智能机器人在以后的生活中会是怎样的角色？

关于智能机器人对人类生活的影响，这样的问题己讨论很多年。虽然有很多消极悲观、灰色的思想症结主导了一部分人，比如担忧人过多依赖于机器人，会促使人类肢体退化。再比如担忧人类被机器人反控制，使人类成为机器人的奴隶，甚至被消亡等等。但是这依然挡不住科技发展与前进的脚步，将来的日子也将会有更多更广泛领域的机器人服务于人类。

其实在当今我们人类的世界，机器人早就在服务于我们人类生活许多方面，为什么大家难得一见呢？这主要是对机器人的定义分为广义和狭议两种。工厂里自动化生产线中，每个自功化单元，如自动抓手，自功焊接臀，自动分检识别系统，自动部件安装机，自功包装机等，在广义范畴就被称为半自动或全自动机器人。现在家居装修中流行的智能家居也是智能机器人范畴。其它还有智能吸尘器，智能炒菜锅等。目前智能机器人己遍布工矿、制造、石化、医疗、电子、居家生活等诸多方面。

人们通常理解的机器人，是狭义机器人，是具有人的形态，具有人的思维，能够独立完成人生活中部分或全部事务。相信通过科学家们不懈钻研和努力，假以时日能逐步实现。

智能机器人的研发、完善与进步，对我们人类的生活是具有积极意义的。它提高了生产力，解放了劳动力，提高了工作效力，节约了企业成本，替换了部分人类高危行业，使得人类生活变得更轻松更便捷。至于，人类担忧的问题，随着人类的进步也必然得到解决。

我认为在我们的未来，机器人将取得巨大的进步。机器人技术的进步可能会带来一些负面影响，但我相信，利大于弊。机器人的进步肯定会对很多事情有帮助。先进的机器人可以做一些事情，比如帮助军队作战，加快缓慢的进程，简单地帮助日常生活。未来机器人技术的进步肯定会改善很多人的生活。机器人不仅是机器，还是管家和伙伴。机器人可以帮助我们做一些我们不喜欢或不能做的事情；此外，他们倾听我们的声音，知道我们需要什么，并以家庭一样的方式与我们互动。

人类经验的特点是拒绝服从我们的极限限制。我们逃离了地面，我们逃离了地球，现在，经过数千年的努力，我们试图制造出模仿我们自己的外表、动作和智力的机器，这正引导我们达到这样的一个境界：我们将摆脱所有事物中最基本的两个限制：我们的身体和我们的思想。一旦这一点到来，一旦技术变革的加速步伐使我们能够制造出不仅等同于人类智能，而且超越人类智能的机器，我们将看到半人机器人（像600万美元的人类那样的机器增强型人类）、机器人（像星际迷航中的数据一样的人类机器人混合体）和其他超出我们想象的组合。

尽管古希腊人是最早制造出能够模仿人类智力和自然运动的机器的国家之一（希腊人认为人类智力也可能受自然规律支配的思想鼓舞了人类的发展），但这些努力在欧洲文艺复兴时期如火如荼，产生了第一批栩栩如生的机器人动作。其中包括一位曼陀林演奏女士，由意大利发明家吉安内洛·托里亚诺于1540年建造。1772年，瑞士钟表匠皮埃尔·雅克·德罗兹（Pierre Jacquet Droz）建造了一个名叫L'crivain（作家）的沉默寡言的孩子，他可以用笔写文章。克里文的大脑是一台机械计算机，即使以今天的标准来看，它的复杂性也令人印象深刻。这些发明使科学家和哲学家推测，人脑本身只是一个精密的自动机。与艾萨克·牛顿同时代的威廉·莱布尼茨在1700年左右写道：如果这些理论真的成立，我们在别人思考的时候被神奇地缩小并放入他的大脑，会怎么样。我们将看到所有的泵、活塞、齿轮和杠杆都在工作，我们将能够用机械术语完整地描述它们的工作，从而完整地描述大脑的思维过程。但这种描述不会包含任何思想！它将只包含泵，活塞，杠杆的描述！

