什麼是未來機器人

㈠ 想像中的未來機器人是什麼樣子的呢

能想像到的未來機器人應該是全身穿著金屬做的「華麗外衣」、頭上頂著帶有兩專根衛星屬天線的「頭盔」、腳上蹬著「四排輪的滾軸溜冰鞋」、會用四國語言回答問題；或者表面上擁有和人類一樣的外貌、身體內部的構造卻是「鋼筋鐵骨」，有著敏捷的身手和超高的智商。

㈡ 想像未來機器人是什麼樣的

太陽能
高智商
服從人類
神力
去看｛我，機器人｝

㈢ 未來機器人的創始團隊是什麼人組成的

未來機器人核心創始團隊由香港中文大學李卓敏講座教授、機器人研究所所長劉雲輝教授，香港中文大學博士、深圳市海外高層次人才團隊帶頭人、香港創新科技基金企業支援計劃首席科學家李陸洋博士等組成。

㈣ 未來可愛的機器人會是什麼樣子

1，未來機器人會掌握多國語言，遠勝於人類。

2，未來機器人會模擬人類動作，使用招手、握手、走、跑、跳、等各種手勢，盡管有些僵硬。

3，未來機器人身體會有這些毛病：內部原件故障、線路故障、機械故障、干擾性故障。

4，目前蓄電池的蓄電量都是有限的，不能無限量提供給機器人電能，未來可能製造出超級能量儲量器，也是充電的，能量儲存器基本可永久保持儲能效率，充電快速高效，單位體積儲存能量相當於傳統大容量蓄電池的百倍以上。

5，未來機器人會邏輯分析，可以幫助人類分擔部分工作。

6，未來機器人會多功能化，可以成為機器人保姆，會你掃地、吸塵、還可以做你的談天朋友，還可以為你看護小孩。到外面時，機器人可以幫你搬一些重物，或提一些東西，甚至還能當你的私人保鏢。

7，未來機器人會變形，從人形變成豪華汽車。機器人還會為你自動導航，方便駕車。

8，未來機器人的價格越來越便宜，預計到2025年，價格可以降到5萬多美金，每年價格下降10%。如果機器人生產規模能夠有很大的發展的話，機器人會產生巨大的經濟價值，能夠代替很多人的工作，以後人們不需要從事這類體力勞動。

9，機器人會不斷學習，增加知識，機器人一天24個小時，只要有電源就會不斷學習，它積累知識的過程可能比人類更快。這或將是我們日後發展人工智慧必須要考慮的一點。

㈤ 未來的機器人是什麼樣子300字

在寒假的一個早晨，我、媽媽、還有朋友們一起坐車去了美麗的清遠九州驛站英德天門溝驛站樹屋村遊玩。
中午，我們到達了目的地。一座雄偉的木屋出現了，不過，這間只是迎客屋，美麗的還在後面呢！
走在一條通往森林空中的木棧道，我覺得自己像進入了原始森林一樣，不時還會聽到婉轉的鳥叫，這動人的聲音把這里襯托得無比神秘，好像是在歡迎我們。木棧道貫穿連接到每個樹上木屋，樹屋全由原木構築而成，美麗極了。
大約走了5分鍾，我們來到了驛站書院，也就是我們將要入住的地方。哇！這里共有六房一廳一陽台及私家廚房。大廳有用於會議和講學用的講台、投影幕、音像設備、黑板、書架、畫台等；大廳的中間有一個中央按摩浴池，兩側各有作品展覽壁， 大廳外橫向著長條形大陽台，陽台上擺有用於品茶的石磨，還有吃飯和棋牌的方桌。放眼遠望群山疊翠，山野田園風光盡收眼底，真是讓人心曠神怡啊！
我們選好了各自的房間，稍作休息後，准備去天門溝大峽谷爬山，天門溝分九站一廊，即一至九站和水石長廊，天門溝一至四站為休閑登山運動區；四至六站為登山探險區；七至九站為極限探險登山區；因此我們只能爬到第四站就要返回了。
沿著用石頭鋪成的路往山上走著，一路上空氣清新，樹木和石頭組成了一條美麗的綠色長廊，忽然，一條用很粗很粗的繩子編織的一條吊橋出現在我們眼前，大家興奮極了，這條吊橋一次只能承受7個人的重量，大家一個個地爬了上去，我有點害怕，但是我還是壯著膽子往上爬，看著底下突兀的岩石，我的腿都開始發抖了，但是我已經爬了一半，只好硬著頭皮往上爬，終於到了，我也舒了一口氣。一路上到處可見流水瀑布，最讓我吃驚的是天門飛瀑，它從懸崖上流下來，像銀鏈似的，是全省之冠！天門上的水石長廊，更是如同仙境，相傳，凡人只要跨越天門，趟過水石長廊，洗盡凡塵即可成仙。真是一個美麗的傳說啊！很快我們爬到了第四站。我們站在這里享受著勝利的喜悅。
時間總是過的飛快，我們又要踏上回家的路了，九州驛站的景色讓我流連忘返，我下次還會再來這里遊玩，希望大家有機會也來看看吧！

