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有趣的是，欠发达国家在进入机器人行业的时候，也许能够跳过一些技术。非洲和中亚的国家没有制造过固定电话，就直接进入了移动电话时代，所以通过同样的方式，他们在机器人技术领域也许也能跳跃前进，而不必先建立先进的工业基础。
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非洲机器人技术网络为欠发达国家提供了一个很好的模式。非洲机器人技术网络是一个由个人和机构组成的共同体，在非洲举办和进行各种活动和项目，助推与机器人技术相关的教育、研究和工业。通过像“10美元机器人挑战”（10 Dollar Robot Challenge）一类的活动，非洲机器人技术网络推动极低成本机器人技术的教育不断发展。该挑战的其中一个优胜机器人是“机器手”（RoboArm）。“机器手”是来自尼日利亚奥巴费米亚沃洛沃大学的项目，它的臂状结构由塑料制成，发动机是从废弃物中回收的。基于材料匮乏而进行低成本创新的能力，实际上扎根于我们将在第六章讨论的节俭创新的理念。
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随着机器人技术开始被广泛传播，一个国家在机器人时代能取得多大的成功，将部分取决于文化——人们是否乐意接受机器人进入他们的生活。西方文化和东方文化在如何看待机器人的问题上高度分化。日本不仅有对机器人的经济需求和技术知识，还有文化倾向性。80%的日本人信奉的古老宗教神道（Shinto）就包括对万物有灵的信仰，主张物体和人类都有灵魂。因此，比起将机器人看作没有灵魂的机器的西方文化，日本文化更倾向于接受机器人同伴作为真正的伴侣。在日本文化中，无生命的物体能被看作和有生命的生物一样生动，因此机器人能被视为社会的成员，而不是单纯的工具或是威胁。
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与此相反，在西方文化里根深蒂固的是对于机器人的恐惧。来自人类创造的无法控制的物体的威胁，在西方文学中随处可见，此类的警世故事也是历史悠久。普罗米修斯因为把火给了人类，受到了永生永世的惩罚。当伊卡洛斯飞得太高的时候，太阳融化了他别出心裁地用蜡制作的翅膀，于是他跌落以致身亡。在玛丽·雪莱所著的《弗兰肯斯坦》（Frankenstein）中，弗兰肯斯坦博士奇形怪状的发明[3]带来了严重破坏，并且最终造成了它的制造者的死亡——以及许多翻拍该故事的B级片[4]。
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这种恐惧在东方文化中并没有在西方文化中那么随处可见。日本在接受机器人方面的文化推动力，代表了许多东亚地区的文化，因此没有文化阻碍的亚洲机器人产业得以高速前进。对机器人的投资反映了文化上对于机器人的宽容。在中国，自动化系在大学中普遍存在并广受重视。所有中国大学共设有100多个自动化系，而美国大学虽然总数比中国大学多，但只设有约76个自动化系。
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在韩国，教学机器人被认为具有积极意义；在欧洲，它们却被以消极的眼光看待。针对老年护理机器人，在欧洲，它们被看作机器；然而在亚洲，它们被视为潜在的伙伴。在美国，因为移民系统推动着新的廉价劳动力入境，而这些劳动力最终往往会进入那些原本可能使用服务机器人的领域，所以机器人的问题在很大程度上被避开了。
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为机器人赋予人性
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自动化技术和机器人技术替换的第一波劳动力，大多来自危险、肮脏、乏味且几乎不涉及任何人际互动的行业。但是机器人正在日渐向服务业中需要个人化技能的职业进军。服务业的工作在全球化最后阶段带来的失业中，在很大程度上没有受到影响，但是现在它们却处于危险中，这是因为近年来，由于机器人技术领域内的突破和信息管理、运算、高端工程方面的新进展，机器人技术在不断加速进步。曾经被认为是人类专属领域的工作——需要情境感知、空间推理能力和敏捷性、背景和语境理解以及主观判断的这类工作——现在都开始向机器人敞开大门。
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而使得这一切变为可能的，是两个相辅相成的重要进展：建造信念空间（belief space）方面的改进和从机器人到云端的上行线路的改进。“信念空间”指的是一个数学框架，它使我们能够建立特定环境的统计学模型，并生成概率性结果。基本上，信念空间就是运用算法来理解新的或者混乱的环境。对于机器人来说，建造信念空间为它们开辟了通往更佳情境感知的道路。建造信念空间已经在一些领域带来了突破，比如“抓取”这个曾经对机器人来说很困难的任务。不久前，信念空间还太复杂以至于无法充分计算，而可用于分析的机器人只有有限的几套经验，使得这个任务变得更加艰巨。但是数据分析技术（我们将在第五章讨论）的发展和呈指数级增长的机器人经验数据的套数相结合，使程序员可以开发能和所处环境进行智能互动的机器人。
