未来机器人，将能更智能的学习

互联网的发展将我们带入了大数据的时代，而智能数据时代是大数据时代的新的阶段。在具有人类感觉机器人出现的过程中，云计算、大数据、物联网势必会起到非常重要的作用。每一台具有人类感觉的机器人，实际上就是一台云计算终端，或者说就是一台智能电脑。这台智能电脑的系统虽然定制不同，但基本上受“云”的控制。

机器人所具有的人类感觉，很有可能是其大数据库中由人类提供的无数感觉数据的“再现”。伴随着机器人的发展，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。

目前，机器人已经非常擅长做精确的重复性工作，这也是为什么机器人通常适用于那些经过精确设计的情况。这也解释了它们为何无法轻易地接受新任务，或者在不熟悉、不确定的情况下工作。人们期待人工智能技术能够嵌入到更多的机器人与设备中，新一代的人工智能技术与算法，能够使机器人学的更快更好。

IBM正在利用机器学习算法训练机器人更好地将合适的姿势、音调与语句结合，IBM的人工智能技术已经被加载于其他公司生产的机器人上，例如软银的礼宾与销售助理机器人“佩珀”。机器学习算法能够帮助机器人学习更好地导航（自动驾驶），并且与诸如仿生眼睛等机器人设备结合。

机器学习算法的一个关键应用就在于数据分析，视觉数据分析的进步以及速度的加快，将会跨越不同的领域并带来广泛的影响。人工智能在理解图像方面的能力将大大加强，而扩大视觉分析影响的一个关键领域便是医疗体系，人类在工作时需要处理海量的视觉信息，如一个放射科医生每分钟需要对16张放射相片做出诊断。加快数据处理的速度会大幅提升人工智能在商业中的表现，机器学习将会取代手动数据处理与数据监管，节省下的时间又可以促进数据策略的发展。

机器学习有很多种方法，有些已经在研究室里表现出了非常明显的效果。尤其是深度学习方法对工业机器人产生了重大影响，深度学习方法采用大型仿真神经网络，在训练机器人理解图片、视频和声频内容的方面不可或缺，部分公司使用这一方法来训练机器人观看、抓取和推理。

用来处理语言的机器学习算法的提升，会让人们与计算机之间的交流更加容易。一直以来，人类都是基于计算机语言与其进行交流，这正是我们需要跨越的一步，自然语言处理的进步将会开始颠覆这样关系。