我們好像剛剛經(jīng)歷了pc到移動(dòng)的互聯(lián)網(wǎng)革命，或許你還沒有完全適應(yīng)，但現(xiàn)在機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)是發(fā)展趨勢(shì)。

不管你信不信，下一個(gè)主要的革命將是機(jī)器人的崛起?；蛟S用不了多久，我們會(huì)像離不開手機(jī)一樣離不開機(jī)器人。

考慮到機(jī)器人的發(fā)展速度，我們有必要理解它們的工作原理，就像我們理解電腦和手機(jī)一樣。

現(xiàn)在，盡管機(jī)器人技術(shù)是一個(gè)龐大的學(xué)科，但我們今天主要討論機(jī)器人的一個(gè)特殊方面——感知。

在我們解釋機(jī)器人感知的各種方式之前，讓我們先看看人類是如何感知世界的。

機(jī)器人和人類友好發(fā)展

人類感知世界

人類通過視覺、嗅覺、聽覺、味覺和觸覺這五種感官感知世界。雖然所有的感官都很重要，但主要的感官是視覺、聽覺和觸覺。

如果這些感官中少了一種，我們的生活將變得相當(dāng)困難。不過大多數(shù)人直到失去后，才知道這三種感覺的價(jià)值。

我們想象一下，即使是簡單的事情，比如走在路上，聽到司機(jī)的喇叭聲，或者有人為了阻止你觸摸危險(xiǎn)物體而大喊大叫……

如果沒有你關(guān)鍵感官的功能和控制，你是很難做出反應(yīng)解除麻煩的。

我們還必須認(rèn)識(shí)到，感知不僅是每個(gè)感官的感知，而且是它們之間的無縫集成和處理，以連貫的方式感知來自你感官的信息輸入。

我們的大腦和脊髓主要控制感官的信息整合。讓我們以視覺為例，來理解感知的整合和處理。

我們知道，當(dāng)一個(gè)人看一個(gè)物體時(shí)，這個(gè)物體會(huì)在視網(wǎng)膜上形成一個(gè)倒象。這張由光形成的圖像隨后被視網(wǎng)膜轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，并通過視神經(jīng)發(fā)送到大腦。

這個(gè)時(shí)候，物體再次倒換，從而使圖像直立。這有助于我們查看圖像，并為我們提供了物體本質(zhì)的細(xì)節(jié)，包括它的尺寸和與我們的距離。

大自然的設(shè)計(jì)是原始的并且非常輝煌；要在機(jī)器人身上復(fù)制如此規(guī)模的設(shè)計(jì)，需要全新的數(shù)學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性和紀(jì)律性。

眼球輸入信息

機(jī)器人圖像處理（視覺）

正如圖像是在我們的眼球內(nèi)形成的，機(jī)器人也可以在相機(jī)的幫助下創(chuàng)建數(shù)字圖像。

數(shù)字圖像可以定義為二維圖像的表達(dá)形式，即有限的數(shù)字值集合，稱為圖像元素或像素。將圖像數(shù)字轉(zhuǎn)化為像素意味著圖像是實(shí)際圖像的近似。

像素值包含許多信息，如灰度、顏色、高度、不透明度等等。在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，數(shù)字圖像處理是利用計(jì)算機(jī)算法對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行圖像處理。

數(shù)字圖像處理是作為數(shù)字信號(hào)處理的一個(gè)子范疇或領(lǐng)域，它與模擬圖像處理相比具有許多優(yōu)勢(shì)。

它允許更廣泛的算法應(yīng)用于輸入數(shù)據(jù)，并可以幫助您避免在處理過程中產(chǎn)生的干擾和信號(hào)失真等問題。

說了十幾遍蘋果siri還沒有識(shí)別怪羅科普的語音

自然語言處理（聽覺）

我們?nèi)祟惱斫庹Z言的方式是非常直觀的，但計(jì)算機(jī)在處理語言時(shí)采用了一種更合乎邏輯的方法。

自然語言處理(NLP)是計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息工程和人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域，研究計(jì)算機(jī)和人類語言之間的語言差異。

自然語言處理有兩種形式:基于規(guī)則的NLP和統(tǒng)計(jì)的NLP。

在NLP的早期，大多數(shù)處理都是基于手寫代碼。后來，NLP轉(zhuǎn)向了更多的使用統(tǒng)計(jì)方法的機(jī)器學(xué)習(xí)范式。

機(jī)器人做家務(wù)

許多不同種類的機(jī)器學(xué)習(xí)算法已被應(yīng)用于自然語言處理中。這些算法采用從輸入數(shù)據(jù)生成的大量“特性”。（機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)，搜索下我們之前文章了解）

一些早期使用的算法，如決策樹，產(chǎn)生了硬“if-then”規(guī)則系統(tǒng)，類似于當(dāng)時(shí)常見的手寫規(guī)則系統(tǒng)。

然而，越來越多的研究集中在統(tǒng)計(jì)模型上，這些模型基于為每個(gè)輸入特性附加實(shí)值權(quán)重來做出軟性概率決策。

這種模型的優(yōu)點(diǎn)是能夠表達(dá)許多不同的可能答案的相對(duì)確定性，而不是只有一個(gè)，因此，當(dāng)將這種模型作為一個(gè)更大的系統(tǒng)組件包含進(jìn)來時(shí)，就可以產(chǎn)生更可靠的結(jié)果。

好了，了解了這些之后，現(xiàn)在你應(yīng)該可以明白讓機(jī)器人理解它周圍的世界需要付出多大的努力!