大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于培训机器人的总结的问题，于是小编就整理了1个相关介绍培训机器人的总结的解答，让我们一起看看吧。
为什么机器人研究了几十年进展仍不大？
机器人之术，繁复多变，涉猎学科广泛，如机械工程、电子工程、计算机科学、人工智能等。虽机器人研究垂数十年，而其进非始终迅疾或线性，原因包括：
1. **技术之难**：机器人术综合复杂，需多技术融合。如机械设计之外，尚需强计算力以行任务规划与执行，及高精度感知系统以识环境。
2. **理论实践之转**：理论研究须化为实用，此过程挑战诸多。如实验室中机器人或于控制环境表现佳，然现实世界之多样与不可测，机器人或难应对。
3. **成本之问题**：研发先进机器人术需大投资。高成本限制研究开发之范围，亦影响机器人术商业化之进程。
4. *****安全之考虑**：机器人术发展，***安全问题愈显。如机器人决策之透明度、隐私保护、人与机器人交互之安全，皆需严审。
5. **环境适应性**：机器人须适各种不同环境条件。虽工业自动化领域机器人已显著进步，然复杂非结构化环境如家庭街道，机器人适应性仍为一挑战。
6. **人机交互**：机器人须与人有效交互，非仅执行任务，亦需理解人类之意图情感，此需高度复杂人工智能与认知技术。
7. **标准化兼容性**：缺乏统一标准与兼容性协议，亦阻碍机器人术发展与应用。
虽有此挑战，机器人术过去数十年实有显著进步。如工业机器人已广泛用于汽车制造、电子产品生产；服务机器人如清洁、配送机器人，已开始商业环境应用。且随人工智能、机器学习技术发展，机器人决策力与自主性不断提升，为未来发展奠定坚实基石。
说到底，还是整体科学技术水平不够。科技创新从来都不是某一领域可以孤立的发展的。就拿计算机硬件水平来说。不光是机器人的进展受到计算机硬件水平的限制，包括基因测序这种高度依赖计算机算力的技术，如果不是这些年计算机技术的飞速发展，根本难以达到实用水平。而机器人的发展，不光依赖计算机的算力，还要求计算机小型化，机械部件的高强度与轻量化，以及电池的高容量密度，还有信息通信的高速度与低延时……凡此种种的一揽子科技水平都要达到一个较高的水平，才有可能造就真正实用的机器人。
当年瓦特发明蒸汽机也不是他一人的功力，如果不是当时整体的机加工水平达到了足以制造内燃机的程度，瓦特就是脑洞开得再大，也造不出蒸汽机。现在不是流行穿越***吗？大家可以想象一下，如果一个内燃机专家穿越到大明朝，他如何能就当时的冶金技术，机加工技术，***油炼油技术……等等技术条件，制造出一台内燃机呢？
希望我的回答能给题主启发。
机器人发展的最终目标是“身体”比人类结实，“脑子”比人类好用。机器人发展的进程我认为还是比较快的。只是除了“技术 ”外，机器人要想成熟的应用于社会，还有一些法律、***层面的东西要解决。
分析：首先说技术方面，人类之所以称为高级动物，是因为会用 语言交流、有情感、懂得学习、会总结经验，机器人想要达到这 一点并非易事，它并不能用普通的"if else"编程逻辑判断，人类所处的场景数以万计，情绪时常“喜怒无常”，这对于编程人员来说就是巨大的挑战。苹果公司的人工智能语音siri尽管经历了13年的发展，但仍然回答不了很多问题，只能弹出网页让用户自己看。尽管如此，机器人的发展从未停滞，生活中表现在汽车自动驾驶、Ai语音智能正逐渐走进寻常百姓家里，而这些技术都是研发机器人的重要组成部分。
对于机器人，人类一方面希望它“智商”越高越好，另一方面又希望它能完全服从于人类。这本身就存在一定矛盾，人都有任性、耍脾气、烦燥的时候，你让机器人如果做到？据报道，1985年前苏联国际象棋冠军古德柯夫在同机器人棋手下棋时，因连赢机器人数局，机器人突然向金属棋盘释放巨大电流，将这位国际***杀死。机器人有自己的意识、思维、认知能力后，人类还要照顾、迁就机器人的感受，到最后谁服务于谁还很难说，这无疑给人类现有的社会秩序带来巨大挑战与风险。
法律层面包括机器人的法律人格、侵权责任承担等问题，机器人想要更快发展，人类需要完善现有的法律制度。
总结：机器人发展受限是多方面的，不过我认为现行的发展已经足够快了。对于机器人的应用，我认为人类应该谨慎，毕竟人靠劳动而生，都依靠机器人了，人类还有多少存在的价值？
机器人研究了几十年也仅仅是刚刚开始，现在是原始、初始阶段。机器人的发展历程会从初级阶段到中级阶段再到高级阶段，延续发展千百年，再到超级阶段、神奇的登峰造极阶段又要几千年，现在的进展当然不大。
机器人的发展会从部分能力像人，简单形体像人，到很多能力胜人，形状与***几乎一样。将来机器人***会难以区分，机器人普遍养活、服侍***。也有坏***，野心家利用机器人***……
曾经有当前预言家预言未来机器人会消灭人类！
是机器人作为人类的高级[_a***_]服务于人类，还是会超越、消灭人类？
看我的科学预言***《奇遇未来》。
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机器人在近几年取得的进展还是比较大的，波士顿动力的那只机器狗就是很好的例子。不过，在之前的几十年中，机器人的进展确实不大。
为什么会出现这种情况呢？这是因为直到近几年人工智能才突破了自己的瓶颈，进入到一个快速发展期。近代人工智能依赖的一个重要理论是深度学习。尽管这不是一种新的理论，但是，深度学习要想取得好的成效需要具备三个条件，即大量的数据、算法、算力。这三个条件，尤其是算力和数据，都是在近几年才得到很好的满足，从这种意义上讲，机器人在近几年才取得突破性的进展也是自然而然地结果。
这里说到算力，补充一点，即深度学习为什么需要那么高的算力才可以出效果？其实这与我们的计算机结构有很大关系。传统计算机是把存储和计算分开的，这样的设计其实并不适合人工智能。因为，如果参考自然界各种生物的神经元，每个神经元实际上都有存储和计算的能力。但是没有办法，这里有个路径依赖的问题。既然是依靠传统的计算设计人工智能，就只能遵从其相应的规则。也就是说，我们现在的人工智能，实际上是通过编程的方式在传统架构中构建人工神经网络，这并不是一种最优的方式，换一种方式，直接在芯片中编排神经元晶体管来构建人工神经网络可能会更好一些。值得一提的是，得益于材料科学的发展，同时具有存储和计算能力的神经元晶体管已经被德国的亥姆霍兹研究中心（HZDR）设计出来。至于未来呈现一个什么样的走向，也是一个路径选择问题。
补充的这些资料可以从另外一个角度来说明在一个很长的时期内机器人没有取得进展的原因，其中，路径依赖问题是主要的。从另一方面讲，要想更好的进行创新，就要思考问题的本质所在，一味沿着原来的道路前进，有时并不是一种好的选择。
到此，以上就是小编对于培训机器人的总结的问题就介绍到这了，希望介绍关于培训机器人的总结的1点解答对大家有用。
