本篇小編將帶你暢想機器人的未來，當它們一步步進化，一步步朝我們走來。

未來，我們與它們，又會如何？

越來越復雜的機器人可能會充斥在我們的世界里，但要使機器人真正有用，它們必須變得能夠更加自給自足。

畢竟，要給一個家用機器人預先編程，使其掌握可能遇到的每一個物體的操作方法是不可能的。你要讓它能夠自己學習，這也是人工智能進步的地方。

拿機器人Brett來說，在加州大學伯克利分校的一個實驗室里，這個人形機器人自學了如何去解決孩子們的一個謎題，在這個謎題中，你需要把不同形狀的釘子塞進不同形狀的孔中。它是通過一個叫做強化學習的過程，反復嘗試來做到這一點的。沒有人告訴它如何把方形的釘子塞進方形的洞中，Brett通過隨機移動并獲得數(shù)字獎勵，每次它接近成功時，就能自己學到一些新的東西。

當然，這個過程是非常緩慢的，但是隨著時間的推移，機器人專家們將磨練機器人在新環(huán)境中自學新技能的能力，如果我們不想被束縛在照看它們的工作中，這是至關(guān)重要的。

說到這個。在不久的將來，我們將不得不照看機器人。哪怕它們已經(jīng)變得先進，但它們?nèi)栽谄D難地應對著我們的世界。

例如，它們會跳進噴泉里。因此，至少在短期內(nèi)，解決辦法是建立呼叫中心，機器人可以在緊急關(guān)頭呼叫人類，來幫助它們度過難關(guān)。例如，如果醫(yī)院的機器人晚上在大廳里行動，沒有人來挪開一輛擋住它的前進的車，它就可以呼叫操作員。操作員將可以遙控機器人繞過障礙物。

人類與機器人之間迅速發(fā)展的關(guān)系非常復雜，以至于產(chǎn)生了一個獨特的領(lǐng)域——人機交互。使機器人適應人類是很容易的——讓它們變得柔軟，給它們一種觸覺——最大的挑戰(zhàn)是訓練人類與機器相處。

以醫(yī)院的機器人Tug來說，醫(yī)生和護士得學會像對待祖父母一樣對待它——讓它不要礙事，必要時幫助它擺脫困境。我們還必須控制我們的期望：像Atlas這樣的機器人看起來似乎很先進，但它們遠非你想象中的那樣具有很強的自主性。

人類所做的事情，基本上是發(fā)明了一種新的物種，現(xiàn)在我們可能有一點點懊悔。也就是說，如果機器人搶走了我們所有的工作怎么辦？畢竟，即使是白領(lǐng)，也不能免受超人工智能的威脅。

很多聰明的人都在思考機器發(fā)展到足以使人類過時的奇點。這將導致大規(guī)模的社會重組和全物種的生存危機。如果我們不再需要工作，我們該怎么辦？當工業(yè)生產(chǎn)用機器代替人工時，收入不平等會不會看起來比指數(shù)級更可怕？

這些問題看起來似乎很遙遠，但現(xiàn)在是開始思考它們的時候了。你可能會認為，好萊塢這些年來給我們提供的殺手機器人故事有一些好處：目前，機器的能力可能有限，但作為一個社會，我們需要認真考慮我們要放棄多少權(quán)力。以舊金山為例，該市正在考慮征收機器人稅的想法，這將迫使企業(yè)在解雇員工時支付工資。

我不能在這里向你們保證，機器人不會把我們都變成電池，但更現(xiàn)實的情況是，與《R.U.R. 》不同，人類和機器人已經(jīng)做好了和諧共處的準備——因為這已經(jīng)發(fā)生了。

這是多重性的概念，你更可能和機器人一起工作，而不是被機器人取代。如果你的汽車有自適應巡航控制，你可能已經(jīng)這樣做了，在無聊的高速公路上讓機器人駕駛，而復雜的城市道路上，你來駕駛。

這些機器有望改變?nèi)祟惿畹膸缀趺恳粋€方面，從醫(yī)療保健到運輸再到工作。它們應該幫助我們開車嗎？當然。他們應該取代護士和警察嗎？也許不是——某些工作可能總是需要人情味。

有一點非常清楚：機器人已經(jīng)到了。

現(xiàn)在我們必須要找出如何承擔發(fā)明一個全新物種的責任。