世界对机器人已经着了迷，几乎每天都有文章谈论即将到来的 机器人革命。但这些炒作、兴奋，乃至有时的恐惧，是否有道理？机器人革命真的会到来吗？
答案或许是，在我们生活的某些领域，很快就会看到更多机器人。但现实地看，在不久的将来，我们不会在街道上或办公室里看到成群的机器人四处走动。
其中一个主要原因很简单，即机器人尚不具备真正 看见 世界的能力。不过，在谈论未来机器人可能如何看见之前，我们首先应当思考：我们所说的“看见”究竟是什么意思。
我看见你
我们大多数人都有两只眼睛，我们用眼睛收集从周围物体反射的光线。我们的眼睛将这些光转换为电信号，沿视神经传送，随即由大脑处理。
我们的大脑不知何故能从这些电脉冲以及我们的经验中，推断出周围有什么。它构建出世界的表征，我们借此导航、拿取东西、辨认彼此的面孔，并完成无数我们习以为常的其他事情。
从眼睛收集光线，到理解周围世界，这整个过程，就是所谓的“看见”。
研究人员估计，我们大脑多达50%参与了看见的过程。几乎所有动物都有眼睛，并能以某种方式看见。这些动物中的大多数，尤其是昆虫，大脑比人类简单得多，但它们运作良好。
这表明，某些形式的看见无需我们哺乳动物大脑那样的庞大计算能力即可实现。显然，进化已经确定看见相当有用。
机器人视觉
因此，许多机器人研究人员预测，如果机器人能够看见，我们很可能真正迎来机器人领域的繁荣，机器人或许终于能成为许多人期盼已久的人类助手。
那么，我们如何让机器人看见？第一部分很直接。我们使用摄像头，就像你智能手机里的那种，来持续采集图像流。机器人的摄像技术本身就是一个庞大的研究领域，但就目前而言，只需想象一台普通的摄像机。我们将这些图像传给计算机，然后便有多种选择。
自20世纪70年代以来，机器人视觉工程师一直在思考图像中的特征。这些特征可能是线条，或角点、特定纹理等有趣的点。工程师编写算法来找出这些特征，并在视频流中从一帧图像跟踪到下一帧。
这一步本质上是将图像中数百万个像素的数据量，减少为几百或几千个特征。
在不久前计算能力有限的时候，这是过程中至关重要的一步。随后，工程师会思考机器人可能会看到什么，以及它需要做什么。他们编写软件，用以识别世界中的模式，帮助机器人理解周围的环境。
本地环境
软件在机器人运行时可能会创建一幅非常基础的环境地图，或者它可能尝试将所发现的特征与软件所寻找的特征库进行匹配。
本质上，机器人是由人类编程，去看见人类认为机器人需要看见的事物。这类机器人视觉系统已有许多成功案例，但如今几乎找不到任何仅靠视觉就能在世界中导航的机器人。
这类系统尚不够可靠，无法让机器人长时间避免碰撞或跌倒，因而难以实际应用。媒体上谈论的 无人驾驶汽车 ，其视觉系统都借助激光或雷达作为补充。
在过去五到十年间，一个新的机器人视觉研究群体开始成形。这些研究人员展示了一些并非如此编程的系统，而是 学会如何看见。
他们开发的机器人视觉系统，其结构受科学家对动物如何看见的理解启发。也就是说，他们采用神经元分层的概念，正如动物大脑那样。工程师对系统的结构进行编程，但并不开发运行于该系统上的算法。这一点留给机器人自行摸索。
这一技术被称为机器学习，由于我们现在能够以合理成本便捷地获得可观的计算能力，这些技术 开始奏效！ 对这些技术的投资 正在快速加速。
集体智慧
机器人能够学习，其意义在于它们可以轻松分享所学。一个机器人无需像新生动物那样从零开始学习。新的机器人可以获得其他机器人的经验，并在此基础上继续发展。
一个机器人可能学会辨认猫的样子，并将这一知识传递给成千上万个其他机器人。更重要的是，一个机器人可能解决一项复杂任务，例如在城市某区域中找到自己的路线，并立即与所有其他机器人分享。
同样重要的是，分享经验的机器人可以共同学习。例如，一千个机器人可各自观察一只不同的猫，通过互联网与彼此分享这些数据，并共同学会对所有猫进行分类。这就是分布式学习的一个例子。
未来机器人将具备共享与分布式学习的能力，这一事实影响深远， 让一些人感到担忧，同时 让另一些人感到兴奋。
此刻，你的信用卡交易很可能正在被 数据中心的自学习机器检查是否存在欺诈。这些系统能够发现任何人类都无法察觉的潜在欺诈。这是集体智慧被用于造福的一个例子。
真正的机器人革命
能够看见的机器人有大量应用。很难想象生活中有哪个部分是这样的机器人无法提供帮助的。
能够看见的机器人最早可能出现在两类行业中：一类是存在劳动力短缺问题的行业， 例如农业，另一类是 本身对人类缺乏吸引力的 并且 可能存在危险的行业。
例如，包括 在灾难发生后搜寻废墟、 将人员从危险情境中撤离 ，或是在 狭窄且难以进入的空间中作业。
需要长时间保持注意力的应用，这是人类难以做到的，也将非常适合由能够看见的机器人来完成。我们的 未来家用机器人伴侣 如果能够看见我们，将会有用得多。
不久之后，在你附近的手术室里，很可能会有一台能够看见的机器人 协助外科医生。机器人卓越的视觉以及超精确、稳定的手臂与双手，将使外科医生能够专注于其最擅长的事情——决定该做什么。
即便是这种决策能力，也可能被机器人医生组成的集体智慧所取代。机器人将把一切安排得妥妥当当！
刊载文章并不代表世界经济论坛的观点。
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作者：Jonathan是昆士兰科技大学（QUT）机器人学教授。
图片：一名女子与由Hanson Robotics开发、名为Han的人形机器人交谈。REUTERS/Tyrone Siu。
