姜岩:《百年科学发现》
机器会不会比人更聪明，我们现在无法回答这一问题。事实上，很多大胆的设想都是可能的。比如，机器将可能与人体结合在一起，未来将微型超级计算机植入人脑也可能变成现实，那时人到底是机器，还是人，是一个非常难以回答的问题。
为了实现人工智能，需要从生物学角度揭开人类思维之谜，为人工智能的研究提供参考；需要从材料学角度研制适合的材料，为人工智能计算机的研制提供基础；还需要以信息技术作为主力军，最终完成人工智能计算机的研制工作。一个以人工智能为龙头、以各种高新技术产业为主体的"智能时代"将彻底改变人类社会。智能时代将是成熟的知识经济时代。
第一节 计算机打败国际象棋冠军
一、世界冠军败北
1997年，世界科技界发生了两件令人深思的事情。一是1997年2月英国科学家宣布培养出世界第一个克隆动物小羊多利，另一个则是1997年5月，美国ＩＢＭ公司的“深蓝”超级计算机首次击败国际象棋男子世界冠军卡斯帕罗夫。
1997年5月11日，在国际象棋“人机大战”最后一局较量中，ＩＢＭ超级计算机“深蓝”仅用了一个小时便轻松战胜国际象棋特级大师卡斯帕罗夫，并以3.5比2.5的总比分赢得胜利和70万美元的奖金。
在前5局比赛中，卡斯帕罗夫先拔头筹，紧接着“深蓝”扳回一局。之后双方连续3局战平，各积2.5分。因此最后一局比赛就成为关键一仗，格外引人瞩目。这局比赛，“深蓝”执白以王兵开局。卡斯帕罗夫背水一战，开始依然采取稳扎稳打的战略，构筑防线。但他有步棋走错了顺序，白棋乘机在第八步用以“象” 换“卒”的方法赢得了先手 。
第十八步，卡斯帕罗夫用杀伤力最强的“皇后”交换对方的“车”和“象”，看似不很吃亏，但盘面上自己的一个“象”或“车”有可能丢掉。等计算机又将一 “兵”拱进一步之后，卡斯帕罗夫再也无心恋战，投子认输。输棋之后，卡斯帕罗夫很快起身，耸了耸肩，作出无可奈何的样子离开了棋室。
卡斯帕罗夫和“深蓝”小组的负责人谭崇仁接受了奖品与奖金之后，回答了记者尖锐的提问。卡斯帕罗夫对自己今天的表现表示歉意，认为辜负了观众的期望。但他认为ＩＢＭ公司专门开发针对他的下棋软件，并将他下过的棋谱大量输入电脑，使他一直在明处被动挨打，而他却没有多少机会熟悉“深蓝”的棋路，有失公允。
在第二局输棋之后卡斯帕罗夫就曾表示有一“上帝之手”在助“深蓝”一臂之力，认为电脑不可能有那几步超人的应对。
一直在纽约观战的国际象棋专家认为，卡斯帕罗夫虽然1996年以4：2胜出，但此次似乎准备不足。第二局将可以和棋的棋下输后，他又摆脱不了阴影，对计算机的戒惧感加重，身心俱疲，最后导致输棋。
但“深蓝”的代表谭崇仁不这样认为。他说，改进之后的“深蓝”锐不可当，好在“棋王”没怎么出错，否则早就败给计算机了。据悉，“深蓝”赢得的70万美元奖金除了少部分拿来奖励设计小组成员和顾问之外，大部分将继续用于“深蓝计划”的开发。
二、“深蓝”的真面目
“深蓝”一举击败世界冠军卡斯帕罗夫震动世界棋坛。被卡斯帕罗夫称之为很难对付的怪物的“深蓝”计算机是这家公司1993年开始研制的高科技产品。初一看，它的模样类似两个并排站立的黑色保险柜，放在绿色的底座上，有点象座特殊的纪念碑。透过布满小孔的铁门，仅能看到两排亮着的绿色指示灯。每个灯代表着一个高速处理器的运行状态。这是一台带有32个处理器的可扩充的并行大型计算机。
