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其实，人工智能的发展还要打败很多大小怪兽。即便是战胜了人类围棋高手的AlphaGo目前也仅具备弱人工智能水平！虽然科幻电影里被机器人接管的世界距离我们还有些遥远，但科研人员们正在努力“打怪升级”，争取让能为人类提供服务的机器人早日来到我们身边。

假如你说：“机器人，把桌上的苹果拿去洗洗，给大家吃吧！”为了听懂并服从这个命令，机器人到底要具备哪些本领呢？ 

首先，机器人要理解这句话的含义。这就涉及到语音识别和自然语言处理两个研究领域。语言识别，就是把机器人听到的声波转成文字。自然语言处理，就是把一句按人类习惯说的话，解析成计算机能理解的信息。这一过程并不容易——Amazon近期发布的智能音箱Echo，重点攻关了远距离以及有噪音情况下的语音识别这一难题，但也只能进行有限的对话，更不用说像人类一样理解对话中复杂的情境和上下文了。

假设机器人已经正确识别出这句话。接下来的难题是：什么叫“桌子”？“苹果”是什么？什么叫“洗洗”？谁是“大家”？什么叫“吃”？这些都属于人类知识库里的常识问题。 人和人的沟通大量依赖常识，而这些都是机器不具备的。这种常识的学习对机器人而言是挑战，因为这些知识既无法预测，也无法泛化，更无法预先植入。机器人必须具备某种持续的自主学习能力，才能推理出用户的命令究竟是什么意思。 

自然语言处理过程中的上下文问题，个人常识的搜集、表达和存储，以及如何利用这些常识实现人机自然交流——这些都是英特尔中国研究院的小伙伴们目前正在努力研究的课题。其中最大的挑战在于发现信息之间的相关性，并在适当时机，激活最可能相关的信息，为人机交流补足上下文。相信不久后就有更会聊天的机器人来陪伴你啦！

假设机器人能正确识别出桌子和苹果，下一步就是找到苹果。这就涉及到计算机视觉难题——就是让计算机长出一双人类的眼睛，能分辨出人可以看到的景象，提取出人能提取的信息。假设机器人能够完美捕捉三维信息，接下来就是如何理解“看到”的图像。 

现在需要回答：这些0或1到底代表什么？计算机用像素来代表一张图片， 每个像素都有一组数据代表该像素的颜色和光照信息，可以用下面的数学表达式来代表计算机图像识别的工作原理： 

I=P(O,W)

其中I表示图像，O表示包含多个不同类别的物体集合，W表示影响因素

一张图像首先包含多个不同类别的物体集合。同一类的物体本身就存在差异，物体自身也是五颜六色。即使是同一个物体在图像中的像素值也会受到很多因素的影响，包括光照强度和方向、相对摄像机的位置和姿态、物体之间的遮挡关系、物体自身的运动、摄像机参数等。在数学分析中，从图像(I)中感知物体集合(O)就必须同时恢复这些相关参数(W)。这是一个高维度数学问题，而答案的不唯一极大地增加了计算难度。与之相比，“棋圣”AlphaGo需要求解的未知参数仅仅是下一步棋子的坐标，参数维度大大降低。这是机器人下围棋比做家务更为简单的原因之一。

现在我们的机器人已经成功拿到了苹果，接下来它该怎样走到人的正面并送出苹果呢？“送苹果”涉及很多技术，比“找苹果”更加复杂。机器人要有房间地图，要能定位自己的坐标，还要判别静态和动态障碍物，之后才能规划运动路径，搜索所有的区域。在搜索过程中利用“眼睛”找到大家——各种姿态、各种朝向、各种运动状态的人。然后运动到每个人面前，向大家打招呼，把苹果递过去。让机器人顺利完成“找人”一直是英特尔的研究重点。目前，我们的机器人已经可以在实验环境中找到人，并识别出人的正面、背面和侧面。研究员们正在努力让机器人变得更聪明，更稳定，在帮人类“偷懒”的道路上走得更远。

苹果终于被送出去了，机器人总算松了一口气。别忙，它还有一件重要的任务——学习记忆。通过这次经历学到了什么？当然要牢记学习成果，犯过的错可不能重蹈覆辙。那么，机器人应该如何记忆呢？

记忆是人类的高级行为，记忆的内容某种程度上相当于形色各异的知识。将观察所得转换为知识还有很长的路要走，因此在机器人身上模拟人类记忆难度极大。受限于现阶段传感器的技术水平、人类行为和动机的理解局限，以及对人类大脑工作原理的未知，让机器人具备有效的记忆功能充满了挑战。我们目前正在重点探索如何为机器人构建可学习、可推理、可搜索的记忆。

机器人领域的研究任重道远，但又潜力无限，科研人员们正在上下求索。也许在未来的某一天，你我身边也会出现像电影里大白那样的智能型知心好伙伴。