“机器人”这个词不容易定义，但它的词源很容易追踪。 这不是一个非常古老的词，最近才被应用到英语中。 它可以追溯到 20 世纪初，当时波兰剧作家卡雷尔·恰佩克 (Karel Capek) 以其开创性的戏剧“罗苏姆的万能机器人”(Rossum’s Universal Robots) 呈现了对未来的独特且有点预言性的一瞥。 恰佩克根据其古教会斯拉夫语起源“rabota”选择了“机器人”这个词——基本上翻译为“奴隶制”。
在成为知名小说作家之前，卡雷尔·恰佩克 (Karel Capek) 曾担任过记者。 尽管“Rossum 的通用机器人”是一部推理小说作品，但它恰如其分地为我们日益自动化的技术文化的现实做了一个前奏。 就像最近的“终结者”系列电影一样，恰佩克的剧本将机器人描绘成与人类开战的未来霸主。
该剧强调了机器人是如何被创造出来为人类服务的，但逐渐吸收了它们的许多特征并最终试图超越它们。 就模仿人类的相似性和能力（仿生机器人的一个子集，这是一个通过技术模仿生命的领域）而言，这个故事在很大程度上反映了机器人在下个世纪将如何发展。
在工业革命的过程中，技术与劳动发展出一种相当不安的关系。 “勒德分子”一词通常用来指代不信任或反对技术的人。 Luddite 是英国纺织工人运动的成员，他们反抗在 19 世纪使他们过时的工业创新。 这是对技术颠覆并可能最终颠覆人类劳动力的潜力的早期认识。 （另请阅读：机器人会抢走我们的工作吗？这要看情况）
但人类社会因效率而繁荣，而自动化是在人类劳动成本太高且效率太低而无法证明的地方实施的。 多年来，技术在许多方面一直是人们的崇高仆人。 尽管它的灵感来自于大自然，但它最终还是要改进它。 因此，我们以自己的形象设计的机器人将超越我们自身的许多人类局限性（许多已经存在）。 随着这种演变的展开，机器人的概念可能会变得相当抽象，这就提出了目前将机器人定义为物理存在的问题。
以下五个基本品质是我们今天所了解的机器人的特征。
1.智能
人类智能源自人脑内复杂且相互关联的神经元网络。 这些神经元彼此形成电连接，但尚不清楚它们究竟是如何共同培养思想和推理等大脑活动的。 尽管如此，计算和数据挖掘领域的创新使能够反映人类智力的人工智能系统的发展成为可能。
一种名为 Kismet 的机器人（由麻省理工学院开发）通过将其分成不同的处理层来分散其计算。 较高级别的计算处理复杂且技术先进的过程，而较低级别的资源则分配给乏味和重复的活动。 Kismet 的工作原理与人类神经系统非常相似，后者由自愿和非自愿功能组成。
人工智能可能是一项有争议的技术，包括其术语的应用方式、人工智能的主观性质以及它是否可以构成一种意识形式。 今天，关于类人人工智能的现代辩论大多围绕着它们缺乏真实的情感或个性。 可能，人类最独特的特征之一及其在动物进化中的特征是同理心——一种影响我们许多决定和行动的强大驱动力。
机器仍然缺乏真正的“情商”，如果它们永远没有自己的情绪可能会更好——除非我们希望看到我们的 Alexa 因为生气或悲伤而拒绝工作。 然而，现代人工智能识别人类情感的能力可能是有益的。 即使是现在，人工智能似乎也显示出早期同理心的最初迹象——以增强识别人类面部表情、声音语调和肢体语言并相应调整其反应的能力的形式。
在最近由哥伦比亚工程公司创意机器实验室的工程师领导的一项实验中，已经肯定地发现了一丝非常基本的同理心。 尽管将这种非常原始的视觉预测另一个机器人行为的能力定义为真正的“同理心”有点牵强，但这仍然是朝着这个方向迈出的第一步。 简而言之，第一个机器人必须根据他是否能够在他的相机中看到某个绿色框来选择他的路径。
另一个“有同理心”的机器人看不到这一点，然而，经过 2 小时的观察，它最终能够在 98% 的情况下预测他的伙伴的首选路径，即使它对绿框一无所知。
2. 感官知觉
多年来，赋予机器人感官能力的技术培养了我们进行电子通信的能力。 电子通信机制，例如麦克风和照相机，有助于将感觉数据传输到模拟神经系统内的计算机。 感觉即使不是机器人与真实自然环境交互的基础，也是有用的。
人类感官系统分为视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉——所有这些都已经或正在以某种方式被应用到机器人技术中。 通过将媒体传输到数据库来模拟视觉和听觉，数据库将信息与现有定义和规范进行比较。 例如，当机器人听到声音时，声音会传输到数据库（或“词典”），在数据库中与相似的声波进行比较。