“深蓝”的前辈“深思一代”和“深思二代”分别诞生于1988年和1989年，其运行速度可达每秒75万次，也有打败其他国际特级大师的记录。但1997年的“深蓝”已经比1996年快了一倍，程序设计得到了前全美国际象棋冠军本杰明的鼎立相助，更加
强大，因此也有人称其为“更深的蓝”。
ＩＢＭ公司将“深蓝”与棋王卡斯帕罗夫作了有趣的对比──身高：卡斯帕罗夫5英尺10英寸，“深蓝”6英尺5英寸；体重：卡斯帕罗夫176磅，“深蓝”1.4吨；年龄：卡斯帕罗夫34岁，“深蓝”4岁；每秒行棋速度：卡斯帕罗夫2步，“深蓝”2亿步。
“深蓝”并无需每秒思考2亿步棋，这不过代表了超级计算机每秒上亿次的运行速度。两者的最主要差别在于前者的随机应变能力强，但思路容易受身体条件、情绪和周围环境的影响；而后者记忆力强，计算平稳且不受环境干扰。棋王老谋深算，经验丰富，“深蓝”却是个刚刚涉足棋坛的小学生。不过这个学生正以非同寻常的速度在吸收众家之长，为其所用，因此其能力实不可小视。
在与卡斯帕罗夫开赛前的一星期，“深蓝”离开了距纽约80公里的诞生地，来到设在50层高的曼哈顿“公平保险公司”办公大楼第35层的赛场。它在临时的小屋内需要用一个台式摇头电扇帮助降温。
赛场内比赛桌的一侧放有一台带有液晶显示器的黑色电脑，这是与“深蓝”沟通的主要工具。比赛期间，坐在卡斯帕罗夫对面的“深蓝”小组的成员不必为棋盘上的风云变幻操心，但必须将双方的每一步棋准确地用右侧的键盘输入电脑，并代表“深蓝”一方记棋谱和按下计时钟。这一切受到现场的裁判监督。
人脑与电脑的比赛规则基本相同。电脑不会悔棋，即使操作者发现其走了“臭棋”也不得帮它反悔。“深蓝”比较“认死理”，只要没出现死棋，就会百折不挠地走下去。如果后台的专家认为应该和棋了，只能通过电话通知场上的“ 深蓝”代表来求和，这种情况在1996年的比赛中就出现过。“深蓝”的主要设计者，来自中国台北的许峰雄说，首场比赛失利后，他们仅对“深蓝”作了一些微调。但有的国际大师认为，“深蓝”的下法已经有了人工智能的味道。它在第二局中充分发挥了白棋的先行优势，整个行棋流畅，极有章法；对卡斯帕罗夫求稳保守的下法，主动进攻，步步紧逼，一举奠定了胜利基础。
三、人类败了吗？
卡斯帕罗夫怎么会输给一台被他称为“怪物”的计算机呢？这位当今、也是有史以来实力最强的国际象棋大师自1985年夺得世界冠军以来，其世界第一高手的地位从未动摇过。赛前卡斯帕罗夫认为，人只要不犯错误总能战胜计算机。然而，人不可能不犯错误，卡斯帕罗夫在比赛中不止一次地出现失误。他慨叹道，仿佛有一只“上帝之手”在帮助“深蓝”。其实何至一只“上帝之手”，在“深蓝”背后有5位计算机专家在为其编写程序，有一位美国的国际象棋特级大师在做它的专职顾问，还有许多棋坛高手在为它出谋划策。准确地说，卡斯帕罗夫与“深蓝”之间的比赛不是“人机大战”，而是许多国际象棋大师在软件专家的帮助下借助一台超级计算机联手对付他一个人。所以，他的对手并不是“深蓝”，“深蓝”只不过是一个工具而已。他真正的对手是“深蓝”背后的棋坛高手和计算机专家，甚至还包括他自己。
其实，人脑的弱点正是人性的本质。棋王这次失败，主要是败在自己的手上。棋王为了避开“深蓝”的计算优势，不惜放弃自己最擅长的攻击棋路，刻意营造 “捉摸不定”的布局。但是“深蓝”下棋只有“穷举法”这一招，根本没有任何学习功能。棋王的“攻心为上”碰到“深蓝”的“无心可攻”，不仅白费力气，而且为自己带来无限的挫折和焦虑。
