图灵工业机器人官网（图灵机器人有限公司）

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本文目录:

• 1、机器人的主要功能是什么?

• 2、如何用图灵添加一个简单的QQ聊天机器人

• 3、智能机器人的发展前景

• 4、有哪些机器人通过了图灵测试

一、机器人的主要功能是什么?

实际上，机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。机器人可接受人类指挥，也可以执行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。机器人执行的是取代或是协助人类工作的工作，例如制造业、建筑业，或是危险的工作。

机器人可以是高级整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物。目前在工业、医学甚至军事等领域中均有重要用途。

欧美国家认为：机器人应该是由计算机控制的通过编排程序具有可以变更的多功能的自动机械，但是日本不同意这种说法。日本人认为“机器人就是任何高级的自动机械”，这就把那种尚需一个人操纵的机械手包括进去了。因此，很多日本人概念中的机器人，并不是欧美人所定义的。

现在，国际上对机器人的概念已经逐渐趋近一致。一般说来，人们都可以接受这种说法，即机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。联合国标准化组织采纳了美国机器人协会给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”

机器人能力的评价标准包括：智能，指感觉和感知，包括记忆、运算、比较、鉴别、判断、决策、学习和逻辑推理等；机能，指变通性、通用性或空间占有性等；物理能，指力、速度、连续运行能力、可靠性、联用性、寿命等。因此，可以说机器人是具有生物功能的空间三维坐标机器。

机器人发展史

1920年 捷克斯洛伐克作家卡雷尔·恰佩克在他的科幻小说《罗萨姆的机器人万能公司》中，根据Robota(捷克文，原意为“劳役、苦工”)和Robotnik(波兰文，原意为“工人”)，创造出“机器人”这个词。

1939年 美国纽约世博会上展出了西屋电气公司制造的家用机器人Elektro。它由电缆控制，可以行走，会说77个字，甚至可以抽烟，不过离真正干家务活还差得远。但它让人们对家用机器人的憧憬变得更加具体。

1942年 美国科幻巨匠阿西莫夫提出“机器人三定律”。虽然这只是科幻小说里的创造，但后来成为学术界默认的研发原则。

1948年 诺伯特·维纳出版《控制论》，阐述了机器中的通信和控制机能与人的神经、感觉机能的共同规律，率先提出以计算机为核心的自动化工厂。

1954年 美国人乔治·德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人，并注册了专利。这种机械手能按照不同的程序从事不同的工作，因此具有通用性和灵活性。

1956年 在达特茅斯会议上，马文·明斯基提出了他对智能机器的看法：智能机器“能够创建周围环境的抽象模型，如果遇到问题，能够从抽象模型中寻找解决方法”。这个定义影响到以后30年智能机器人的研究方向。

1959年 德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。随后，成立了世界上第一家机器人制造工厂——Unimation公司。由于英格伯格对工业机器人的研发和宣传，他也被称为“工业机器人之父”。

1962年 美国AMF公司生产出“VERSTRAN”(意思是万能搬运),与Unimation公司生产的Unimate一样成为真正商业化的工业机器人，并出口到世界各国，掀起了全世界对机器人和机器人研究的热潮。

1962年-1963年传感器的应用提高了机器人的可操作性。人们试着在机器人上安装各种各样的传感器，包括1961年恩斯特采用的触觉传感器，托莫维奇和博尼1962年在世界上最早的“灵巧手”上用到了压力传感器，而麦卡锡1963年则开始在机器人中加入视觉传感系统，并在1965年，帮助MIT推出了世界上第一个带有视觉传感器，能识别并定位积木的机器人系统。

1965年约翰·霍普金斯大学应用物理实验室研制出Beast机器人。Beast已经能通过声纳系统、光电管等装置，根据环境校正自己的位置。20世纪60年代中期开始，美国麻省理工学院、斯坦福大学、英国爱丁堡大学等陆续成立了机器人实验室。美国兴起研究第二代带传感器、“有感觉”的机器人，并向人工智能进发。

1968年 美国斯坦福研究所公布他们研发成功的机器人Shakey。它带有视觉传感器，能根据人的指令发现并抓取积木,不过控制它的计算机有一个房间那么大。Shakey可以算是世界第一台智能机器人，拉开了第三代机器人研发的序幕。

1969年 日本早稻田大学加藤一郎实验室研发出第一台以双脚走路的机器人。加藤一郎长期致力于研究仿人机器人，被誉为“仿人机器人之父”。日本专家一向以研发仿人机器人和娱乐机器人的技术见长，后来更进一步，催生出本田公司的ASIMO和索尼公司的QRIO。

1973年 世界上第一次机器人和小型计算机携手合作，就诞生了美国Cincinnati Milacron公司的机器人T3。

1978年 美国Unimation公司推出通用工业机器人PUMA，这标志着工业机器人技术已经完全成熟。PUMA至今仍然工作在工厂第一线。

1984年 英格伯格再推机器人Helpmate，这种机器人能在医院里为病人送饭、送药、送邮件。同年，他还预言：“我要让机器人擦地板，做饭，出去帮我洗车，检查安全”。

1998年 丹麦乐高公司推出机器人(Mind-storms)套件，让机器人制造变得跟搭积木一样，相对简单又能任意拼装，使机器人开始走入个人世界。

1999年 日本索尼公司推出犬型机器人爱宝(AIBO)，当即销售一空，从此娱乐机器人成为目前机器人迈进普通家庭的途径之一。

2002年 丹麦iRobot公司推出了吸尘器机器人Roomba，它能避开障碍，自动设计行进路线，还能在电量不足时，自动驶向充电座。Roomba是目前世界上销量最大、最商业化的家用机器人。

2006年 6月，微软公司推出Microsoft Robotics Studio，机器人模块化、平台统一化的趋势越来越明显，比尔·盖茨预言，家用机器人很快将席卷全球。