㈥ 想像未來的機器人是什麼樣子的

他可以陪我們玩兒
看電視，看電影看動漫
也可以輔導我們寫作業把不對的題目訂正過來

㈦ 未來機器人的產品有什麼特點

未來的機器人肯定更加智能化，自動化，更加符合人們的意願

㈧ 未來機器人會干什麼

未來機器人會做什麼就要看科技研發的進度了，不過，按照我們的展望是希望未來機器人可以和人一樣掌握各種技能，甚至比人還要厲害。家居，工作，服務等等都會有機器人的身影。

㈨ 未來的機器人會是什麼樣子

超強智商，結構精簡，更能完成超難度(常人做不到)的任務，應用范圍較廣。

㈩ 未來的機器人會做什麼

本人覺得前景非常的光明.首先，智能的家電首先已經出現在國內國外各大商場了,所以這是作為一個碩士生來說還是比較不錯的話題的.
另外,如果你是寫論文的話還是寫寫比較超前的話題，例如,將來的智能機器人(製造業中應用於電子業,如電子板,電容，各種晶元等等)如果是想將來有這樣的發展的話，還是學一學關於電子類的智能體,單片機就不錯.
智能機器人資料
機器人現在已被廣泛地用於生產和生活的許多領域,按其擁有智能的水平可以分為三個層次.

一是工業機器人,它只能死板地按照人給它規定的程序工作,不管外界條件有何變化,自己都不能對程序也就是對所做的工作作相應的調整.如果要改變機器人所做的工作,必須由人對程序作相應的改變,因此它是毫無智能的.

二是初級智能機器人.它和工業機器人不一樣,具有象人那樣的感受,識別,推理和判斷能力.可以根據外界條件的變化,在一定范圍內自行修改程序,也就是它能適應外界條件變化對自己怎樣作相應調整.不過,修改程序的原則由人預先給以規定.這種初級智能機器人已擁有一定的智能,雖然還沒有自動規劃能力,但這種初級智能機器人也開始走向成熟,達到實用水平.

三是高級智能機器人.它和初級智能機器人一樣,具有感覺,識別,推理和判斷能力,同樣可以根據外界條件的變化,在一定范圍內自行修改程序.所不同的是,修改程序的原則不是由人規定的,面是機器人自己通過學習,總結經驗來獲得修改程序的原則.所以它的智能高出初能智能機器人.這種機器人已擁有一定的自動規劃能力,能夠自己安排自己的工作.這種機器人可以不要人的照料,完全獨立的工作,故稱為高級自律機器人.這種機器人也開始走向實用.

