在這篇文章中，小編將為大家?guī)?a href="/tags/智能機器人" target="_blank">智能機器人發(fā)展方向的相關報道。如果你對本文即將要講解的內(nèi)容存在一定興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。

機器人人工智能雖然取得了顯著的成果，但控制論專家認為，它所能擁有的智能水平的極限還沒有達到。問題不僅是計算機的計算速度不夠，感覺傳感器的種類少，還有其他方面，比如缺乏對機器人理性行為進行編程的設計思路。你認為連人類在解決最常見問題時的思維過程都沒有破譯嗎，人類的智能呢——這種理解過程進展非常緩慢，我們?nèi)绾握莆找?guī)律，讓計算機“思考”得更快? 因此，不了解人類自身的問題成為了機器人發(fā)展的絆腳石。近年來，制造在不穩(wěn)定環(huán)境中“生活”的智能機器人的課題，使人們能夠?qū)ι锵到y(tǒng)、動物和人腦中發(fā)生的認知和自我認知過程進行深入研究。結果是分層自適應系統(tǒng)的理論得到了有效的發(fā)展。作為組織智能機器人執(zhí)行有目的行為的理論基礎，我們的大腦如何控制我們的身體?單純從力學角度粗略估計，我們的身體也有兩百多個自由度。當我們進行寫作、走路、跑步、游泳、彈鋼琴等復雜動作時，大腦是如何給每一塊肌肉發(fā)號施令的?大腦如何在最短的時間內(nèi)處理這么多信息?我們的大腦根本不參與這些活動。大腦——我們的中央信息處理器“不屑”處理這個。它根本不監(jiān)督我們身體的各個運動部位。運動的詳細設計是在比大腦皮層低得多的水平上進行的。只要你指出“一組從1到20，間隔為1的數(shù)字”，機器人本身就會把這組指令輸入到一個詳細的操作系統(tǒng)中。

在幾個皮層之間分配一個大任務比嚴格的集中分配更具成本效益、經(jīng)濟和有效，在這種分配中，控制機構為系統(tǒng)的每個元素規(guī)定必要的行動。在解決重大問題時，這樣一個集中的大腦會顯得過于復雜，不僅是大腦，甚至整個人體都無法容納。在完成某種復雜的動作時，我們通常會將它們分解為一系列常見的小動作。教給孩子的各種動作，都可以歸因于相應小動作在孩子“記憶”中的形成和鞏固。同樣，感知過程也是這樣組織的。感知圖像——這是聽覺、視覺或觸覺沖動的固定序列或組合，或兩者的組合。學習能力是復雜生物系統(tǒng)中組織控制的另一個一般原則。它是在相當大的范圍內(nèi)適應以前未知的和不斷變化的生活環(huán)境的能力。這種適應性不僅是整個身體所固有的，也是個體器官甚至身體機能所固有的。當同一問題需要多次解決時，這種能力是不可替代的。

控制機器人的問題是模擬動物的運動和人類的適應性。建立機器人控制的層次——首先是在機器人的各個層次和子系統(tǒng)之間實現(xiàn)感知功能、信息處理功能和控制功能的分布。第三代機器人具備大規(guī)模加工能力。分層自適應結構的出現(xiàn)首先是為了提高機器人控制的質(zhì)量，即降低不確定性水平，提高動作速度。算法的各種功能使人們能夠以大大降低的不確定性來完成任務?？傊?，智能化是第三代機器人的重要特征。人們根據(jù)機器人的智能水平來決定自己屬于哪一代機器人。甚至有人據(jù)此將機器人分為以下幾類：受控機器人——“零代”機器人，不具備任何智能性能，是人類控制和操縱的機械手;可訓練的機器人——第一代機器人，有記憶，由人操作，行動計劃和程序由人指定。它只是記住并復制它;感受機器人——機器人記住了人類安排的計劃后，就依賴于外界。智能機器人的數(shù)據(jù)計算出動作的具體程序;智能機器人——人指定目標后，機器人自主編制作業(yè)計劃，根據(jù)實際情況確定動作程序，然后將動作轉(zhuǎn)變?yōu)椴僮鳈C構的動作。

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