在比赛过程中，卡斯帕罗夫时而神情沮丧，时而气急败坏，甚至出现了以前少有的彻夜难眠。由此可见，卡氏一直没有摆脱精神压力，他对“深蓝”戒惧太多，谨慎有余，大胆不足，进而表现失常。难怪美国国际象棋特级大师罗恩?亨利说，“他没有把全部潜力和天才发挥出来”。
尽管“深蓝”的胜利是与卡斯帕罗夫的心理压力、表现失常等原因不无关系，但对“深蓝”的进步和成绩也是应该予以充分肯定的。
卡斯帕罗夫是国际象棋之王，其水平目前尚无人与之相比。IBM公司开发的名为“深蓝”的RS／6000SP超级电脑也是世界上最好的“下棋机器”。 IBM公司为此进行了巨大投入。它不仅集中了1946年计算机问世以来的许多新成果、新创造，而且有许峰雄等一批杰出的计算机专家为此作出了多年的努力。目前，这台“深蓝”重量达1.4吨，有32个节点，每个节点有8块专门为进行国际象棋对奕设计的处理器，平均运算速度为每秒200万步。总计256块处理器集成在RS／6000SP并行计算系统中，从而拥有每秒钟超过2亿步的惊人速度。美国国际象棋特级大师本杰明加盟“深蓝”专家组，更是提高了它的棋艺。比赛结束后，“深蓝”小组公布了一个秘密：每场对局之后，专家小组都会根据卡斯帕罗夫的情况相应地修改特定的参数。“深蓝”虽不会思考，但这些工作实际上起到了强迫它学习的作用，这是一个重大的改进。无论如何，“深蓝”的此次胜利，标志着电脑科技又上了一个新台阶，为日后在医疗、气象预报等更广泛领域的应用奠定了基础。有文章说，“深蓝”每秒钟思考2亿步，而世界顶尖棋手卡斯帕罗夫每秒钟仅能思考3步，因此人的失败几乎是注定的，这种说法是经不起推敲的。如果这种说法成立，那么上次“深蓝”每秒思考1亿步，也大大超过了卡氏的3步，为什么“深蓝”输了呢？此次“深蓝”不也输了一局吗？其实，这个对比，既说明电脑比人脑的某些优越之处，也说明了电脑不如人脑的劣势（不会思考）。由此次“深蓝”的胜利得出电脑战胜人脑的结论更是不科学的。事实是，电脑在某些个别方面的个别功能超过人脑是完全有可能的，但要全面超过人脑，可以说是遥遥无期的。因为人类对自己的认识还不够深刻，其未知空白还无以计数。要搞明白人脑的思维和智能机制，还说不清要过多少年，要超过它，更是一个未知数。
电脑下棋所涉及的领域可以归结到人工智能这门科学上来。40年代电子计算机问世的同时，就有人提出了人工智能的理论。1956年召开了世界上第一次人工智能大会。当初的一些进展和成果曾使人们过于乐观，一些专家预言，不出10年，计算机将要成为为国际象棋世界冠军。实际上这一时刻的到来推迟了20多年！人工智能的发展历尽坎坷，至今在一些理论问题上仍然争论不休。许多专家认为，目前，人工智能的水平还在婴儿时期，没有什么重大的突破性的进展。
严格说来，“深蓝”只有并行操作和资料搜寻的技术，谈不上“智能”二字。它不能自己选择目标，也不能修改用来权衡进展的标准，更无法进行多元的价值取舍。如果将“深蓝”的赢棋目标改为“赢棋，而且让对手还想再下一盘”，或是“赢棋，而且让对手信任我作为将来的生意伙伴”，这对人脑只是一个小插曲，“见机行事”即可，但是“深蓝”将连第一步棋都走不出去。
“深蓝”的成就虽然可观，却也代表“简单”问题的时代即将结束。电脑接下来所面临的问题，都需要自我学习的技能，即使只考虑下棋，中国的围棋变化万端，“深蓝”的“穷举法”就一筹莫展。电脑目前在学习功能等方面甚至不如新生婴儿，人们在人工智能道路上的摸索还只是刚起步而已。