机器人分类篇

诞生于科幻小说之中一样，人们对机器人充满了幻想。也许正是由于机器人定义的模糊，才给了人们充分的想象和创造空间。

操作型机器人：能自动控制，可重复编程，多功能，有几个自由度，可固定或运动，用于相关自动化系统中。

程控型机器人：按预先要求的顺序及条件，依次控制机器人的机械动作。

示教再现型机器人：通过引导或其它方式，先教会机器人动作，输入工作程序，机器人则自动重复进行作业。

数控型机器人：不必使机器人动作，通过数值、语言等对机器人进行示教，机器人根据示教后的信息进行作业。

感觉控制型机器人：利用传感器获取的信息控制机器人的动作。

适应控制型机器人：机器人能适应环境的变化，控制其自身的行动。

学习控制型机器人：机器人能“体会”工作的经验，具有一定的学习功能，并将所“学”的经验用于工作中。

智能机器人：以人工智能决定其行动的人。

我国的机器人专家从应用环境出发，将机器人分为两大类，即工业机器人和特种机器人。所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。而特种机器人则是除工业机器人之外的、用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人，包括：服务机器人、水下机器人、娱乐机器人、军用机器人、农业机器人、机器人化机器等。在特种机器人中，有些分支发展很快，有独立成体系的趋势，如服务机器人、水下机器人、军用机器人、微操作机器人等。目前，国际上的机器人学者，从应用环境出发将机器人也分为两类：制造环境下的工业机器人和非制造环境下的服务与仿人型机器人，这和我国的分类是一致的。

空中机器人又叫无人机，近年来在军用机器人家族中，无人机是科研活动最活跃、技术进步最大、研究及采购经费投入最多、实战经验最丰富的领域。80多年来，世界无人机的发展基本上是以美国为主线向前推进的，无论从技术水平还是无人机的种类和数量来看，美国均居世界之首位。

机器人品种篇

“别动队”无人机

纵观无人机发展的历史，可以说现代战争是推动无人机发展的动力。而无人机对现代战争的影响也越来越大。一次和二次世界大战期间，尽管出现并使用了无人机，但由于技术水平低下，无人机并未发挥重大作用。朝鲜战争中美国使用了无人侦察机和攻击机，不过数量有限。在随后的越南战争、中东战争中无人机已成为必不可少的武器系统。而在海湾战争、波黑战争及科索沃战争中无人机更成了主要的侦察机种。

法国“红隼”无人机

越南战争期间美国空军损失惨重，被击落飞机2500架，飞行员死亡5000多名，美国国内舆论哗然。为此美国空军较多地使用了无人机。如“水牛猎手”无人机在北越上空执行任务2500多次，超低空拍摄照片，损伤率仅4％。AQM-34Q型147火蜂无人机飞行500多次，进行电子窃听、电台干扰、抛撒金属箔条及为有人飞机开辟通道等。

高空无人侦察机

在1982年的贝卡谷地之战中，以色列军队通过空中侦察发现。叙利亚在贝卡谷地集中了大量部队。6月9日，以军出动美制E-2C“鹰眼”预警飞机对叙军进行监视，同时每天出动“侦察兵”及“猛犬”等无人机70多架次，对叙军的防空阵地、机场进行反复侦察，并将拍摄的图像传送给预警飞机和地面指挥部。这样，以军准确地查明了叙军雷达的位置，接着发射“狼”式反雷达导弹，摧毁了叙军不少的雷达、导弹及自行高炮，迫使叙军的雷达不敢开机，为以军有人飞机攻击目标创造了条件。

鬼怪式无人机

1991年爆发了海湾战争，美军首先面对的一个问题就是要在茫茫的沙海中找到伊拉克隐藏的飞毛腿导弹发射器。如果用有人侦察机，就必须在大漠上空往返飞行，长时间暴露于伊拉克军队的高射火力之下，极其危险。为此，无人机成了美军空中侦察的主力。在整个海湾战争期间，“先锋”无人机是美军使用最多的无人机种，美军在海湾地区共部署了6个先锋无人机连，总共出动了522架次，飞行时间达1640小时。那时，不论白天还是黑夜，每天总有一架先锋无人机在海湾上空飞行。

为了摧毁伊军在沿海修筑的坚固的防御工事，2月4日密苏里号战舰乘夜驶至近海区，先锋号无人机由它的甲板上起飞，用红外侦察仪拍摄了地面目标的图像并传送给指挥中心。几分钟后，战舰上的406毫米的舰炮开始轰击目标，同时无人机不断地为舰炮进行校射。之后威斯康星号战舰接替了密苏里号，如此连续炮轰了三天，使伊军的炮兵阵地、雷达网、指挥通信枢纽遭到彻底破坏。在海湾战争期间，仅从两艘战列舰上起飞的先锋无人机就有151架次，飞行了530多个小时，完成了目标搜索、战场警戒、海上拦截及海军炮火支援等任务。

发射Brevel无人机

在海湾战争中，先锋无人机成了美国陆军部队的开路先锋。它为陆军第7军进行空中侦察，拍摄了大量的伊军坦克、指挥中心、及导弹发射阵地的图像，并传送给直升机部队，接着美军就出动“阿帕奇”攻击型直升机对目标进行攻击，必要时还可呼唤炮兵部队进行火力支援。先锋机的生存能力很强，在319架次的飞行中，仅有一架被击中，有4～5架由于电磁干扰而失事。

除美军外，英、法、加拿大也都出动了无人机。如法国的“幼鹿”师装备有一个“马尔特”无人机排。当法军深入伊境内作战时，首先派无人机侦察敌情，根据侦察到的情况，法军躲过了伊军的坦克及炮兵阵地。

1995年波黑战争中，因部队急需，“捕食者”无人机很快就被运往前线。在北约空袭塞族部队的补给线、弹药库、指挥中心时，“捕食者”发挥了重要的作用。它首先进行侦察，发现目标后引导有人飞机进行攻击，然后再进行战果评估。它还为联合国维和部队提供波黑境内主要公路上军车移动的情况，以判断各方是否遵守了和平协议。美军因而把“捕食者”称作“战场上的低空卫星”。其实卫星只能提供战场上的瞬间图像，而无人机可以在战场上空长时间盘旋逗留，因而能够提供战场的连续实时图像，无人机还比使用卫星便宜得多。

