漫话机器人及其应用（21）
胡经国
（续前）
十六、机器感知简介
1、机器感知概述
机器感知（Machine Perception），又叫做机器认知或机器识别（Machine Recognition），是指由一连串复杂程序所组成的大规模信息处理系统。信息通常由很多常规传感器采集，这些信息在经过这些程序处理以后，会得到一些非基本感官所能够得到的结果。
机器感知，或机器认知（机器识别），研究如何用机器或计算机模拟、延伸和扩展人的感知或认知能力，包括：机器视觉、机器听觉、机器触觉……，如：计算机视觉（Computer Vision）、模式（文字、图像、声音等）识别（Pattern Recognition，模式识别）、自然语言理解（Natural Language Understanding，自然语言理解）……，都是人工智能领域的重要研究内容，也是在机器感知或机器认知方面的高智能水平的计算机应用。
2、机器感知主要应用
⑴、缓解城市交通拥堵
如果“智能机器感知技术”将来能够得到正确运用，那么智能交通详细数据采集系统的研发，科学系统地分析、改造现有的交通管理体系，对于缓解城市交通拥堵难题具有极大帮助。
⑵、维系社会公共安全
利用逼真的三维数字模型，展示人口密集的商业区、重要文物古迹旅游点等，以不同的观测视角，为安全设施的位置部署，提早预防和及时处理突发事件等情况，能够为维系社会公共安全提供保障。
3、机器感知与人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI），是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能（Human Intelligence）的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
⑴、机器智能与智能机器
人工智能的研究对象，可用“机器智能、智能机器”这8个字归纳为以下几个方面：
①、机器智能
机器智能（Machine Intelligence，MI），研究如何提高机器应用的智能水平，让机器变得更聪明。这里，“机器”主要指：计算机、自动化装置、通信设备等。
②、专家系统
人工智能学科领域中有一个重要的学科分支就是专家系统（Expert System，ES）。专家系统是指用计算机去模拟、延伸和扩展专家的智能；基于专家的知识和经验，可以求解专业性问题的、具有人工智能的计算机应用系统。例如：医疗诊断专家系统，故障诊断专家系统，等。
③、智能机器
智能机器（Intelligent Machine，IM），研究如何设计和制造具有更高智能水平的机器。特别是设计和制造更聪明的计算机。
4、智能的内容
⑴、机器思维
机器思维（Machine Thinking），具体地说，是指计算机思维（Computer Thinking），如：专家系统、机器学习、计算机下棋、计算机作曲、计算机绘画、计算机辅助设计、计算机证明定理、计算机自动编程，等。
⑵、思维机器
思维机器（Thinking Machine），或者说是会思维的机器。现在的计算机能否称之为“会思维的电脑”？这还是一个有争议的问题。
因为，现有的电脑做任何事情，都需要人发出指令、编写程序，否则它什么也不会做。一台计算机接上电源呆在那里，它自己既不会想“做什么？”，也不会想“如何做？”，更不会想“为什么要做？”。所以，现在的计算机是一种不会思维的机器。
但是，现有的计算机可以在人脑的指挥和控制下，辅助人脑进行思维活动和脑力劳动，如：医疗诊断、化学分析、知识推理、定理证明、产品设计……实现某些脑力劳动自动化或半自动化。从这种观点出发也可以说，目前的计算机具有某些思维能力，只不过现有电脑的智能水平还不高。所以，需要研究更聪明的、思维能力更强的“智能电脑或脑模型”。比如，有一种脑模型称为“联想机”（Association）。
⑶、感知机器
感知机器（Perceptible Machine）或认知机器（Recognizing Machine），是指研制具有人工感知（Artificial Perception）或人工认知（Artificial Recognition）能力的机器。包括：视觉机器、听觉机器、触觉机器……；如：文字识别机（Character Recognizer）、感知机（Perceptron）、认知机（Cognitron）、工程感觉装置（Engineering Sensor）、智能仪表（Intelligent Instrument），等。
⑷、机器行为
机器行为（Machine Behavior）或计算机行为（Computer Behavior），是指研究如何用机器去模拟、延伸、扩展人的智能的行为，例如：
自然语言生成（Natural Language Generation）用计算机等模拟人说话的行为；
机器人行动规划（Robot Action Planning）模拟人的动作行为；
倒立摆智能控制（Intelligent Control of Upside-Down Pendulum）模拟杂技演员的平衡控制行为；
机器人的协调控制（Harmonical Control of Robot）模拟人的运动协调控制行为；
工业窑炉的智能模糊控制（Intelligent Fuzzy Control of Industrial Furnace）模拟窑炉工人的生产控制操作行为；
轧钢机的神经网络控制（Neural Control Of Rolling Mill）模拟操作工人对轧钢机的控制行为……。
⑸、行为机器
行为机器（Behavioral Machine），是指具有人工智能行为的机器，或者说，是指能够模拟、延伸与扩展人的智能行为的机器。例如：智能机械手、机器人、操作机（Intelligent Robot，Manipulator）；自然语言生成器（Natural Language Generator）；智能控制器（Intelligent Controller），如专家控制器（Expert Controller）、神经控制器（Neural Controller）、模糊控制器（Fuzzy Controller）……。
这些智能机器或智能控制器，具有类似于人的智能行为的某些特性，如：自适应（Self-Adaptation）、自学习（Self-Learning）、自组织（Self-Organizing）、自协调（Self-Coordination）、自寻优（Self-Optimizing）……因而，能够适应工作环境的条件的变化，通过学习改进性能，根据需求改变结构，相互配合、协同工作，自行寻找最优工作状态……。
5、机器感知实验室
中国北京大学机器感知与智能教育部重点实验室，是北京大学集聚了校内计算机科学、智能科学技术、心理学以及认知科学的优势力量而组建的多学科交叉科研机构。
该实验室以实现“高度智能化的机器感知系统”为目标，紧密结合国民经济和社会发展的要求，开展机器感知、智能信息处理与认知科学方面的基础与应用基础研究。
目前，该实验室的主要研究方向有：感知机理，计算智能与知识发现，视感知，听感知，数字媒体技术，可视化与视觉计算。其主要研究内容包括：探索人的感知机理以及感知与智能的关系；研究机器感知与智能的实现方法，扩展人的感知能力；开发应用于国家建设和改善民生的智能感知系统。
该实验室的建设目标是：力争通过上述这些方向的前沿性研究工作，将实验室建设成为中国多学科交叉的、开放的、具有国际竞争力的机器感知与智能研究基地。
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