人类向来有一种根深蒂固的“失控情结”，忧虑自己终将无法驾驭自己所创造的事物，甚至被其取代。国际象棋在西方社会中具有相当特殊的意义，一直被看作是最具代表性的纯智慧活动。很多人虽然对于人类体能远不如机器的事实毫不在意，但是却无法想象人类在国际象棋上也将对机器称臣。棋王卡斯帕罗夫在赛前扬言，他是为人类智慧的尊严而战，媒体也立刻将他形容为“人文的最后防线”。这是否夸大之词，受各方争议，但是这场比赛的确给人们带来许多启示。
四、面对围棋计算机一愁莫展
很多人认为，源于中国的围棋是世界上最精湛的智力游戏。它貌似简单，但黑白两子在棋盘上能构成复杂的图案，几乎变换无穷。有人说，计算机离征服围棋至少还需100年。
过去10年中，在台湾应氏基金会表示为设计出能击败围棋冠军选手的计算机程序者奖励140万美元的激励下，设计人员不断推出水平越来越高的会下围棋的计算机。1998年晚些时候，总计2.5万美元的奖金将分别奖给在日本和美国一年一度国际竞赛上涌现出来的最佳计算机程序设计者。那些在国际竞赛中脱颖而出的计算机程序给人的印象是甚至敌不过刚学一年围棋的业余棋手。
“深蓝”击败世界国际象棋冠军靠的是中级水平的象棋知识和非凡的不知疲倦的高速检索能力。但是，这种机械方法在变化多端的围棋面前失去了用武之地。要想下围棋，计算机就必须能够辨别微妙而又复杂的棋形，并且能够利用凭直观获得的知识。凭直观获得知识是人类智慧的特征。
美国新泽西州普林斯顿先进研究所天体物理学家、围棋爱好者皮特?哈特说：“计算机围棋程序击败人类选手可能至少需要100年时间。如果一位智力正常的人学习下围棋，用不了几个月就可以击败现在所有的计算机程序。”
在世界冠军级别的国际象棋比赛中，多损失一兵一卒甚至就决定了最后结果，其判断准确率可能高达99％。但是在下围棋时，你经常会听到弃子争先的说法，鹿死谁手还远未可知。围棋是非同一般的游戏。”
若是从计算机角度来看，国际象棋与围棋间的差别似乎就没有那么深奥了。下国际象棋时，对局者每次需要考虑的合乎规则的着法平均只有35步。在计算机术语中，一步棋及应对着法统称为“回合”。速度最快的计算机国际象棋程序能预先分析7至8个回合的着法。
分析7步棋就需要甄别超过1亿亿亿个不同的变化。如果计算机想多分析几个回合，需要甄别的变化就会呈爆炸性膨胀。计算机编程人员掌握了“简化”变化结果的明智方法，除了分析少部分变化，对其他绝大多数变化都不必分析到底。即使如此，能够预先分析7步棋的计算机每次也都要分析500亿至600亿个变化。
但是围棋面临的形势则更加严峻。因为变化过于纷繁复杂，甚至连速度最快的计算机都无能为力。多分析一个回合，棋着的变化就会急剧增加――国际象棋增加 18亿个变化，围棋增加64万亿个变化。对围棋而言，分析7个回合的着法，计算机就需要甄别200的14次方个变化。虽然精简技术可以将变化减少到 1000亿亿个，但是运算速度像“深蓝”一样快的计算机（每秒计算2亿步棋）也需要一年半时间才能想好一步围棋。
更糟的是，计算机在围棋领域与人较量显然失去了其固有的优势。与国际象棋不同，围棋棋子之间没有级别之分，棋手凭棋形判断形势，而计算机程序算法却很难表达棋形。
围棋选手不会去攻击对方的一块活棋，也不会去救自己的一块死棋。围棋大师还能够判断几个孤子是否会连成一片，或者两块小棋是否会合而为一。要想让计算机掌握这种分析方法，编程人员肯定会遇到人工智能领域的根本性问题。人更擅长模糊概念，意识到几个围棋子最终能连通时就不会急于补棋，可是怎么给计算机输入这种概念呢？
