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。
深度學習不是終點機器人變聰明還需增強五感
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網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。
聽覺
對于人類而言，聽覺是僅次于視覺的接收外界信息的感官。而當下大熱的智能語音服務，除了對機器人的語言學習能力提出了很高的要求，同時也是對機器人聽覺的重大考驗。與機器聽覺有關的主要是聲敏傳感器。
不滿足于iPhone的Siri等軟件只能識別語音的功能，美國機器人專家JosephRomano與其合作者在賓夕法尼亞大學創(chuàng)建了一個名叫ROAR(全稱為機器人操作系統(tǒng)的開源音頻識別器)的軟件工具。該軟件能幫助機器人專家訓練機器對更寬泛意義的聲音作出反應。雖然這項技術還處在研發(fā)初期階段，但Romano認為它的潛力是巨大的。
嗅覺
比起視覺和聽覺，嗅覺的應用范圍沒有那么廣，但是對于一些用于特定目的的機器人來說是至為關鍵的感官。氣敏傳感器是賦予機器嗅覺的主要機械。
2015年，日本東京大學、住友化學公司和神奈川科學技術研究院借鑒昆蟲的嗅覺結構，開發(fā)感知人體汗味的感測器，該裝置可安裝在機器人上，助其迅速發(fā)現(xiàn)失蹤者，防止救援隊的二次災害。去年，美國圣劉易斯華盛頓大學的工程師團隊從蝗蟲的嗅覺得到了靈感，開發(fā)出新式的仿生機器人感測系統(tǒng)，可用于嗅出爆炸物等危險品。
味覺
機器人無需進食，業(yè)界對于機器味覺的研究也相對少些。不過，服務于餐飲業(yè)的機器人理所當然地進化出了不錯的品嘗能力。得益于化學傳感器的幫助，機器人有了“味覺”。
去年，西班牙巴利亞多利德大學化學系教授MariaLuzRodriguez-Mendez開發(fā)了一款品酒師機器人BeerTongue。它擁有“電子舌”，可以通過傳感器和化學方法品鑒啤酒，分辨準確率已經達到82%。
觸覺
觸覺對于實體機器人無疑十分重要，無論是在工廠里還是在家庭中，擁有觸覺往往能提升機器人的服務質量。機器人觸覺主要通過壓敏、溫敏和流體傳感器來獲得。
日前，美國卡耐基梅隆大學的科學家開發(fā)出一個機器人系統(tǒng)Fingervision，其內部配有一臺小型相機來充當手指從而“感知”物體。他們用一對用桌面級3D打印機所打印的夾持器來充當機器人的雙手。Fingervision的意義在于讓龐大的機器人抓取物體的時候，能通過觸覺來感知物品是否出現(xiàn)滑動從而來控制握力。
唯有以敏銳的五感有效收集外界信息，再配合強大的深度學習能力進行信息分析處理，機器人的智能化程度才能得到全面提升。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。