智能機器人

我們從廣泛意義上理解所謂的智能機器人，它給人的最深刻的印象是一個獨特的進行自我控制的「活物」。其實，這個自控「活物」的主要器官並沒有像真正的人那樣微妙而復雜。

智能機器人具備形形色色的內部信息感測器和外部信息感測器，如視覺、聽覺、觸覺、嗅覺。除具有感受器外，它還有效應器，作為作用於周圍環境的手段。這就是筋肉，或稱自整步電動機，它們使手、腳、長鼻子、觸角等動起來。

智能機器人之所以叫智能機器人，這是因為它有相當發達的「大腦」。在腦中起作用的是中央計算機，這種計算機跟操作它的人有直接的聯系。最主要的是，這樣的計算機可以進行按目的安排的動作。正因為這樣，我們才說這種機器人才是真正的機器人，盡管它們的外表可能有所不同。

我們稱這種機器人為自控機器人，以便使它同前面談到的機器人區分開來。它是控制論產生的結果，控制論主張這樣的事實：生命和非生命有目的的行為在很多方面是一致的。正像一個智能機器人製造者所說的，機器人是一種系統的功能描述，這種系統過去只能從生命細胞生長的結果中得到，現在它們已經成了我們自己能夠製造的東西了。

智能機器人能夠理解人類語言，用人類語言同操作者對話，在它自身的「意識」中單獨形成了一種使它得以「生存」的外界環境——實際情況的詳盡模式。它能分析出現的情況，能調整自己的動作以達到操作者所提出的全部要求，能擬定所希望的動作，並在信息不充分的情況下和環境迅速變化的條件下完成這些動作。當然，要它和我們人類思維一模一樣，這是不可能辦到的。不過，仍然有人試圖建立計算機能夠理解的某種「微觀世界」。比如維諾格勒在麻省理工學院人工智慧實驗室里製作的機器人。這個機器試圖完全學會玩積木：積木的排列、移動和幾何圖案結構，達到一個小孩子的程度。這個機器人能獨自行走和拿起一定的物品，能「看到」東西並分析看到的東西，能服從指令並用人類語言回答問題。更重要的是它具有「理解」能力。為此，有人曾經在一次人工智慧學術會議上說過，不到十年，我們把電子計算機的智力提高了10倍；如維諾格勒所指出的，計算機具有明顯的人工智慧成分。

不過，盡管機器人人工智慧取得了顯著的成績，控制論專家們認為它可以具備的智能水平的極限並未達到。問題不光在於計算機的運算速度不夠和感覺感測器種類少，而且在於其他方面，如缺乏編制機器人理智行為程序的設計思想。你想，現在甚至連人在解決最普通的問題時的思維過程都沒有破譯，人類的智能會如何呢——這種認識過程進展十分緩慢，又怎能掌握規律讓計算機「思維」速度快點呢？因此，沒有認識人類自己這個問題成了機器人發展道路上的絆腳石。製造「生活」在具有不固定性環境中的智能機器人這一課題，近年來使人們對發生在生物系統、動物和人類大腦中的認識和自我認識過程進行了深刻研究。結果就出現了等級自適應系統說，這種學說正在有效地發展著。作為組織智能機器人進行符合目的的行為的理論基礎，我們的大腦是怎樣控制我們的身體呢？純粹從機械學觀點來粗略估算，我們的身體也具有兩百多個自由度。當我們在進行寫字、走路、跑步、游泳、彈鋼琴這些復雜動作的時候，大腦究竟是怎樣對每一塊肌肉發號施令的呢？大腦怎麼能在最短的時間內處理完這么多的信息呢？我們的大腦根本沒有參與這些活動。大腦——我們的中心信息處理機「不屑於」去管這個。它根本不去監督我們身體的各個運動部位，動作的詳細設計是在比大腦皮層低得多的水平上進行的。這很像用高級語言進行程序設計一樣，只要指出「間隔為一的從1～20的一組數字」，機器人自己會將這組指令輸入詳細規定的操作系統。最明顯的就是，「一接觸到熱的物體就把手縮回來」這類最明顯的指令甚至在大腦還沒有意識到的時候就已經發出了。