1999年3月24日，以美国为首的北约打着“维护人权”的幌子对南联盟开始了狂轰滥炸，爆发了震惊世界的“科索沃战争”。在持续78天的轰炸过程中，北约共出动飞机3.2万架次，投入舰艇40多艘，扔下炸弹1.3万吨，造成了二战以来欧洲空前的浩劫。

南联盟多山、多森林的地形以及多阴雨天的气候条件，大大影响了北约侦察卫星及高空侦察机的侦察效果，塞军的防空火力又很猛，有人侦察机不敢低飞，致使北约空军无法识别及攻击云层下面的目标。为了减少人员的伤亡，北约大量使用了无人机。科索沃战争是世界局部战争中使用无人机数量最多、无人机发挥作用最大的战争。无人机尽管飞得较慢，飞行高度较低，但它体积小，雷达及红外特征较小，隐蔽性好，不易被击中，适于进行中低空侦察，可以看清卫星及有人侦察机看不清的目标。

在科索沃战争中，美国、德国、法国及英国总共出动了6种不同类型的无人机约200多架，它们有：美国空军的“捕食者”（Predator）、陆军的“猎人”（Hunter）及海军的“先锋”（Pioneer）；德国的CL-289；法国的“红隼”（Crecerelles）、 “猎人”，以及英国的“不死鸟”（Phoenix）等无人机。

无人机在科索沃战争中主要完成了以下一些任务：中低空侦察及战场监视，电子干扰，战果评估，目标定位，气象资料搜集，散发传单以及营救飞行员等。

科索沃战争不仅大大提高了无人机在战争中的地位，而且引起了各国政府对无人机的重视。美国参议院武装部队委员会要求，10年内军方应准备足够数量的无人系统，使低空攻击机中有三分之一是无人机；15年内，地面战车中应有三分之一是无人系统。这并不是要用无人系统代替飞行员及有人飞机，而是用它们补充有人飞机的能力，以便在高风险的任务中尽量少用飞行员。无人机的发展必将推动现代战争理论和无人战争体系的发展。

机器警察

所谓地面军用机器人是指在地面上使用的机器人系统，它们不仅在和平时期可以帮助民警排除炸弹、完成要地保安任务，在战时还可以代替士兵执行扫雷、侦察和攻击等各种任务，今天美、英、德、法、日等国均已研制出多种型号的地面军用机器人。

英国的“手推车”机器人

在西方国家中，恐怖活动始终是个令当局头疼的问题。英国由于民族矛盾，饱受爆炸物的威胁，因而早在60年代就研制成功排爆机器人。英国研制的履带式“手推车”及“超级手推车”排爆机器人，已向50多个国家的军警机构售出了800台以上。最近英国又将手推车机器人加以优化，研制出土拨鼠及野牛两种遥控电动排爆机器人，英国皇家工程兵在波黑及科索沃都用它们探测及处理爆炸物。土拨鼠重35公斤，在桅杆上装有两台摄像机。野牛重210公斤，可携带100公斤负载。两者均采用无线电控制系统，遥控距离约1公里。

“土拨鼠”和“野牛”排爆机器人

除了恐怖分子安放的炸弹外，在世界上许多战乱国家中，到处都散布着未爆炸的各种弹药。例如，海湾战争后的科威特，就像一座随时可能爆炸的弹药库。在伊科边境一万多平方公里的地区内，有16个国家制造的25万颗地雷，85万发炮弹，以及多国部队投下的布雷弹及子母弹的2500万颗子弹，其中至少有20％没有爆炸。而且直到现在，在许多国家中甚至还残留有一次大战和二次大战中未爆炸的炸弹和地雷。因此，爆炸物处理机器人的需求量是很大的。

排除爆炸物机器人有轮式的及履带式的，它们一般体积不大，转向灵活，便于在狭窄的地方工作，操作人员可以在几百米到几公里以外通过无线电或光缆控制其活动。机器人车上一般装有多台彩色CCD摄像机用来对爆炸物进行观察；一个多自由度机械手，用它的手爪或夹钳可将爆炸物的引信或雷管拧下来，并把爆炸物运走；车上还装有猎枪，利用激光指示器瞄准后，它可把爆炸物的定时装置及引爆装置击毁；有的机器人还装有高压水枪，可以切割爆炸物。

德国的排爆机器人

在法国，空军、陆军和警察署都购买了Cybernetics公司研制的TRS200中型排爆机器人。DM公司研制的RM35机器人也被巴黎机场管理局选中。德国驻波黑的维和部队则装备了Telerob公司的MV4系列机器人。我国沈阳自动化所研制的PXJ-2机器人也加入了公安部队的行列。

美国Remotec公司的Andros系列机器人受到各国军警部门的欢迎，白宫及国会大厦的警察局都购买了这种机器人。在南非总统选举之前，警方购买了四台AndrosVIA型机器人，它们在选举过程中总共执行了100多次任务。 Andros机器人可用于小型随机爆炸物的处理，它是美国空军客机及客车上使用的唯一的机器人。海湾战争后，美国海军也曾用这种机器人在沙特阿拉伯和科威特的空军基地清理地雷及未爆炸的弹药。美国空军还派出5台Andros机器人前往科索沃，用于爆炸物及子炮弹的清理。空军每个现役排爆小队及航空救援中心都装备有一台Andros VI。

我国研制的排爆机器人

排爆机器人不仅可以排除炸弹，利用它的侦察传感器还可监视犯罪分子的活动。监视人员可以在远处对犯罪分子昼夜进行观察，监听他们的谈话，不必暴露自己就可对情况了如指掌。

1993年初，在美国发生了韦科庄园教案，为了弄清教徒们的活动，联邦调查局使用了两种机器人。一种是Remotec公司的AndrosVA型和Andros MarkVIA型机器人，另一种是RST公司研制的STV机器人。STV是一辆6轮遥控车，采用无线电及光缆通信。车上有一个可升高到4.5米的支架 ，上面装有彩色立体摄像机、昼用瞄准具、微光夜视瞄具、双耳音频探测器、化学探测器、卫星定位系统、目标跟踪用的前视红外传感器等。该车仅需一名操作人员，遥控距离达10公里。在这次行动中共出动了3台STV，操作人员遥控机器人行驶到距庄园548米的地方停下来，升起车上的支架，利用摄像机和红外探测器向窗内窥探，联邦调查局的官员们围着荧光屏观察传感器发回的图像，可以把屋里的活动看得一清二楚。