很多人都想让他们的智能机器完美无缺，完美无缺的理性蔑视人类的脆弱。这些机器人最终与他们的主人作对，毁灭了全人类，这一反乌托邦的观念在此后的许多科幻小说中都得到了回应。机器智能奴役其创造者的幽灵继续在公众意识中留下深刻印象。但更重要的是，卡佩克的机器人引入了机器人作为人类的模仿或替代品的概念。这个想法在整个20世纪都得到了加强，因为从罗西到C-3PO和《终结者》，机器人在小说和电影中运用了流行的想象力。

然而，第一代现代机器人与这些拟人化的视觉相去甚远，大多数机器人制造者都没有试图模仿人类。Unimate是20世纪60年代流行的流水线机器人，它只能将一只手臂向多个方向移动，并能打开和关闭夹持器。如今，有200多万个Roomba机器人在执行一项以前由人类完成的任务（吸尘），但它们看起来更像是快速海龟而不是女佣。大多数机器人将继续是为执行特定任务而设计的实用设备。

建立人类级机器人的愿望可以被视为人工智能的终极挑战。要做到这一点，我们不仅需要了解人类的认知能力，还需要了解我们的身体技能——毕竟，这是大脑工作的关键部分。在复杂的环境中，协调意图和运动在很大程度上是小脑的责任，它包含了大脑中一半以上的神经元。而身体本身代表了我们的许多复杂性：在描述人体的人类基因组中，比在大脑的设计中有更多的信息。我们正朝着理解大脑如何工作的方向迈出巨大的步伐。电子和生物等各类信息技术的性能/价格比、容量和带宽每年大约翻一番。我把这种普遍存在的现象称为加速回报的规律。我们对生物学的掌握正在加速进行，而且每年都呈指数增长。例如，科学家们花了5年时间才能对艾滋病病毒进行测序，但SARS病毒只需要31天。自1990年人类基因组计划开始以来，每年被测序的基因数据数量翻了一番，每对碱基的成本每年下降一半，从1990年的10美元降到现在的1便士左右。我们在理解基因组如何在蛋白质中表达以及理解广泛的生物学机制是如何工作的方面取得了相当的进展。事实上，我们正在增强和重建人体几乎所有的器官和系统。大脑扫描的三维分辨率呈指数级增长，最新一代扫描仪可以实时成像单个神经元的连接。科学家在大脑中收集的数据量也在逐年增加。他们正在展示，通过将这些信息转换成大脑区域的模型和模拟，可以理解这些信息，其中大约有24个已经完成。IBM最近也开始了一项雄心勃勃的工作，以令人难以置信的细节对大脑皮层的实质部分进行建模。如果我们要重新创造人脑的力量，我们首先需要了解它有多复杂。有1000亿个神经元，每个神经元有数千个连接，每个连接包含大约1000条神经通路。我估计一个成熟大脑的状态需要数千兆字节的信息量：非常复杂。

但是大脑的设计是十亿倍如此简单吗？人类大脑和身体的设计都储存在基因组中，而基因组并不包含那么多信息。人类基因组中有30亿个DNA序列：60亿比特，或8亿字节。然而，它充满了冗余；一个称为ALU的长序列重复了300000次。由于我们知道基因组的结构，我们只能将其信息压缩到3000万到1亿字节，这比微软Word的代码要小。其中大约一半包含了人脑的设计。大脑可以用1500万到5000万字节来描述，因为它的大部分线路在出生时是随机的。例如，小脑中数万亿的连接仅由少数基因描述。这意味着婴儿大脑中的大部分小脑连线是混乱的。这个系统被设计成自组织的，当孩子学会走路、说话和接住一个飞球时，小脑就会充满有意义的信息。我的观点不是说大脑是简单的，而是设计的复杂程度是我们可以理解和管理的。运用加速回归定律来分析大脑的复杂性，我们可以合理地预测，在大约20年内，人类大脑的几百个区域将会有详尽的模型和模拟。

一旦我们了解了大脑是如何运作的，我们就能将这些原理的详细描述编入廉价的计算机中，到20世纪20年代末，这些计算机的功能将是人脑的数千倍，这是加速回报法则的另一个结果。因此，到2029年，我们将拥有硬件和软件，在机器中实现人类级智能。届时，我们还将能够在精细的层次上构建完全类似人类的机器人，并将血细胞大小的机器人送入我们的身体和大脑，从内部保持我们的健康，增强我们的智力。当我们成功地制造出这样的机器时，我们自己就会成为半机器了。换句话说，我们将最终超越我们长久以来认为的终极局限：我们的身体和思想。