把一個大任務在幾個皮層之間進行分配，這比控制器官給構成系統的每個要素規定必要動作的嚴格集中的分配合算、經濟、有效。在解決重大問題的時候，這樣集中化的大腦就會顯得過於復雜，不僅腦顱，甚至連人的整個身體都容納不下。在完成這樣或那樣的一些復雜動作時，我們通常將其分解成一系列的普遍的小動作 （如起來、坐下、邁右腳、邁左腳）。教給小孩各種各樣的動作可歸結為在小孩的「存儲器」中形成並鞏固相應的小動作。同樣的道理，知覺過程也是如此組織起來的。感性形象——這是聽覺、視覺或觸覺脈沖的固定序列或組合 （馬、人），或者是序列和組合二者兼而有之。

學習能力是復雜生物系統中組織控制的另一個普遍原則，是對先前並不知道、在相當廣泛范圍內發生變化的生活環境的適應能力。這種適應能力不僅是整個機體所固有的，而且是機體的單個器官、甚至功能所固有的，這種能力在同一個問題應該解決多次的情況下是不可替代的。可見，適應能力這種現象，在整個生物界的合乎目的的行為中起著極其重要的作用。本世紀初，動物學家桑戴克進行了下面的動物試驗。先設計一個帶有三個小平台的T形迷宮，試驗動物位於字母T底點上的小平台上，誘餌位於字母T橫梁兩頭的小平台上。這個動物只可能做出以下兩種選擇，即跑到岔口後，它可以轉向左邊或右邊的小平台。但是，在通向誘餌的路上埋伏著使它不愉快的東西：走廊兩側裝著電極，電壓以某種固定頻率輸進這些電極之中，於是跑著經過這些電極的動物便受到疼痛的刺激——外界發出懲罰信號。而另一邊平台上等著動物的誘餌則是外界獎勵的信號。實驗中，如果一邊走廊的刺激概率大大超過另一走廊中的刺激概率，那麼，動物自然會適應外界情況：反復跑幾次以後，動物朝刺激概率低、痛苦少的那邊走廊跑去。桑戴克作試驗最多的是老鼠。如老鼠就更快地選擇比較安全的路線，並且在懲罰相差不大的情況下自信地選擇一條比較安全的路線，其它作試驗的動物是帶著不同程度的自適應性來體現這一點的，不過，這種能力是參加試驗的各種動物都具有的。

控制機器人的問題在於模擬動物運動和人的適應能力。建立機器人控制的等級——首先是在機器人的各個等級水平上和子系統之間實行知覺功能、信息處理功能和控制功能的分配。第三代機器人具有大規模處理能力，在這種情況下信息的處理和控制的完全統一演算法，實際上是低效的，甚至是不中用的。所以，等級自適應結構的出現首先是為了提高機器人控制的質量，也就是降低不定性水平，增加動作的快速性。為了發揮各個等級和子系統的作用，必須使信息量大大減少。因此演算法的各司其職使人們可以在不定性大大減少的情況下來完成任務。

總之，智能的發達是第三代機器人的一個重要特徵。人們根據機器人的智力水平決定其所屬的機器人代別。有的人甚至依此將機器人分為以下幾類：受控機器人——「零代」機器人，不具備任何智力性能，是由人來掌握操縱的機械手；可以訓練的機器人——第一代機器人，擁有存儲器，由人操作，動作的計劃和程序由人指定，它只是記住 （接受訓練的能力）和再現出來；感覺機器人——機器人記住人安排的計劃後，再依據外界這樣或那樣的數據 （反饋）算出動作的具體程序；智能機器人——人指定目標後，機器人獨自編制操作計劃，依據實際情況確定動作程序，然後把動作變為操作機構的運動。因此，它有廣泛的感覺系統、智能、模擬裝置（周圍情況及自身——機器人的意識和自我意識）。