机器人指挥

其实并不是人们不想给机器人一个完整的定义，自机器人诞生之日起人们就不断地尝试着说明到底什么是机器人。但随着机器人技术的飞速发展和信息时代的到来，机器人所涵盖的内容越来越丰富，机器人的定义也不断充实和创新。

1886年法国作家利尔亚当在他的小说《未来夏娃》中将外表像人的机器起名为“安德罗丁”（android），它由4部分组成：

1，生命系统（平衡、步行、发声、身体摆动、感觉、表情、调节运动等）；

2，造型解质（关节能自由运动的金属覆盖体，一种盔甲）；

3，人造肌肉（在上述盔甲上有肉体、静脉、性别等身体的各种形态）；

4，人造皮肤（含有肤色、机理、轮廓、头发、视觉、牙齿、手爪等）。

1920年捷克作家卡雷尔·卡佩克发表了科幻剧本《罗萨姆的万能机器人》。在剧本中，卡佩克把捷克语“Robota”写成了“Robot”，“Robota”是奴隶的意思。该剧预告了机器人的发展对人类社会的悲剧性影响，引起了大家的广泛关注，被当成了机器人一词的起源。在该剧中，机器人按照其主人的命令默默地工作，没有感觉和感情，以呆板的方式从事繁重的劳动。后来，罗萨姆公司取得了成功，使机器人具有了感情，导致机器人的应用部门迅速增加。在工厂和家务劳动中，机器人成了必不可少的成员。机器人发觉人类十分自私和不公正，终于造反了，机器人的体能和智能都非常优异，因此消灭了人类。

但是机器人不知道如何制造它们自己，认为它们自己很快就会灭绝，所以它们开始寻找人类的幸存者，但没有结果。最后，一对感知能力优于其它机器人的男女机器人相爱了。这时机器人进化为人类，世界又起死回生了。

卡佩克提出的是机器人的安全、感知和自我繁殖问题。科学技术的进步很可能引发人类不希望出现的问题。虽然科幻世界只是一种想象，但人类社会将可能面临这种现实。

为了防止机器人伤害人类，科幻作家阿西莫夫于1940年提出了“机器人三原则”：

1，机器人不应伤害人类；

2，机器人应遵守人类的命令，与第一条违背的命令除外；

3，机器人应能保护自己，与第一条相抵触者除外。

这是给机器人赋予的伦理性纲领。机器人学术界一直将这三原则作为机器人开发的准则。

在1967年日本召开的第一届机器人学术会议上，就提出了两个有代表性的定义。一是森政弘与合田周平提出的：“机器人是一种具有移动性、个体性、智能性、通用性、半机械半人性、自动性、奴隶性等7个特征的柔性机器”。从这一定义出发，森政弘又提出了用自动性、智能性、个体性、半机械半人性、作业性、通用性、信息性、柔性、有限性、移动性等10个特性来表示机器人的形象。另一个是加藤一郎提出的具有如下3个条件的机器称为机器人：

1，具有脑、手、脚等三要素的个体；

2，具有非接触传感器（用眼、耳接受远方信息）和接触传感器；

3，具有平衡觉和固有觉的传感器

二、如何用图灵添加一个简单的QQ聊天机器人

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三、智能机器人的发展前景

本人觉得前景非常的光明.首先，智能的家电首先已经出现在国内国外各大商场了,所以这是作为一个硕士生来说还是比较不错的话题的.

另外,如果你是写论文的话还是写写比较超前的话题，例如,将来的智能机器人(制造业中应用于电子业,如电子板,电容，各种芯片等等)如果是想将来有这样的发展的话，还是学一学关于电子类的智能体,单片机就不错.

智能机器人资料

机器人现在已被广泛地用于生产和生活的许多领域,按其拥有智能的水平可以分为三个层次.

一是工业机器人,它只能死板地按照人给它规定的程序工作,不管外界条件有何变化,自己都不能对程序也就是对所做的工作作相应的调整.如果要改变机器人所做的工作,必须由人对程序作相应的改变,因此它是毫无智能的.

二是初级智能机器人.它和工业机器人不一样,具有象人那样的感受,识别,推理和判断能力.可以根据外界条件的变化,在一定范围内自行修改程序,也就是它能适应外界条件变化对自己怎样作相应调整.不过,修改程序的原则由人预先给以规定.这种初级智能机器人已拥有一定的智能,虽然还没有自动规划能力,但这种初级智能机器人也开始走向成熟,达到实用水平.

三是高级智能机器人.它和初级智能机器人一样,具有感觉,识别,推理和判断能力,同样可以根据外界条件的变化,在一定范围内自行修改程序.所不同的是,修改程序的原则不是由人规定的,面是机器人自己通过学习,总结经验来获得修改程序的原则.所以它的智能高出初能智能机器人.这种机器人已拥有一定的自动规划能力,能够自己安排自己的工作.这种机器人可以不要人的照料,完全独立的工作,故称为高级自律机器人.这种机器人也开始走向实用.

