣。

　　即使相同的机器人经历了类似的经验，每个机器人也会学习不同的知识。这一结果使开发新机器人的科学学校找到了更强的基础 - 这些发展的发展与“胜利或失败”的发展差异发现了下一代更好的机器人。

　　只是机器人是通过程序设置设置的，以不断提高其预测能力。这是最基本的要求，它还可以使机器人发展社会行为甚至无私的行为。这种现象的回归已经开始帮助一些人类的行为理解和改进。例如，自闭症患者对外部动作的预测准确性较低，并且他们可能倾向于重复的事​​情，因为重复性事物更容易预测下一步。

　　如果人工智能仅限于单个项目的能力，那么许多方面将在短期内超越人类能力，尤其是无监督的学习和无监督的学习，取决于大数据监督和规则，例如Alphago Zero。人工智能的长期目标是一般使用的思想。人类型机器人的开始思考已经接近，但更复杂，因为人类型机器人也涉及对动作，互动和对外界的及时反应的控制。

　　对发展所需的脑神经科学和心理学认知的理解仍然需要努力工作，人形机器人的商业化仍然很远。但是，如果像我这样的场景，机器人来了，它将对人工智能的机会产生的社会影响产生更大的影响，这是人类自我存在价值和身份重新思考的时刻。

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