应氏基金会许诺的140万美元的奖金可能无人会问津。这项奖金2000年到期。围棋程序设计者们则希望这项奖金有效期再延长一个世纪或两个世纪。
第二节 一篇古怪的小说
这是一篇仅有400字的超短篇小说，讲述的情节纯属老生常谈──类似的故事我们不知读了多少：一位教授原先同意一位博士生毕业而最终未能让他毕业。但这一名为《背叛》的平淡之作却引起了国际科学界甚至文学界的关注，因为它是美国一台电脑的处女作。创作时间是1998年3月。这一名为“布鲁特斯” （Ｂｒｕｔｕｓ）1型的人工智能计算机系统由美国伦塞勒工学院的塞尔默?布林斯乔德及其同事研制成功。研究过程历时8年，耗资达30万美元。
布林斯乔德说，“布鲁特斯”1型电脑是目前世界上最先进的电脑作家。它可以一点一点地构思令人惊骇的情节，并且把它们用400个字表达出来。问题在于这种软件不仅需要掌握名词、主语和动词之类的简单问题，而且还必须处理身份、性格、场景、情绪甚至真实程度等更为复杂的问题。
对于电脑写作来说，这篇小说是个历史性的飞跃。在以往进行的这方面的研究中，电脑写出的故事只包含几个句子。英国科学促进会曾在基尔举办的一次科学节活动中展出过一篇电脑写的小说。该小说全文只有一个句子，讲述的是一头毛鼻袋熊收拾起它的袋子，像西伯利亚的变戏法艺人那样出发寻找新的生活。另一篇电脑小说
的始作俑者则辩解说，该小说有可能为广播连续剧《弓箭手》提供剧情素材。不过，这两篇小说都没有涉及故事的细节和发生地点。
“布鲁特斯”1型只能写作欺骗和邪恶等与背叛有关的内容。如果要用它生成一篇有关单恋、复仇、嫉妒甚至弑父等内容的小说，布林斯乔德和他手下的人工智能研究人员就需要重新设计出与每一个主题相适应的数学公式。
研究人员介绍说，通过将特定的小说主题转换成相应的数学算法可以“教会”计算机写作。研究人员说，教会计算机写小说，比教会计算机下国际象棋等更有益于计算机人工智能的研究。他们指出，计算机下棋只涉及到对简单符号的控制，而计算机写小说所需要的“叙述”和“组织故事”的能力更能接近人类数据结构的本质。
虽然目前先进的电脑棋手已可以击败国际象棋冠军，但计算机在写小说方面将永远无法与卡夫卡、普罗斯特等小说大师们比肩。因为要写作真正打动读者的小说，必须能够深入人物的内心世界，这不单单需要逻辑思维，更重要的是要有丰富的生活经验以及敏锐的感觉能力，这对计算机来说很难做到。
附：电脑小说《背叛》全文：
背叛
作者 布鲁特斯1型
戴夫?斯特赖维尔喜爱这所大学。他喜爱校园里爬满常春藤的
钟楼，那古色古香而又坚固的砖块，还有那洒满阳光的碧绿草坪和
热情的年轻人。使他感到欣慰的还有这样一件事，即大学里完全没
有商场上那些冷酷无情的考验――但事实恰恰并非如此：做学问也
要通过考试，而且有的考试与市场上的考验一样不留情面。最好的
例子就是论文答辩：为了取得博士学位，为了成为博士，博士生必
须通过论文的口试。爱德华?哈特教授就喜欢主持这样的答辩考试。
戴夫迫切希望成为一名博士。但他需要让三个人在他论文的第
一页上签上他们的名字，这三个千金难买的签名能够证明他通过了
答辩。其中一个签名是哈特教授的。哈特常常对戴夫本人和其他人
说，对于帮助戴夫实现他应该有的梦想，他感到很荣幸。
答辩之前，斯特赖维尔早早给哈特送去了他论文的倒数第二稿。
哈特阅读后告诉戴夫，论文水平绝对一流，答辩时他会很高兴地在
论文上签名。在哈特那四壁摆满书籍的办公室里，两人甚至还握了
