会学习的强大机器人能够根据环境适应并提高自身能力！
机器人学习的关键：人工智能
现代机器人受益于人工智能（AI）。AI赋予机器人学习能力。例如，一个学习下棋的机器人，通过与人类玩家对弈，可以分析棋局，学习最佳策略，从而提高胜率。同样，工厂中用于组装的机器人，可以学习识别并修正小零件装配过程中的细微偏差，减少错误。 再如，自动驾驶汽车的模型依靠海量的道路数据学习判别道路标识、行人等，来改进驾驶技术！
机器人如何学习？
机器人学习主要的途径包括：
监督学习：
机器人被喂喂给成对的数据（输入和正确的输出），从中学习规律来识别新的数据。比如教学机器人识别猫和狗，图片及对应标识（“猫”或“狗”）便是数据。程序根据这些大量数据总结差异与特征实现分类！
强化学习：
这是利用奖赏惩罚训练机器人行为策略的方法。 奖励好行为，惩罚偏差行为。例如，机器人学习行走，每行进一步都会收到“奖励”，摔倒则得到“惩罚”，于是通过不断尝试，达到较为平衡顺利的移动方式，最终提高机器人移动的效率稳步性；游戏中机器人获得游戏积分奖励或游戏结束后根据通关情况得到奖励也适用于此类别！
模仿学习：
直接地为机器人提供示范行为以供机器人学习与其复制。例如，远程操控一个机器人完成某一操作步骤，并将这些作为模型提供给机器人后续自动学习独立模仿操作行为步骤！
一些会学习的机器人的例子
- 真空清洁机器人: 他们能够学习房间的平面图、识别障碍物、并规划更有效的清洁路径，日渐熟悉家里的结构后执行起清洁任务效率渐高！
- 医疗机器人: 利用深度学习判断影像分析技术提高对于肿瘤识别的准确性；通过人工智能系统学习外科医生手术的手法后对微创手术提供辅助操作！
- 聊天机器人: 像Siri或Alexa这类每天从海量人机语句沟通交互汇总海量语料库逐步改进应答方式及其优化处理人话语逻辑，使它们能更好地理解和响应人类请求！
常见问题
问：机器人的学习能力有多强？
答：机器人的学习能力取决于其设计、使用的AI算法及训练数据量。 现有的机器人在某些特定领域已经实现了惊人的进步，能够超越人类；但大多数情况下，“弱AI”系统更多的是执行人类指令进行辅助完成重复劳动提升效率以及简化复杂劳动工作过程以及人类决策或创造等认知行为提供信息支持作用！
问： 会学习的机器人是否会取代人类的工作？
答: 这仍然是一个复杂的问题，某些单调重复性的工作岗位可能会受到冲击，但大量的工种与角色也需要人类的创造力，判断力 及同理心等机器暂时性并不掌握的能力协作人机合作提升整体作业运行效率！
问：我们会受到会学习的机器人威胁吗?
答：现有的机器人技术尚无法形成智能威胁；在短期内重点在于人机有效有效联合来共同完成相关工作或任务并为人类改进创造的生活服务提升人类文明演进步调；对于发展具有先进智商人工智能以及相关问题值得学术讨论领域认真思考谨慎进行科研及开发！