怎樣變聰明的

人工智慧專家指出：計算機不僅應該去做人類指定它做的事，還應該獨自以最佳方式去解決許多事情。比如說，核算電費或從事銀行業務的普通計算機的全部程序就是准確無誤地完成指令表，而某些科研中心的計算機卻會「思考」問題。前者運轉迅速，但絕無智能；後者儲存了比較復雜的程序，計算機里塞滿了信息，能模仿人類的許多能力 （在某些情況下甚至超過我們人的能力）。

為了研究這個問題，許多科學家都曾耗盡了自己一生的心血。如第二次世界大戰期間，英國數學家圖靈發明了一種機器，這種機器成了現代機器人的鼻祖。這是一種破譯敵方通訊的系統。後來，圖靈用整個一生去幻想製造出一種會學習、有智能的機器。而在1945年10月的普林斯頓，另一位著名的數字家馮·奈曼卻設計了一個被稱為「人工大腦」的東西。他和自己的學生都是心理學和神經學的狂熱迷戀者，為了製造人類行為的數學模擬機，他們遭受了多次失敗，最後失去了製造「人工智慧」可能性的信心。早期的計算裝置過於笨重，部件尺寸太大，使得馮·奈曼無法解決如何用這些部件來代替極小極小的神經細胞這樣一個難題，因為當時人類的大腦被看作是某種相互聯系的神經元編織成的東西，所以就可以把它想像成某種計算裝置，其中循環的不是能量，而是信息。科學家們想到，如果接受這樣的對比的話，為什麼不能發明出一種使信息通過以後產生智能的系統呢？

於是他們提出了人工思維的各種理論。比如，物理學家馬克便提出了企圖使機器人用二進位或二進位邏輯元件進行思維的方法。這個方法被大家認為是非常簡便的方法。1956年科學家們召開了第一屆大型研討會，許多專家學者主張採用「人工智慧」這個術語作為研究對象的名稱。兩位不出名的研究者——內維爾和西蒙提出了不同凡響的設想。他們研究了兩個人藉助於信號裝置和按鈕系統進行交際的方式。這個系統要把這兩個人的行為分解為一系列簡單動作和邏輯動作。因為在這兩個研究者的工作地點裝有兩台大型計算機，所以他們倆常把自己的試驗從腳到頭倒著進行消遣取樂：把簡單的邏輯規則輸入計算機，使它養成進行復雜推理的能力。這真是一個天才的想法；計算機程序不僅進行工作，而且靠它幫助，發現了一個新定理，這個定理證明完全出乎意料之外，而且比以前所有的證明還要優美得多。內維爾和西蒙發現了一個奠定性的原則，即賦予機器人智能用不著非得弄懂人類大腦不可。需要研究的不是我們的大腦是怎樣工作，而是它做些什麼；需要分析人的行為，研究人的行為獲得知識的過程，而不需要探究神經元網路的理論。簡單地講，應著重的是心理學，而不是生理學。

從此，研究者便開始沿著上述方向前進了。不過，他們還一直在爭論這樣的問題：用什麼方式使計算機「思維」。
有一派研究者以邏輯學為研究點，試圖把推理過程分為一系列的邏輯判斷。計算機從一個判斷進到另一個判斷，得出合乎邏輯的結論。象眾所周知的三段論一樣：「所有的動物都會死掉；小刺唱是動物，因此，小刺猖也會死掉。」計算機能否獲得幼童一樣的智力水平呢？關於這個問題，科學家們有兩種相反的見解。伯克利的哲學教師德賴弗斯帶頭激烈反對「人工智慧派」。他說人工智慧派的理論是煉金術。他認為，任何時候也無法將人的思維進行程序設計，因為有一個最簡單不過的道理：人是連同自己的肉體一起來認識世界的，人不僅僅由智能構成。