手。戴夫注意到，哈特两眼放光，充满信赖，神情宛如慈父一般。
在答辩时，戴夫觉得自己流利地概括了论文的第三章。评审者
提了两个问题，一个是罗德曼教授提的，另一个是蒂尔博士提的。
戴夫分别作了回答，并且显然让每个人都心悦诚服，再没有人提出
异议。
罗德曼教授签了名。他把论文推给蒂尔，她也签上了名字，接
着便把本子推到了哈特跟前。哈特没有动。
“爱德？”罗德曼问道。
哈特仍然坐在那儿，毫无表情。戴夫感到有点眩晕。“爱德华，
你打算签名吗？”
过后，哈特一个人呆在办公室里，坐在那张宽大的皮椅里，他
为戴夫未能通过答辩感到难过。他试图想出帮助戴夫实现他梦想的
办法。
第三节 向宇宙最奇妙的现象进军
没有人能否认人类智能是宇宙间最奇妙的现象，也没有人能解释这一奇妙现象。而用人工模拟人的智能一旦时机成熟就立即成为科技前沿的重大课题。人工智能是用人工方法模拟人类智能的一种技术。它包括推理、学习和联想三大智能要素。目前，人工智能的推理功能已获突破，学习功能正在研究之中，联想功能尚处在探讨阶段。现有的计算机技术已充分实现了人类左脑的逻辑推理功能，人工智能研究的下一步是模仿人类右脑的模糊处理能力和整个大脑的并行化处理（同时处理大量信息）功能。人工智能将在逻辑推理计算机、模糊计算机和神经网络计算机三者的基础上实现。
实现人工智能必须双管齐下，一是利用现有的计算机技术模拟人工智能，这是实现人工智能的必要准备；二是利用一种全新的技术实现信息处理的模糊化和网络化，这是实现人工智能的根本途径。利用现有的技术模拟人工智能已取得很多成果，现在绝大多数人工智能计算机均属于这类产物。利用全新技术实现人工智能的工作刚刚起步，很多人把希望寄托于光计算机和生物计算机上。1990年1月29日，美国贝尔实验室宣布研制出世界第一台光计算机。它采用砷化钾光学开关，运算速度每秒10亿次。
为了实现人工智能，需要从生物学角度揭开人类思维之谜，为人工智能的研究提供参考；需要从材料学角度研制适合的材料，为人工智能计算机的研制提供基础；还需要以信息技术作为主力军，最终完成人工智能计算机的研制工作。
目前，科学家已在研制模糊计算机和神经网络计算机，并把希望寄托于光芯片和生物芯片上。专家认为，一个以人工智能为龙头、以各种高新技术产业为主体的"智能时代"将彻底改变人类社会。智能时代将是成熟的知识经济时代。
1982年，日本发起了为期10年的第五代计算机计划，率先向人工智能发起进攻，令美国、欧洲等大吃一惊，生怕日本人抢占了制高点。然而日本人太低估了人工智能的难度，日本的第五代计算机计划在扔了上10亿美元之后不得不不了了之。不过，美国、欧洲和日本以及一些发展中国家仍把人工智能作为重中之重。
在人工智能领域，美国仍在绝大多数方面领先世界，但是在个别方面已被日本和欧洲超过。据1995年6月美国商业部的一份调查报告《对美国在人工智能领域关键技术的评估》，美国在人工智能领域的领先地位正在下降。美国在人工智能领域地位的下降主要是因为国防预算中用于研究开发的费用被削减，以及人工智能技术成果迟迟不能投入商业应用。美国国防部是人工智能研究的主要资助者，国防方面的研究经费减少将会大大影响人工智能的基础研究、应用研究和技术开发。商用部门难以弥补国防研究开发费用的减少，由此可能降低美国的长期竞争力。
第四节 机器人──人类进化的结局？
