深度学习并不是机器人智能化的终点

要让机器人能真正像人一样思考，则不仅需要为其配备类人的“大脑”，与人相近的认知外界的方式也是不可或缺的。耳聪目明和头脑灵活都是人类拥有良好智力的表现，机器人亦需中枢与终端并重。

深度学习能力是反映机器人智能化程度的重要标志，因而也是当前各大科技公司研发的重点。通过研究和模拟人类神经网络的结构及运转方式，并将科研成果逐步应用于设计实践，机器人的深度学习能力不断增强，智力日益提高，“思维”变得越来越像人。不过，要让机器人能真正像人一样思考，则不仅需要为其配备类人的“大脑”，与人相近的认知外界的方式也是不可或缺的。

人类对外界的认知主要来源于五种感官，即视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉五感。因此，当前业界在赋予机器人以类人的知觉时，也主要据此分成五个分支。无论是虚拟机器人还是实体机器人，只要是往类人的方向发展，则都绕不开对这五类感官的模仿。只不过根据定位与功能的不同，而在感官种类与感知程度上有所差异。

视觉

人类所感知的信息有大约90%来自于视觉，相应地，机器视觉在机器人五感中也占有举足轻重的地位。机器人的“视觉器官”主要有光敏传感器、色敏传感器等。

上个月，美国卡内基梅隆大学工程学院的研究人员开发出一种可以自动识别和分类不同种类的金属3D打印粉末的机器视觉技术，准确率超过95%，有望在5年内普及。计算机的粉末识别能力实际上比训练有素的人更好。研究人员认为他们的工作会有助于未来的自主微观结构分析研究。

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