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最近机器人数据的指数级增长，在很大程度上归功于云机器人的发展。“云机器人”是谷歌的研究员詹姆斯·库夫纳在2010年创造的术语。这些与云端连接的机器人，能够访问拥有大量数据和共享经验的宝库，来提升它们对自己信念空间的认识。在连接到云端之前，机器人能访问的数据非常有限——要么是它们自己的经验，要么是一个范围有限的机器人群体的经验。那时，机器人是一件件单机的电子设备，它们的能力仅限于本机内的硬件和软件。但是通过成为始终与云端连接的联网设备，机器人现在能够吸收所有其他同类机器人的经验，加速进行“学习”。想象一下，如果突然之间，我们全都被直接连接到了地球上所有其他人的知识和经验的数据库，当需要做出决定的时候，我们参考的不仅仅是自己有限的经验和专业知识，而是数十亿其他人类的经验和专业知识，那么人类文明将经历一次怎样的飞跃。大数据已经使得这样的飞跃在机器人的认知发展领域成为可能。
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另一个机器人技术的主要发展是在材料科学领域。这个发展使得机器人能够被用新材料建造。机器人再也不用被C-3PO和R2-D2[5]身上盔甲一样的铝合金包裹了。现在的机器人能够拥有硅氧树脂做的身体，甚至是蜘蛛丝做的身体，看起来有种诡异的自然感。高度灵活的组件——比如气动人工肌肉（通过装有高浓度压缩空气的管子提供力量）、电活性聚合物（被电场刺激时能够改变机器人的大小和形状）以及铁磁流体（一种促进机器人的运动与人类更加相似的磁流体）——创造的机器人，你也许根本认不出它是人造的，几乎就像电影《终结者》中阿诺德·施瓦辛格扮演的改造人（cyborg）一样。塔夫茨大学研究人员设计了模拟毛虫机器人来执行各种各样的任务，比如探测地雷和诊断疾病，而这个机器人甚至是可生物降解的，就像我们一样。
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比起机器人曾经的尺寸，现在的机器人既能被造得更大，也能被造得更小。现在还处在初期发展阶段的纳米机器人，预示着在未来，尺寸大约只有10–9米（比一粒沙子还要小得多得多）的自动化机器将能够在细胞水平诊断和治疗人类疾病。在这个尺寸范围的另一端，是世界上最大的步行机器人：德国制造的一头喷火龙。它站立时高51英尺[6]，重11吨，体内灌有20多加仑[7]的假血浆。显而易见，它与德国的传统节日达亨士德亨（Drachenstich）有关。
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机器人技术的发展仍在继续。不仅是日本政府在机器人产业中不断加大投入，在美国，奥巴马总统也在2011年宣布了美国机器人发展计划，鼓励用于工业自动化、老年人护理和军事应用的机器人的研发。这个计划由美国国家科学基金会执行，迄今共拨出了超过一亿美元的合约款项。法国也宣布了类似的项目，拨款1.269亿美元用于发展并追赶德国的机器人技术。瑞典同样投资了数百万美元，通过如“机器人谷”这样的创新奖项，来鼓励相关公司和个体。
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同样，私有企业也在逐渐增加在机器人领域的投资。谷歌买下了Boston Dynamics，一所位于美国波士顿、在业内享有盛誉的机器人设计公司，并在2013年签订了五角协议，具体的收购金额未被公开。谷歌还买下了DeepMind，一家地处伦敦、由神童杰米斯·哈萨比斯创立的人工智能公司。杰米斯曾在14岁以下孩子参加的世界象棋比赛中名列第二。当他在读认知神经科学博士时，他探究了一系列关于大脑想象力和记忆力的新生物学理论，这些理论被《科学》杂志列为年度十大科学突破之一。在DeepMind公司时，杰米斯和他的同事成功地开发了一个手眼协调的电脑，这是一项在机器人领域中前所未有的发明。有一次，杰米斯向我展示了如何教他的电脑像人一样玩古老的雅达利2600游戏。电脑像人一样通过神经系统看屏幕、调整动作，对对手的一举一动做出反应。他教会了他的电脑如何像人类一样思考。随着在互联网搜索领域之外的扩张，与对机器人学进一步的探索，谷歌斥资5亿美元买下了DeepMind，将它在机器学习和系统神经科学的专长用于增强目前已有的算法。
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大部分机器人的研究和开发都来自大公司（例如谷歌、丰田、本田等），不过对于机器人的风险投资额也在飞速上升。在短短三年里，就变成了原来的两倍多，从2011年的1.6亿美元增至2014年的3.41亿美元。投资的第一年里，一个资本为2 500万美元的的种子投资基金格里辛机器人公司，对600多个初创公司进行了评估，并最终注资了8家公司。Singulariteam，一家成立不久的以色列风投基金，很快就筹到了两笔一亿美元的资金分别用来投资初级机器人和人工智能。机器人领域吸引投资者的原因显而易见：到2017年民用机器人的预计市场会达到3 900亿美元，工业机器人市场则会在2020年达到400亿美元。
