人工智能与机器人技术的融合：为自主家用机器人铺平道路
近期，人工智能 (AI) 的飞速发展，以及机器人硬件、传感器和驱动装置的稳步进步，正在推动人们对通用类人机器人开发的猜想和大量投资。长期以来，科幻作品中一直存在着个人机器人协助日常生活的愿景，而这些技术的融合正使这一前景变得比以往任何时候都更加切实可行。波士顿动力和特斯拉等公司正在展示日益复杂的原型，这表明能够在人类环境中执行各种任务的机器人，可能会在可预见的未来从实验室走向家庭，尽管实际的时间表仍有争议。这种进步，尤其是在人工智能理解语言和解释复杂场景的能力方面，正在转变公众的看法，并降低对能够与我们并肩工作的强大自主系统的可行性的怀疑。
在这个时代，我们可以与人工智能程序进行对话，仅凭文本回复就几乎无法与真人区分，或者使用人工智能工具生成照片般逼真的图像和艺术作品，其能力甚至超越了许多受过训练的人类，因此，类人机器人成为我们日常生活一部分的想法不再完全是虚构的。这些人工智能的突破为在家庭等复杂、非结构化环境中运行的机器人提供了“大脑”和感知能力，而这些能力以前是主要的瓶颈。
机器人技术是一个快速发展的领域，新技术和研究不断创造新的可能性和类别。随着先进系统获得更复杂和适应性更强的能力，不同类型机器人之间的界限正变得越来越模糊。然而，至关重要的是要理解一个基本的区别，这不仅仅基于外观或功能，而是基于它们的核心运行原则。
我们可以根据一个关键方面对机器人进行大致分类：它们是执行预定义的指令序列（程序化机器人），还是可以利用人工智能（自主机器人）学习和自主执行任务。
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程序化机器人：这些机器人根据预先确定的指令或脚本运行。它们缺乏独立的决策或自适应学习能力。它们通常用于重复性的、例行性的任务，例如汽车制造装配线。它们的操作是预先编程的，通常在执行过程中不需要人工干预，在高度结构化的环境中运行。
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自主机器人：这些机器人具有在动态环境中学习、适应和做出独立决策的能力。它们通常利用人工智能（AI）、机器学习（ML）、先进传感器（如摄像头、激光雷达、力传感器）和复杂的算法来感知周围环境、驾驭复杂性并有效地互动。自主机器人正在探索应用于勘探（如行星探测车）、物流、搜索和救援、医疗保健辅助以及潜在的个人助理机器人等领域。
正是第二类，自主机器人，目前最能抓住公众的想象力，并推动重要的研究和开发。巨大的计算能力和数据存储的可用性，加上算法（特别是深度学习和强化学习）的突破，使得开发能够在人类环境中导航和执行任务的机器人（通常设想为类人形态）看起来是可以实现的。通常追求类人形态是因为我们的世界——家庭、工具、基础设施——是为人类设计的，这可能使形状相似的机器人更容易与之互动。
至关重要的是要理解，不应将自主机器人设想为人类意义上的有感知能力、有意识的存在。它们是能够独立学习和执行复杂任务的精密机器。虽然它们可能看起来和行为都像人类，但它们是否会获得自我意识或理解自身的存在仍然是一个深刻的哲学和科学问题。然而，意识并不是它们成为有用的助手（或潜在的对手）的先决条件。
人类长期以来一直在追求创造这样的机器。自主机器人的历史以重要的里程碑为标志，这些里程碑与人工智能和机器人技术的进步交织在一起：
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1960年代：在斯坦福研究所 (SRI) 创建的 Shakey 机器人通常被认为是第一个真正的移动自主机器人。它可以感知环境、导航、做出决策并解决简单的问题。
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1970年代-1980年代：这一时期见证了传感器、计算机视觉和运动控制方面的重大进步，使机器人能够执行日益复杂的任务，主要是在研究环境中。
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1990年代：自主机器人开始扩展到特定的工业和研究应用领域。美国宇航局的火星探路者任务以索杰纳号探测车为特色，这是一项具有里程碑意义的成就，展示了在另一个星球上的自主移动能力。
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2000年代-2010年代：自主系统更加融入日常生活和工业。例子包括机器人吸尘器（如 Roomba）、自动化仓库系统（如 Kiva Systems，后来的亚马逊机器人）以及自主汽车技术的重大进展。
正如这段历史所示，进步一直在持续，尽管通常是渐进式的，而且并不总是为公众所见。然而，目前的步伐似乎正在急剧加快。在人工智能和机器人技术协同作用的驱动下，自主系统正变得越来越复杂。虽然仍然存在重大挑战——包括可靠的能源、确保人类周围的安全、实现可靠的精细运动技能、开发常识推理、降低成本以及解决深刻的伦理和社会问题——但自主机器人在医疗保健、物流、服务以及最终在家庭中执行复杂任务的潜力，似乎比以往任何时候都更接近。人工智能和机器学习的持续发展有望在未来实现更复杂和适应性更强的机器人能力。