智能机器人

我们从广泛意义上理解所谓的智能机器人，它给人的最深刻的印象是一个独特的进行自我控制的“活物”。其实，这个自控“活物”的主要器官并没有像真正的人那样微妙而复杂。

智能机器人具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。这就是筋肉，或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。

智能机器人之所以叫智能机器人，这是因为它有相当发达的“大脑”。在脑中起作用的是中央计算机，这种计算机跟操作它的人有直接的联系。最主要的是，这样的计算机可以进行按目的安排的动作。正因为这样，我们才说这种机器人才是真正的机器人，尽管它们的外表可能有所不同。

我们称这种机器人为自控机器人，以便使它同前面谈到的机器人区分开来。它是控制论产生的结果，控制论主张这样的事实：生命和非生命有目的的行为在很多方面是一致的。正像一个智能机器人制造者所说的，机器人是一种系统的功能描述，这种系统过去只能从生命细胞生长的结果中得到，现在它们已经成了我们自己能够制造的东西了。

智能机器人能够理解人类语言，用人类语言同操作者对话，在它自身的“意识”中单独形成了一种使它得以“生存”的外界环境——实际情况的详尽模式。它能分析出现的情况，能调整自己的动作以达到操作者所提出的全部要求，能拟定所希望的动作，并在信息不充分的情况下和环境迅速变化的条件下完成这些动作。当然，要它和我们人类思维一模一样，这是不可能办到的。不过，仍然有人试图建立计算机能够理解的某种“微观世界”。比如维诺格勒在麻省理工学院人工智能实验室里制作的机器人。这个机器试图完全学会玩积木：积木的排列、移动和几何图案结构，达到一个小孩子的程度。这个机器人能独自行走和拿起一定的物品，能“看到”东西并分析看到的东西，能服从指令并用人类语言回答问题。更重要的是它具有“理解”能力。为此，有人曾经在一次人工智能学术会议上说过，不到十年，我们把电子计算机的智力提高了10倍；如维诺格勒所指出的，计算机具有明显的人工智能成分。

不过，尽管机器人人工智能取得了显著的成绩，控制论专家们认为它可以具备的智能水平的极限并未达到。问题不光在于计算机的运算速度不够和感觉传感器种类少，而且在于其他方面，如缺乏编制机器人理智行为程序的设计思想。你想，现在甚至连人在解决最普通的问题时的思维过程都没有破译，人类的智能会如何呢——这种认识过程进展十分缓慢，又怎能掌握规律让计算机“思维”速度快点呢？因此，没有认识人类自己这个问题成了机器人发展道路上的绊脚石。制造“生活”在具有不固定性环境中的智能机器人这一课题，近年来使人们对发生在生物系统、动物和人类大脑中的认识和自我认识过程进行了深刻研究。结果就出现了等级自适应系统说，这种学说正在有效地发展着。作为组织智能机器人进行符合目的的行为的理论基础，我们的大脑是怎样控制我们的身体呢？纯粹从机械学观点来粗略估算，我们的身体也具有两百多个自由度。当我们在进行写字、走路、跑步、游泳、弹钢琴这些复杂动作的时候，大脑究竟是怎样对每一块肌肉发号施令的呢？大脑怎么能在最短的时间内处理完这么多的信息呢？我们的大脑根本没有参与这些活动。大脑——我们的中心信息处理机“不屑于”去管这个。它根本不去监督我们身体的各个运动部位，动作的详细设计是在比大脑皮层低得多的水平上进行的。这很像用高级语言进行程序设计一样，只要指出“间隔为一的从1～20的一组数字”，机器人自己会将这组指令输入详细规定的操作系统。最明显的就是，“一接触到热的物体就把手缩回来”这类最明显的指令甚至在大脑还没有意识到的时候就已经发出了。

把一个大任务在几个皮层之间进行分配，这比控制器官给构成系统的每个要素规定必要动作的严格集中的分配合算、经济、有效。在解决重大问题的时候，这样集中化的大脑就会显得过于复杂，不仅脑颅，甚至连人的整个身体都容纳不下。在完成这样或那样的一些复杂动作时，我们通常将其分解成一系列的普遍的小动作 （如起来、坐下、迈右脚、迈左脚）。教给小孩各种各样的动作可归结为在小孩的“存储器”中形成并巩固相应的小动作。同样的道理，知觉过程也是如此组织起来的。感性形象——这是听觉、视觉或触觉脉冲的固定序列或组合 （马、人），或者是序列和组合二者兼而有之。

学习能力是复杂生物系统中组织控制的另一个普遍原则，是对先前并不知道、在相当广泛范围内发生变化的生活环境的适应能力。这种适应能力不仅是整个机体所固有的，而且是机体的单个器官、甚至功能所固有的，这种能力在同一个问题应该解决多次的情况下是不可替代的。可见，适应能力这种现象，在整个生物界的合乎目的的行为中起着极其重要的作用。本世纪初，动物学家桑戴克进行了下面的动物试验。先设计一个带有三个小平台的T形迷宫，试验动物位于字母T底点上的小平台上，诱饵位于字母T横梁两头的小平台上。这个动物只可能做出以下两种选择，即跑到岔口后，它可以转向左边或右边的小平台。但是，在通向诱饵的路上埋伏着使它不愉快的东西：走廊两侧装着电极，电压以某种固定频率输进这些电极之中，于是跑着经过这些电极的动物便受到疼痛的刺激——外界发出惩罚信号。而另一边平台上等着动物的诱饵则是外界奖励的信号。实验中，如果一边走廊的刺激概率大大超过另一走廊中的刺激概率，那么，动物自然会适应外界情况：反复跑几次以后，动物朝刺激概率低、痛苦少的那边走廊跑去。桑戴克作试验最多的是老鼠。如老鼠就更快地选择比较安全的路线，并且在惩罚相差不大的情况下自信地选择一条比较安全的路线，其它作试验的动物是带着不同程度的自适应性来体现这一点的，不过，这种能力是参加试验的各种动物都具有的。

控制机器人的问题在于模拟动物运动和人的适应能力。建立机器人控制的等级——首先是在机器人的各个等级水平上和子系统之间实行知觉功能、信息处理功能和控制功能的分配。第三代机器人具有大规模处理能力，在这种情况下信息的处理和控制的完全统一算法，实际上是低效的，甚至是不中用的。所以，等级自适应结构的出现首先是为了提高机器人控制的质量，也就是降低不定性水平，增加动作的快速性。为了发挥各个等级和子系统的作用，必须使信息量大大减少。因此算法的各司其职使人们可以在不定性大大减少的情况下来完成任务。

