曹克剛

摘 要：正是因?yàn)闄C(jī)器人的工作性能與工作準(zhǔn)確程度會受到機(jī)器人智能化程度的直接影響，所以近些年來社會對機(jī)器人的智能化功能提出了越來越高的要求。如何加強(qiáng)對機(jī)器人智能化的深入研究工作則具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。該文筆者即對機(jī)器人智能化研究的關(guān)鍵技術(shù)展開粗淺的探討，并提出機(jī)器人智能化研究的未來發(fā)展方向，以供廣大同行參考借鑒。

關(guān)鍵詞：機(jī)器人 智能化 關(guān)鍵技術(shù) 發(fā)展展望

中圖分類號：TH122 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-098X（2017）04（a）-0002-02

現(xiàn)如今一個國家機(jī)器人的智能化程度往往直接體現(xiàn)了這個國家的科技水平與綜合國力。所以，世界各國紛紛加強(qiáng)了對機(jī)器人智能化的研究工作，我國自然也對機(jī)器人的智能化研究工作給予了相當(dāng)大的重視，以期能夠進(jìn)一步提高我國機(jī)器人的智能化水平。該文筆者即結(jié)合個人在工業(yè)機(jī)器人的研究經(jīng)驗(yàn)，對機(jī)器人智能化研究的關(guān)鍵技術(shù)及其未來發(fā)展方向進(jìn)行展望，以期推動我國智能機(jī)器人的發(fā)展。

1 機(jī)器人智能化研究的關(guān)鍵技術(shù)

第一，仿腦技術(shù)。仿腦技術(shù)其實(shí)質(zhì)就是從腦結(jié)構(gòu)入手，對人腦所進(jìn)行的抽象，并通過計算機(jī)技術(shù)模擬人類思維模型，利用基因改造手段使機(jī)器人在面對復(fù)雜情況時能夠擁有自主分析能力。仿腦技術(shù)認(rèn)為，人類之所以擁有高層次的認(rèn)知能力，這與人類大腦的特殊結(jié)構(gòu)、處理機(jī)能往往有著密不可分的聯(lián)系。因此，在機(jī)器人智能化研究上，研究人員往往從仿腦思路入手研究，提出了生物腦啟動認(rèn)知模型以及學(xué)習(xí)方法，以此提高機(jī)器人在更高層次上的認(rèn)知能力，這也是目前我國在工業(yè)機(jī)器人智能化認(rèn)知研究上的一條重要思路。我們都知道人類的大腦是由灰質(zhì)、白質(zhì)、大腦皮層，這三個區(qū)域構(gòu)成，其中大腦皮層中有著千千萬萬個神經(jīng)元復(fù)雜連接而成。而仿腦技術(shù)恰恰對大腦皮層工作機(jī)制的模擬。機(jī)器人智能化研究人員通過對生物學(xué)腦部系統(tǒng)的研究，模仿腦部工作機(jī)理建立了一系列的腦基設(shè)備，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人對感知信號、路徑規(guī)劃、運(yùn)動控制等高級別的認(rèn)知功能。尤其是近些年來腦成像技術(shù)發(fā)展飛快，人們已經(jīng)對腦特定區(qū)域以及腦功能擁有了一個較為深入的理解，并通過模擬頂葉皮層、運(yùn)動皮層結(jié)構(gòu)的機(jī)理形態(tài)，建立了一種學(xué)習(xí)心智旋轉(zhuǎn)潛在神經(jīng)機(jī)制的神經(jīng)模型，進(jìn)而使機(jī)器人在一定程度上也擁有了對圖像的識別能力以及規(guī)劃判斷能力?？梢哉f與傳統(tǒng)計算模型相比，雖然在智能化程度上大腦神經(jīng)系統(tǒng)的智能化程度更高，但是我國在仿生物腦技術(shù)的研發(fā)上仍不算成熟，普及率較低，所以，在仿腦技術(shù)上仍有許多問題需要解決。

第二，自主心智發(fā)育技術(shù)。對于機(jī)器人而言自主心智發(fā)育技術(shù)勢必是其未來研究的重要科學(xué)技術(shù)。心智發(fā)育是一種依托于類似大腦的自然系統(tǒng)或者是人工嵌入式系統(tǒng)之上的計算過程，在發(fā)育程序的控制下系統(tǒng)能夠通過傳感器、執(zhí)行器、非結(jié)構(gòu)環(huán)境自主實(shí)施交換，以此實(shí)現(xiàn)心智的發(fā)育。尤其是現(xiàn)如今需要機(jī)器人處理任務(wù)的難度越來越高，心智發(fā)育技術(shù)的應(yīng)用恰恰就解決了當(dāng)前機(jī)器人智能化研究所處的瓶頸問題，使機(jī)器人能夠向著更加自主、更加自適、更加多功能的方向不斷發(fā)展。與此同時，也正是因?yàn)樽灾餍闹前l(fā)育模擬了人類的認(rèn)知發(fā)展過程，因此受到整個認(rèn)知發(fā)展過程的啟發(fā)，機(jī)器人研究人員也提出了機(jī)器人的階段性認(rèn)知發(fā)展模型，并讓機(jī)器人通過與外在環(huán)境所發(fā)生的相互作用產(chǎn)生感知運(yùn)動經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)而形成相應(yīng)的學(xué)習(xí)框架，從而讓機(jī)器人獲得更高級的認(rèn)知行為。目前，機(jī)器人智能化研究人員在自主心理發(fā)育技術(shù)的研究上，主要還是將重點(diǎn)放在發(fā)育模型的構(gòu)建、發(fā)育學(xué)習(xí)算法設(shè)計這兩個方面之上，其中發(fā)育模型定義了智能機(jī)器人的體系結(jié)構(gòu)，對信息數(shù)據(jù)處理流程進(jìn)行了相應(yīng)的規(guī)定，也就對機(jī)器人的學(xué)習(xí)速度、任務(wù)執(zhí)行效率產(chǎn)生了直接的影響，所以，發(fā)育模型也是目前自主心智發(fā)育技術(shù)的研究熱點(diǎn)所在。