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随着科技的发展，一场争辩也在上演，那就是人类的生活究竟会被机器人改变多少，以及机器人是否最终会超越人类。一种观点认为，机器人超越人类是迟早的事情；另一种观点认为，机器人根本就没有和人类竞争的能力；第三种观点认为，人和机器会结合成一体。在机器人研究的圈子里，科技的未来全部取决于一个名为“奇点”的概念，它指的是理论上人工智能可以媲美或超过人类智慧的时间点。如果时间达到了奇点，对人类和机器人的关系的定义将变得模糊。（在《终结者》系列里，当达到奇点时，一个有自我意识的计算机系统决定向人类发起战争。）对奇点坚信不疑的人们则认为对于机器人的各项投资不仅仅会巩固企业的财务报表，采用机器人还会在很大程度上提高人类的生活水平，为我们完成单调无趣的工作，甚至是替换我们患疾或衰老的身体部位。在科技圈里，对于奇点到来的利弊说法不一，一方认为它会让人类的生活变得更加美好，而人数相当的另一方则认为它会解锁一个反乌托邦的未来，那时人类便将成为机器的奴隶。
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可是奇点真的会到来咗？��技的叼�机器�IRR”>那些认为它会到来的人，给出了以下几个理由。首先，摩尔定律告诉我们一张电子芯片能够容纳的计算能力每两年就会翻一番，而这个增长速度迄今还没有任何减慢的迹象，并且摩尔定律完全适用于控制机器人和计算机的晶体管和科技。其次，机器学习、数据分析、�引�器人和�在�就度进歌那所色宗机的晹豐能力每场义弡丝持长速一种人工䅎一点真竟会轕人爰2��现工䤧家会和科疑同生朋不
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机器人的创新会带来量的进步，机器人做事会比人类更快、更安全或更廉价，同时也会带来质的突破：他们会完成人类无法做到的事情，比如让一个卧病在床的12岁孩子重返学校或者赋予聋哑人交流的能力。
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加把劲，无人驾驶汽车
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从汽车出现以来，人类就一直在思考如何制造无人驾驶汽车。通用汽车在1939年纽约的世界博览会上提出了“无人驾驶汽车”这个现代化的概念。当时他们的构想是一个由无线电指挥，可以与现代高速公路系统一同研发的汽车。随后，1958年通用汽车开发了第一辆无人驾驶汽车——火鸟。它可以与一种电线轨道相连。当有其他车连入这条轨道时，系统会检测到车与车之间所需的安全距离，并发出信号。这和旧金山著名的有轨电车有些相仿，它们采用同样的原理来确保车辆之间的安全距离。
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不过在21世纪以前，无人驾驶汽车不过就是一个未来主义的概念。谷歌汽车项目的创始人塞巴斯蒂安·特龙解释道：“在2000年前，根本不可能生产出任何实质性的东西。因为当时没有传感器，没有所需要的计算机，没有电子地图，雷达也只不过是个造价高达两亿美元的山顶上的设备，不像今天在无线电屋（RadioShack）就能买到。”他在谷歌的一个同事，安东尼·莱万多斯基，这样形容早期无人汽车模型的短处：“我们连修补公路上坑洞的钱都没有，怎么可能去投资公路上的电线安装？”
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然而今天，几乎所有的汽车公司都在研究建造自己的无人驾驶汽车。但这些公司中排在最前面的却不是一个传统意义上的汽车公司，而是谷歌。在过去的6年中，谷歌的前沿实验室Google X中，科学家们一直在研制谷歌无人驾驶汽车。尽管大部分的技术都是独家、保密的，这个公司还是公开了谷歌汽车部分主要的特性，以下就是其中运用到的一些科技：确保车辆行驶在车道内的雷达和相机、光感系统、测距系统、红外线、3D成像、一个先进的GPS（全球定位系统）以及车轮传感器。
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可是说到底，谷歌为什么要涉足汽车制造业呢？
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这大概是因为每个项目参与者都有一些重要的动机，其中甚至不乏一些私人的原因。塞巴斯蒂安·特龙在一场TED（技术、娱乐、设计）演讲中解释道，他的一个挚友在一次车祸中丢了性命，这使得他开始了消灭车祸的征途：“我决定要用毕生的精力拯救那些每年死于车祸的100万人。”
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