我們好像剛剛經歷了pc到移動的互聯網革命，或許你還沒有完全適應，但現在機器人技術已經是發展趨勢。

不管你信不信，下一個主要的革命將是機器人的崛起。或許用不了多久，我們會像離不開手機一樣離不開機器人。

考慮到機器人的發展速度，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一樣。

現在，盡管機器人技術是一個龐大的學科，但我們今天主要討論機器人的一個特殊方面——感知。

在我們解釋機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。

機器人和人類友好發展

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困難。不過大多數人直到失去后，才知道這三種感覺的價值。

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

如果沒有你關鍵感官的功能和控制，你是很難做出反應解除麻煩的。

我們還必須認識到，感知不僅是每個感官的感知，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，當一個人看一個物體時，這個物體會在視網膜上形成一個倒象。這張由光形成的圖像隨后被視網膜轉換成電信號，并通過視神經發送到大腦。

這個時候，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的細節，包括它的尺寸和與我們的距離。

大自然的設計是原始的并且非常輝煌；要在機器人身上復制如此規模的設計，需要全新的數學嚴謹性和紀律性。

眼球輸入信息

機器人圖像處理（視覺）

正如圖像是在我們的眼球內形成的，機器人也可以在相機的幫助下創建數字圖像。

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

像素值包含許多信息，如灰度、顏色、高度、不透明度等等。在計算機科學中，數字圖像處理是利用計算機算法對數字圖像進行圖像處理。

數字圖像處理是作為數字信號處理的一個子范疇或領域，它與模擬圖像處理相比具有許多優勢。

它允許更廣泛的算法應用于輸入數據，并可以幫助您避免在處理過程中產生的干擾和信號失真等問題。

說了十幾遍蘋果siri還沒有識別怪羅科普的語音

自然語言處理（聽覺）

我們人類理解語言的方式是非常直觀的，但計算機在處理語言時采用了一種更合乎邏輯的方法。

自然語言處理(NLP)是計算機科學、信息工程和人工智能的一個子領域，研究計算機和人類語言之間的語言差異。

自然語言處理有兩種形式:基于規則的NLP和統計的NLP。

在NLP的早期，大多數處理都是基于手寫代碼。后來，NLP轉向了更多的使用統計方法的機器學習范式。

機器人做家務

許多不同種類的機器學習算法已被應用于自然語言處理中。這些算法采用從輸入數據生成的大量“特性”。（機器學習相關，搜索下我們之前文章了解）

一些早期使用的算法，如決策樹，產生了硬“if-then”規則系統，類似于當時常見的手寫規則系統。

然而，越來越多的研究集中在統計模型上，這些模型基于為每個輸入特性附加實值權重來做出軟性概率決策。

這種模型的優點是能夠表達許多不同的可能答案的相對確定性，而不是只有一個，因此，當將這種模型作為一個更大的系統組件包含進來時，就可以產生更可靠的結果。

好了，了解了這些之后，現在你應該可以明白讓機器人理解它周圍的世界需要付出多大的努力!