总之，智能的发达是第三代机器人的一个重要特征。人们根据机器人的智力水平决定其所属的机器人代别。有的人甚至依此将机器人分为以下几类：受控机器人——“零代”机器人，不具备任何智力性能，是由人来掌握操纵的机械手；可以训练的机器人——第一代机器人，拥有存储器，由人操作，动作的计划和程序由人指定，它只是记住 （接受训练的能力）和再现出来；感觉机器人——机器人记住人安排的计划后，再依据外界这样或那样的数据 （反馈）算出动作的具体程序；智能机器人——人指定目标后，机器人独自编制操作计划，依据实际情况确定动作程序，然后把动作变为操作机构的运动。因此，它有广泛的感觉系统、智能、模拟装置（周围情况及自身——机器人的意识和自我意识）。

怎样变聪明的

人工智能专家指出：计算机不仅应该去做人类指定它做的事，还应该独自以最佳方式去解决许多事情。比如说，核算电费或从事银行业务的普通计算机的全部程序就是准确无误地完成指令表，而某些科研中心的计算机却会“思考”问题。前者运转迅速，但绝无智能；后者储存了比较复杂的程序，计算机里塞满了信息，能模仿人类的许多能力 （在某些情况下甚至超过我们人的能力）。

为了研究这个问题，许多科学家都曾耗尽了自己一生的心血。如第二次世界大战期间，英国数学家图灵发明了一种机器，这种机器成了现代机器人的鼻祖。这是一种破译敌方通讯的系统。后来，图灵用整个一生去幻想制造出一种会学习、有智能的机器。而在1945年10月的普林斯顿，另一位著名的数字家冯·奈曼却设计了一个被称为“人工大脑”的东西。他和自己的学生都是心理学和神经学的狂热迷恋者，为了制造人类行为的数学模拟机，他们遭受了多次失败，最后失去了制造“人工智能”可能性的信心。早期的计算装置过于笨重，部件尺寸太大，使得冯·奈曼无法解决如何用这些部件来代替极小极小的神经细胞这样一个难题，因为当时人类的大脑被看作是某种相互联系的神经元编织成的东西，所以就可以把它想象成某种计算装置，其中循环的不是能量，而是信息。科学家们想到，如果接受这样的对比的话，为什么不能发明出一种使信息通过以后产生智能的系统呢？

于是他们提出了人工思维的各种理论。比如，物理学家马克便提出了企图使机器人用二进位或二进位逻辑元件进行思维的方法。这个方法被大家认为是非常简便的方法。1956年科学家们召开了第一届大型研讨会，许多专家学者主张采用“人工智能”这个术语作为研究对象的名称。两位不出名的研究者——内维尔和西蒙提出了不同凡响的设想。他们研究了两个人借助于信号装置和按钮系统进行交际的方式。这个系统要把这两个人的行为分解为一系列简单动作和逻辑动作。因为在这两个研究者的工作地点装有两台大型计算机，所以他们俩常把自己的试验从脚到头倒着进行消遣取乐：把简单的逻辑规则输入计算机，使它养成进行复杂推理的能力。这真是一个天才的想法；计算机程序不仅进行工作，而且靠它帮助，发现了一个新定理，这个定理证明完全出乎意料之外，而且比以前所有的证明还要优美得多。内维尔和西蒙发现了一个奠定性的原则，即赋予机器人智能用不着非得弄懂人类大脑不可。需要研究的不是我们的大脑是怎样工作，而是它做些什么；需要分析人的行为，研究人的行为获得知识的过程，而不需要探究神经元网络的理论。简单地讲，应着重的是心理学，而不是生理学。

从此，研究者便开始沿着上述方向前进了。不过，他们还一直在争论这样的问题：用什么方式使计算机“思维”。

有一派研究者以逻辑学为研究点，试图把推理过程分为一系列的逻辑判断。计算机从一个判断进到另一个判断，得出合乎逻辑的结论。象众所周知的三段论一样：“所有的动物都会死掉；小刺唱是动物，因此，小刺猖也会死掉。”计算机能否获得幼童一样的智力水平呢？关于这个问题，科学家们有两种相反的见解。伯克利的哲学教师德赖弗斯带头激烈反对“人工智能派”。他说人工智能派的理论是炼金术。他认为，任何时候也无法将人的思维进行程序设计，因为有一个最简单不过的道理：人是连同自己的肉体一起来认识世界的，人不仅仅由智能构成。

他进一步举例：计算机也许懂得饭店是什么意思，但它绝不会懂得得客人是否用脚吃饭，不懂得服务小姐是飞到桌边，还是爬到脚边；总之，计算机永远也不会有足够的知识来认识世界。但麻省理工学院的研究员明斯基却不同意德赖弗斯的观点，他认为机器人的智能是无限的。他对“人工智能”的解释是：这是一门科学，它使机器去做这样一种事情，如果这种事情由人来做的话，就会被认为是有智力的行为。明斯基同时是一位物理学家、数学家，还对心理学、社会学、神经学都有所研究。他指出，人工智能是心理学的一个新门类，这个门类用实验的方法，以计算机为手段模拟人类思维的本性。他认为自己所研究的计算机，是一门全新的科学；当然机器并不是人，它永远没有人的那种快乐或是痛苦的情感体验，只是热衷于掌握纯粹的知识。举个例子来说吧，人可以给计算机输入“水”的概念：水是一种液体，表面是平的；如果从一个容器倒入另一个容器里，其数量不变；水可以从有洞的容器里漏出来，能弄湿衣服，等等。但是，它获得有关水的最一般的信息之后，就尽力回答一个很重要的问题：“如果将盛满水的玻璃杯倾斜，那会怎样呢？”计算机在它的荧光屏上显示出了一只倾斜到水平位置的玻璃杯，尽管计算机知道引力定律，但它还是固执地在荧光屏上显示：玻璃杯歪倒了，可液体就是不外流。计算机永远不会从痛苦的、但却是有益的经验中体验到那种衣服被弄湿的人所感受到的不快心情。

所以有一个名叫申克的心理学家正领导一批学者从事这个令人感兴趣的课题的研究：让计算机学会阅读和概括读物内容，回答有关问题；让计算机学会几种人类语言，并互相翻译；让计算机学会对话、学习论证艺术、背单词……