第三，大數(shù)據(jù)技術(shù)。作為計算機(jī)控制技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的結(jié)合——大數(shù)據(jù)技術(shù)，其也可被稱之為巨量資料技術(shù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)最大的特點(diǎn)就是需要利用全新的處理模式，從而對信息資產(chǎn)進(jìn)行更強(qiáng)的決策與洞察，而其核心價值則是通過對海量數(shù)據(jù)的分布式存儲于分析，結(jié)合計算機(jī)控制技術(shù)，讓海量數(shù)據(jù)中的潛在信息能夠得到更好的利用，服務(wù)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提高人們的生活水平?，F(xiàn)今研發(fā)的智能聊天機(jī)器人，主要還是立足于大數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)積累之上，僅僅是依靠了大數(shù)據(jù)中的搜索功能，在聊天過程中尋找對應(yīng)的單個話語點(diǎn)，進(jìn)而對溝通者做出的恰當(dāng)對答。所以，雖然看上去是在和人類進(jìn)行交流，但是就整體溝通而言，機(jī)器人還不具備獨(dú)立思考的能力。所以，在大數(shù)據(jù)平臺上，要想實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的智能化發(fā)展，仍然是現(xiàn)如今機(jī)器人智能化研究所面臨的重要課題，也是國際科學(xué)技術(shù)前沿的未來發(fā)展方向。

2 機(jī)器人智能化研究的發(fā)展方向與展望

第一，逐步實(shí)現(xiàn)軟計算技術(shù)。軟計算技術(shù)不僅包括對機(jī)器人任務(wù)空間基本功能的數(shù)學(xué)描述、免疫算法等智能算法的非數(shù)字類非線性問題的建模，還包括了智能發(fā)育模型參數(shù)設(shè)計的數(shù)值類非線性問題的建模與求解?？梢哉f與傳統(tǒng)的計算方法相比，軟計算具有更高的自適應(yīng)性、低耗性，能夠更好的對多變量與非線性系統(tǒng)問題進(jìn)行處理。

第二，云服務(wù)系統(tǒng)將成為終端執(zhí)行設(shè)備。隨著科技的發(fā)展，在計算機(jī)的智能化研究工作中勢必會將云計算機(jī)技術(shù)應(yīng)用其中，這樣做的最大好處就是能夠通過無線通訊系統(tǒng)將機(jī)器人連接起來，并且利用云端數(shù)據(jù)庫在資源上的存儲功能，使機(jī)器人與機(jī)器人之間能夠進(jìn)行知識共享、信息交流，促進(jìn)機(jī)器人個體智能水平的不斷提高，因此，這必須會成為未來智能化研究的重要方向所在。

第三，實(shí)現(xiàn)多功能設(shè)計理論及關(guān)鍵技術(shù)的有效應(yīng)用。隨著科技發(fā)展，未來的機(jī)器人智能化研究內(nèi)容還應(yīng)該落實(shí)在如何確保檢測對象特性反映的精確與完善之上，并且還要進(jìn)一步提高信息可靠性的多傳感信息融合技術(shù)，在復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)環(huán)境下智能機(jī)器人的感知、定位、協(xié)調(diào)技術(shù)以及智能機(jī)器人的環(huán)境與人機(jī)交互感知技術(shù)，并基于網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)距離控制技術(shù)理論設(shè)計與性能展開分析，針對生物-機(jī)械-電子一體化系統(tǒng)的基本理念與優(yōu)化設(shè)計進(jìn)行研究。

第四，將“深入學(xué)習(xí)+大數(shù)據(jù)”模式與智能研究相融合。大數(shù)據(jù)技術(shù)就是一種能夠?qū)C(jī)器人與物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)系在一起的科學(xué)技術(shù)，其數(shù)據(jù)類型是由半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)組合而成。而基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器人學(xué)習(xí)方法，對這些數(shù)據(jù)恰恰能夠進(jìn)行有效的分析、處理，也就能夠提高機(jī)器人的實(shí)際學(xué)習(xí)速度以及工作效率，這對進(jìn)一步改善機(jī)器人的工作性能和智能程度有著重要的作用。所以，將“深入學(xué)習(xí)+大數(shù)據(jù)”模式融入到機(jī)器人智能化研究之中則是處理好結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的基礎(chǔ)理論，設(shè)計方法所在，同時，也是做好非結(jié)構(gòu)非線性化環(huán)境機(jī)器人控制問題的研究關(guān)鍵所在。

3 結(jié)語

綜上所述，該文筆者對機(jī)器人智能化研究的關(guān)鍵技術(shù)逐一展開探討，并就機(jī)器人未來的智能化研究發(fā)展方向提出展望，也是希望通過該文筆者的粗淺闡述能夠?yàn)閺V大機(jī)器人研究工作者在今后的智能化研究工作上提供一些有益的建議，從而促進(jìn)智能化機(jī)器人的良好發(fā)展，使機(jī)器人的智能化功能與性能都能夠滿足工業(yè)發(fā)展需求，更好地服務(wù)于社會。

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