自动驾驶车辆是机器人感官如何工作的一个很好的例子。 这辆车堆放着激光雷达、雷达、摄像机、GPS 和车轮编码器等传感器，可以实时收集周围环境的数据。 然后，高级感知算法将详细阐述这些原始数据，让 AI 将其与一组预定义的项目进行比较。 通过这种方式，车辆将能够识别并因此“感知”其他汽车、道路标志、高速公路、行人等。（另请阅读：这些自动驾驶汽车是否为我们的世界做好了准备？）
在工程师真正能够使人机交互更加真实之前，还有很多工作要做。 一个特别令人垂涎的机器感知前沿领域是现代机器人技术正在集中其所有努力的领域，即能够从面部表情中识别人类情绪。 尽管尚未完全应用于机器人技术，但早期的情绪识别系统目前已由包括谷歌、亚马逊和微软在内的几家科技公司进行了测试。
这些不是特别智能的人工智能系统被用于各种目的，例如使监控摄像头能够识别可疑人员或衡量客户对广告的反应。 这些技术是用于教机器如何更好地理解人类，还是只是进一步剥夺我们的隐私权，只有时间才能证明。
3.灵巧
灵巧性是指四肢、附肢和四肢的功能，以及身体的运动技能和身体能力的一般范围。 在机器人技术中，灵巧性在精密硬件和包含环境传感能力的高级编程之间取得平衡的情况下得到最大化。 许多不同的组织正在机器人灵巧性和物理交互性方面取得重要的里程碑。
美国国防部是国防高级研究计划局 (DARPA) 的东道主，该机构资助了假肢开发方面的大量创新。 这项技术为机器人灵活性的未来提供了大量的洞察力，但并非所有机器人都模仿人类的身体形态（那些模仿人类身体形态的机器人通常被称为“机器人”，其希腊语词源基本上翻译为“像人一样”） .
像波士顿动力公司这样的组织探索了各种双足和四足配置（其著名的 BigDog 机器人属于后一类），同时扩展了抓取机制中的外在灵活性的想法。
可以执行诸如打开罐子或书写等精细任务的拟人化机器人手可用于人类使用自己的四肢太危险的许多情况，例如在极端环境中或处理有害物质和材料时。 强化学习（一种相对较新的机器学习形式）推动了机器人的灵活性。 这些算法帮助机器了解哪些技术在操纵特定对象或完成特定任务方面更有效，类似于动物的肌肉记忆。 结果是非常灵巧的机器人，几乎能够模拟手的精度水平。
4.电源
机器人需要能量源，决定哪种形式的能量能为机器人身体提供最大的自由度和能力的因素有很多。 有许多不同的方式来产生、传输和储存电力。 发电机、电池和燃料电池提供的电力可以在本地存储，但也可以临时存储，而与电源的连接自然会限制设备的自由度和功能范围。
一个非常值得注意的例外是简单的基于机器的双足步行系统，它仅依靠重力来推动其步行周期（由日本名古屋工业大学开发）。 虽然这可能不符合独立（没有双关语意）机器人的资格，但它可能会带来关于如何优化甚至可能产生机器人动力的创新。
一个非常巧妙的例子，说明如何安排先进的机器人动力
by for soft and flexible intelligent robots 使用介电弹性体等软智能材料作为传感器来设计智能可穿戴机器人。
例如，机器人服装等可穿戴执行器-发电机可以在机器人走下一段楼梯时从身体运动中积累能量，只有当他们必须再次爬上同样的楼梯时，才会返回这种储存的能量以提供额外的能量。 这些软材料的应变响应特性被用来制造先进的辅助机器人，这些机器人在功耗方面几乎可以自给自足。
5. 独立性
智力、感觉、灵巧和力量都汇集在一起以实现独立性，这反过来在理论上可以导致机器人身体近乎拟人化的个性化。 “机器人”一词起源于一部推理小说作品，几乎普遍指代其设计和概念（无论多么遥远）具有一定程度人性化的人工智能机器。
这会自然而然地赋予机器人一种人格意识。 它还提出了许多潜在的问题，即机器是否能够真正“觉醒”并变得有意识（有知觉），并进而被视为个体主体或“人”。 （另请阅读：人工智能如何与机器人互动？）
结论
直到几年前，现代机器人已经克服了许多最艰巨的挑战。 机器人竞赛以惊人的速度进行，我们只能想知道机器在即将到来的未来能取得什么成就。
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