要讓機器人能真正像人一樣思考，則不僅需要為其配備類人的“大腦”，與人相近的認知外界的方式也是不可或缺的。耳聰目明和頭腦靈活都是人類擁有良好智力的表現(xiàn)，機器人亦需中樞與終端并重。
深度學習能力是反映機器人智能化程度的重要標志，因而也是當前各大科技公司研發(fā)的重點。通過研究和模擬人類神經(jīng)網(wǎng)絡的結構及運轉方式，并將科研成果逐步應用于設計實踐，機器人的深度學習能力不斷增強，智力日益提高，“思維”變得越來越像人。不過，要讓機器人能真正像人一樣思考，則不僅需要為其配備類人的“大腦”，與人相近的認知外界的方式也是不可或缺的。
人類對外界的認知主要來源于五種感官，即視覺、聽覺、嗅覺、味覺和觸覺五感。因此，當前業(yè)界在賦予機器人以類人的知覺時，也主要據(jù)此分成五個分支。無論是虛擬機器人還是實體機器人，只要是往類人的方向發(fā)展，則都繞不開對這五類感官的模仿。只不過根據(jù)定位與功能的不同，而在感官種類與感知程度上有所差異。
視覺
人類所感知的信息有大約90%來自于視覺，相應地，機器視覺在機器人五感中也占有舉足輕重的地位。機器人的“視覺器官”主要有光敏傳感器、色敏傳感器等。
上個月，美國卡內(nèi)基梅隆大學工程學院的研究人員開發(fā)出一種可以自動識別和分類不同種類的金屬3D打印粉末的機器視覺技術，準確率超過95%，有望在5年內(nèi)普及。計算機的粉末識別能力實際上比訓練有素的人更好。研究人員認為他們的工作會有助于未來的自主微觀結構分析研究。
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