与人对话

美国耶鲁大学曾经设计了一台这样的计算机：它的存储器里没有保存预先准备好的固定说法，它自行编制答话，会论证，会“思考”，某种程度上有点像人。靠着心理学和信息论，科学家为自己提出了一个令世人惊异不已的课题：把人的思维方式和行为研究清楚，然后去人工模拟它。

谈到“人工智能”这个词的时候，我们马上会把它跟一些非真实的东西联在一起。这个词的出现，令许多人提心吊胆：机器人和人一样了，那人类将何去何从！有的人在拼命捍卫着人类自身的最后一个堡垒，使其免遭机器人的伤害、侵犯。问题之所以复杂还在于这个词至今还没有形成统一的定义。明斯基说：“这是一门科学，它使机器人去做这样一种事情，这种事情如果由人去做的话，就会被认为是有智能的行为。”这类俏皮的定义用处不大，有时简直会把研究者引到实用形式主义的沼泽中去。另一个叫图灵的研究者提出了人工智能的测试方法：如果人类猜不出计算机跟他谈话时将表述何种内容——不知道它要说什么，那么，这台计算机已经达到了人的智能水平。他的这一番高论曾经引起了轰动，给学术界添了不少忙乱。为了排除计算机言语问题，这样的对话最好是利用电传机进行。对于许多控制专家来说，为达到图灵所说的水平，进行了大量的工作。数不清的各种各样的电子交谈者纷纷问世。

60年代末，美国控制论专家、麻省理工学院教师魏森鲍姆编成了几个程序，其主要目的是满足图灵的测试条件——把吹毛求疵的技术专家搞糊涂。这种做法的基础是似是而非的对话。在进行这种对话时，交谈者只是看起来像是在交谈。“交谈者”实际上不去考虑交谈对方所说的意思，而是把听到的东西作些并不复杂的形式上的改变，组成自己的答话。请看：

研究者说：“朋友建议我到您这儿来，他说这多少可使我快乐些。”

计算机吃惊地问道：“您的朋友建议您到这儿来？”

研究者说：“他说我总是郁郁不乐。”

计算机说：“您郁郁不乐，我很遗憾。”

详尽研究了无聊空洞的沙龙对话之后，魏森鲍姆发明了他那富有魅力的

“机器人女士”。他发现他的某些同胞能在毫无兴趣的情况下应付对方谈话，而且他们的对话仍能很好地进行下去。这个机器人女士继承了这一能力，能在问话中找到关键词语，然后组成一些公式化的令人感到恰当的答案。看得出，这位“女士”是有些智能。但实际上，她的智能有限，只是善于伪装罢了。“女士”的头脑十分简单，在人说出来的话语中，一些固定的关键词语迫使它产生反应，提出一些固定的语句来。比如，当人说“你不知道某某”时，“女士”便会答道：“为什么您认为我不知道呢？”她能说会道，但只不过是一个沙龙里闲聊的能手罢了。

科尔比在斯坦福大学编制了另一种计算机程序，它与上述“女士”不同。它的任务是帮助刚刚开始工作的精神病医生获得某些同重病患者交谈的经验。这个程序模拟的是患迫害狂的病人。程序中存储了一定的履历情况：佩里，28岁，未婚，在邮局工作；他极其脆弱，对涉及他的外貌、教育和信仰等所有问题都敏感；他的爱好是看电影和赛马；有一次，他竟朝赛马场赌注登记员猛扑过去，因为那个人没付给他赢得的彩金；从此，他便开始惧怕黑社会的报复。交谈中，佩里的情绪经常变化。如果谈话主持人经常地触及到佩里的“痛处”，佩里便开始激动，出现妄想狂症状。下面是他们的对话：

医生：“您怕黑社会吗？”

佩里：“黑手党是最可怕的暴徒。”

医生：“您跟黑手党有什么联系吗？”

佩里：“您没看到吗，他们知道我。”

医生：“他们怎么会知道你？”

佩里：“他们在监视我。”

医生：“为什么？”

佩里：“他们想罗织罪名把我打入监狱。”

医生：“他们为什么要害您？”

佩里：“他们想置我于死地。”

医生：“为什么呢？”

佩里：“我掌握着黑手党的罪证。”

一群精神病医生被安排通过电传机跟一个真病人和佩里同时进行交谈，虽然他们知道其中一个交谈者是计算机，但猜不出究竟哪个是计算机。这样，图灵测试法便开始发生作用了。后来发生了更加有趣的事，先前魏森鲍姆制作了一个模拟精神病医生医治某些神经功能失调症的机器人；后来产生了用这个机器人来治佩里的想法，这是它们之间的对话：

医生：“您好，请说说您哪儿不舒服？”

佩里：“我有时生别人的气。”

医生：“我不太理解您说的意思。”

佩里：“您应该注意听些。”

医生：“请继续说吧。”

佩里：“我曾经去过贝—梅多乌斯赛马场。”

医生：“您去干什么？”

佩里：“我去赛马了。”

医生：“您还想讨论什么？”

佩里：“我对赛马感兴趣。”

医生：“您为什么要说这些呢？”

佩里：“那里赛马赌博时捣鬼。”

医生：“我不太明白您的意思。”

佩里：“您真是个令人讨厌的人！”

医生：“您喜欢把我看作是个真正令人讨厌的人吗？”

佩里：“我听腻了。”

医生：“为什么？”

佩里：“再见！”

医生：“认识您十分高兴。您应交付399美元25美分。”

这就是它们的对话，交谈得不错，尽管医生有些“瞎蒙”。程序员准备逐步完善“佩里”的程序，以便年轻的医生们能在对话过程中“治愈”这个人造病人。到那时，大学生们便可以通过跟计算机交谈来学习，免去面对真正的精神病人时因医术不熟练造成的痛苦。

教会机器人去抓住这样或那样的实质更为重要。跟计算机谈话有两种类型：有限的交谈和有限的理解。在有限的交谈中，机器人“理解”它所交谈的全部内容，不过只是涉及到确定话题的情形下，比方说，下棋或摆积木。在有限的理解时，可以同它随意交谈，但是它却远远不能全部理解你的话。魏森鲍姆编制的机器人“女士”这个程序正属于此类。“女士”只能表面上理解事件和现象。不过，随着控制对话理论和实践的发展，机器人的言语变得越来越能表达意思了。图灵测试法开始经常性地生效了。

