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AB 1769-L32E
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第一，图像的理解。视觉是人类获取信息最重要的来源。人看到一幅图像，马上能够理解图像的内容和含义。然而，机器视觉并非易事。现有的机器人主要还是以压力传感器、位置传感器等工业传感器为主，尽管机器人开始有搭载摄像头的趋势，但对视觉的理解仍然较低，往往需要有明显的特征点作为辅助，同时抗干扰能力弱，对光照条件，部分遮挡等常见问题不能找到可靠的方法。
机器人技术对图像理解的要求是迫切的，也是急需的，它是保证机器人能够工作于人类生活环境的重要条件。因此，对智能机器人的研究势必提高人类对图像的深入理解。人类对图像的理解十分基本也非常重要，目前已经对许多领域(如医学、气象、航天等)产生了巨大的影响。
第二，人与机器的交互。机器人作为一种可以被称之为“人”的机器，必须具备和人交互的能力。人和人之间的交流，主要以语言为主，这就涉及到语音识别、语音合成、自然语言理解等众多领域的研究。同时，机器人可配搭超过人类感知能力以外的传感器，可使得人机交互水平甚至高于人和人之间的交互水平。最典型的例子就是脑机接口，通过采集人的脑电波信号，利用信号处理、特征提取、模式分类等技术，即可将其意图进行识别，并直接被机器人所理解。
第三，智能的描述。究竟什么是智能，智能在人脑中的储存方式和表达方式是什么，如何描述智能等一些问题既是哲学问题、生理学问题、认知学问题，同时也是机器人学问题。人工智能的发展，已经对智能作出了初步的描述，如符号主义、联结主义、行为主义等。但这些研究以及基于这些研究的具体实现，目前都不能完美地表达智能存在的方式。智能提取是指如何去学习和获得人类已有的智慧，并通过具体的描述方式，让机器人得以掌握，并根据新的数据自发地推理、派生和演化出新的知识。对于智能提取的研究，已经诞生了神经网络、统计学习、专家系统、模糊推理等多种智能提取和运算方法。为了让机器人更加聪明，具有堪比人类甚至超越人类的智慧，必须加深智能本质的研究。
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