如何讓機器人具有學習能力？

02-06

個人感覺，題主是想問人工智慧的實現方式。

關於這一問題，就本人目前了解的情況來看，主要方式有兩種：第一種是利用以神經網路為代表的智能演算法，在一定程度上模擬人類的思維活動，進而形成機器智能。它的優勢是可以以現有的知識為基礎，創造出人類尚未發現的新知識。缺點么，很顯然，這麼高冷的黑科技，要現在就成熟了，那也就沒有科研工作者什麼事了。人對自己大腦的研究還停留在瞎子摸象的階段呢，現在就想搞出一個人造大腦，too young too simple。。。話又說回來，這畢竟代表了人工智慧的未來，是最接近科幻片里那種高級智能的實現方式，要真搞出來了，那就不只是什麼工業革命，信息革命這種小兒科了，它能產生的影響絕對是顛覆性的，所以世界各地從事這項研究的人還是很多的。題主有興趣可以搜一下谷歌的Google Brain項目，百度最近也在搞這個，百萬年薪招「少帥」，是不是很誘人~~（旁邊老闆：咳咳，磚搬完了么。。。）另外提一句，最近很火的大數據處理，其研究的核心其實也是類似的智能演算法。。。嗯，再扯就跟題目關係不大了，樓主有興趣自己搜吧。

第二種方法，也是目前比較成熟的一種方法，就是藉助計算機強大的計算和存儲能力，通過大量的運算和海量的信息存儲實現人工智慧。最容易接觸到的例子就是象棋的人機對弈程序，機器本身並不會什麼下棋的招數，但是它可以把你後續幾步甚至十幾步的走法都算一遍，找到對自己最有利的下法。另外計算機本身還存儲了大量事先寫好的棋譜及應對策略，機器在每一步落子前都可以從這裡面找一下，看看有沒有現成的下法。所以么，人家不但看得遠，還抱了一大堆的棋譜，想要贏它還真是不容易。當然這有一個前提，就是計算量必須是有限的，就比如圍棋，它的人工智慧就做的很爛，因為它的可能性實在是太多了，真要算起來那就是個悲劇。機器可不會什麼差不多就行了的概念，它會一直算到你交不起電費為止。。。有點扯遠了，總之，這種人工智慧的實現方式優勢就是簡單，易於實現，缺點是知識必須是現成的，機器自己不會產生新的知識，碰見它不會的沒見過的就直接罷工。現在高校里計算機，自動化等專業都有這方面的研究內容，重點可能不一樣，這裡就不詳細說了。

啊啊啊，我是不是在作死，後天就要考試了，我卻在這一邊刷知乎一邊白痴似的傻笑，這是要搞個大新聞的節奏啊。。。題主我儘力了，滾去看書了……

寫的好呀。