美国的一家电子计算机公司的副董事长，阴差阳错，接受了一次图灵标准测试。从此，这个标准的地位开始下降了。因为控制专家们由此发现，它也不是检验计算机智能极限的最佳标准。

最佳标准是什么呢？怎样的智能水平才够称得上是真正的“智能”机器人呢？这又成了摆在智能科学家面前的一个新问题。

机器人教给你

计算机事业的发展是建立在许多科学研究者“异想天开”的主观设想和辛勤劳动的客观实践的基础之上的。前面已经说过，一些学者在研制控制对话原理，做出了不少贡献。此时，另一些实践家和实用主义者则努力将机器人的这种新能力套在科技进步的大车上，他们决心让机器人具备具体的领域中的某些知识。

我们知道，计算机所获得的全部信息因素被一个相互依赖的复杂系统联系在一起。计算机比起逻辑推理来，更经常地采用类比和判断的方法，它将这些要素进行归类、合并和综合，渐渐地发展了自己的“思维”能力。现在我们来回顾一下机器人在这个发展过程中的一些历史性事件。

最初一批这样的计算机诞生于50年代末。它们证明了约40个定理，并且能解答象“建造儿童金字塔”一类的简单小问题。到60年代，人们已经能够同计算机谈论天气之类的话题了，因为这些计算机了解气象学，并具备正确造句所必需的句法知识。比如，如果对它说：“我不喜欢夏天下雨。”它会彬彬有礼地回答：“是的，不过夏天并不经常下雨。”此外，还有一个叫“棒球”的程序能解答与本年度比赛有关的所有问题：比赛地点、比分、参赛队的人员情况。而“谈谈”程序，它已经开始对交谈者的家庭关系感兴趣了，尽管它确实对此一无所知。只是到了1965年，机器人“先生”才开始更多地注意词义，而不仅是单词在句中的排列顺序。计算机“学生”也是这种类型的，像一个学习成绩优秀的学生，能解答一次方程，能用流利的英语叙述解方程的顺序。

输入计算机中的知识专业化程度越高，计算机掌握它们的可能性就越大。现在，有些计算机已成了真正的“技术顾问”。比如，它们已经在协助专家们去确定哪个地层矿产丰富；协助专家们作出有关传染病的诊断。要制造出这样的“专家”来，必须把人——专家的知识，传授给它们。然而，不管令人多么难以置信，主要困难仍在于怎样把这些知识从人的大脑中“全掏”出来。比如，医生作出诊断时，根据经验，遵守一些规则。这些规则，他几乎是在下意识地和机械地加以运用的。研究者们花费了好多时间去采访医生和其他专家，以便弄清楚他们思维过程所固有的基本规律。只要能将他们思维的全部过程还原，那么，再把它复制于计算机程序中，这相对来说就不复杂了。从1965年开始，计算机中的第一个“专家”便由法伊根鲍姆在斯坦福制成了。它一出生，就自告奋勇地帮助化学家确定物质的分子结构；另一个技术顾问“探矿者”，工作起来更是严谨。它详细地研究地质图和土壤样图，以便确定存在的矿床。它居然在华盛顿州发现了一座蕴藏丰富的钼矿。

而计算机“医生”，它的程序编制于70年代。它在得知诊断结果和主要症状后，能对传染病作出诊断。最精彩的是，如果应用人要求它解释作出这样诊断的理由的话，那么它任何时候都能说明作出这种诊断的理由是这个，而不是另一个。匹兹堡大学的一位计算机专家波乌普尔和内科专家迈尔斯还设计了计算机“科达”的程序，这个计算机在其存储器中存储着比一个医生在任何情况下所记住的更多的病症。它可以把事实、评定和判断结合起来作高难的诊断。计算机竟然学会了诊断？对的，不信，请看下面的实例：

有一天，人们给这台计算机输入了一个中年人的详细病情。当时，这个中年人脸色难看之极，呼吸困难，被救护车送到了医院。迈尔斯初诊为心脏病发作。而计算机注意到了该病人的病情——胸廓不感到疼痛，以前发作心脏病时，血压正常，病历中有关于糖尿病的记载，计算机先考虑了十多种疾病的症状，否定了这些假设的疾病。然后，在荧光屏上显示出主要诊断结果，几分钟后，计算机得出确诊：病人是心脏病发作。而医生要作出同样的确诊则需要几天的时间。在某些复杂和异常情况下，它作出的确诊比私人医生的确诊更为正确、更为细心。所以迈尔斯医生认为，计算机几乎总是愿意同有足够时间的医学专家研究患者的每一种病症。例如，进行过附加测试以后，

“科达”就可以成为医生们的普通参谋，它甚至可以降低医疗费，因为根据计算机提出的问题，医生指定病人去化验的次数将会减少。

现在这样的“专家”队伍已经扩大了。长此下去，它们定将儿孙满堂。例如，正在研制的电子计算机，会翻译，会辨别书面语和口语，会指出错误，会学习，会改正错误。总之，未来的“专家系统”所涉足的领域将越来越广泛，从天上到地下，从古代到现代——真正做到“天上知三分，地上全知道”（虽有点夸张，但符合它发展的方向和人们的愿望）。

四、有哪些机器人通过了图灵测试

按照图灵测试的标准,CleverBot妥妥的通过了。

但在比赛中真人的成绩是63%,所以大家认为CleverBot还是不如人类聪明,导致3年后被EugeneGoostman抢了“首次”的风头。此外,“印度科技节”的权威性也远不如“英国皇家学会”,后者的会员可是有牛顿、达尔文、爱因斯坦哦。但也有专家认为,CleverBot的智力不在EugeneGoostman之下。

类人行为变异性（Behavioralvariability）可以模糊人与机器之间的区别，即可以帮助机器人看起来更像人类。这一工作可以为未来的机器人设计提供指导，赋予机器人具有人类可以感知的类似人类的行为。

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