如果人工智能取得突破，那么它应用最多的领域恐怕就是机器人了。1997年8月在日本东京举行的“纪念日本机械学会创立100周年国际研讨会”上，著名美国未来学家阿尔文?托夫勒和人工智能方面的专家等22位世界知名人士学者预测说，20年内人同机器人自由交谈将成为可能，在发达国家三分之一以上的重劳动将由机器人来完成。“家庭用机器人”将在10至20年内开始上市销售。他们当中有人还预测，“凭自己的判断采取行动的机器人”将会问世，“用蛋白质等生物体组织制成的机器人”也将诞生。
托夫勒等人对机器人为人类服务前景作出乐观预测的同时，对于“高智能机器人”出现可能导致有人利用其犯罪的前景表示了忧虑。他们强调从现在起就要着手预防“机器人所造成的危险”，应当制定一部“机器人法”。
1998年8月，日本东京大学工学院宣布研制出了一种能够捕捉高速运动物体的机器人，它完全有可能灵巧地抓住苍蝇。目前的工业机器人只能根据计算机程序的安排完成固定作业，对静止物体进行操作。有些智能机器人装备了图像处理系统，但它以电视技术为基础，每秒只能处理30个画面，每个画面的处理时间很难降到33毫秒以下，因此只能操作速度缓慢的物体。
东京大学研制的新型机器人装备有一套特殊摄像机，它只有256个像素，清晰度仅为普通摄像机的千分之一。但其图像处理速度比普通摄像机高30倍以上，单个画面处理时间仅1毫秒，因而能紧密追踪高速运动的物体。机器人内部的中央处理芯片对图像信息进行实时处理，迅速驱动机器人的手臂，使其能够捕捉到高速运动的目标。机器人的手掌和手指关节也采用了新技术，十分灵活。研究人员说，这项技术进一步改善后，可使机器人灵巧到能抓住飞舞的苍蝇、接住飞过来的棒球。更重要的是，它将可以从事更加复杂的工作，减轻工人劳动强度、降低生产成本。
日本计划从1998年开始着手研究开发可用于处理家务和照顾病人的人形智能机器人。这项为期5年的计划将由政府出资，目的在于开发能够用于日常生活、福利事业、医疗卫生等广阔领域，并具有一定人工智能的人形机器人。日本制造科学技术中心、本田技研工业、法兰克、川崎重工、富士通公司、松下公司、日立公司和东
京大学、早稻田大学等已组成了集科研、生产和教学为一体的集团，申请承担这个“与人协调及共存型机器人系统研究开发计划”。
机器人能统治人吗？
在很多科幻作品中，机器人与人类之间的斗争是个永恒的主题，实际上也反映了人类对自己未来命运的担忧。机器人能统治人吗？人类永存是世界的主宰吗？
二次世界大战结束之前，人工造人只是文学领域的一个幻想。但二战之后，科学家们便开始考虑“人工造人”的问题。不经过任何自然程序就制造出一个类似于人的生物，这一课题引起了两位数学家的兴趣，他们分别是美国的约翰?冯?诺伊曼和英国的艾伦?图灵。
冯?诺伊曼对人脑和计算机的各个组成部分和组织结构分别进行了认真研究，第一次提出了计算机存储器和程序的概念。这可以被看作是今日计算机的源头。
计算机转向思维机器的第二步是由艾伦?图灵迈出的。这位计算机先锋曾在二战期间发挥了决定性的作用：他成功地破译了德国人发明的通信密码。艾伦?图灵因为1950年10月在《创意》杂志上发表的一篇文章而获得了“人工智能之父”的称号。艾伦?图灵在文章的开头就提出这样一个问题：“机器能够思维吗？”
据法国《世界报》1997年9月3日报道，巴黎第六大学计算机研究室的研究员让－夏尔?波默罗尔认为：“图灵在文章中一一驳斥了那些智能机器反对者的论点，这些观点至今仍有现实意义。”艾伦?图灵认为，人工智能首先是一个软件和信息编码的问题。他在文章的最后建议开发有关国际象棋的程序，因为国际象棋一向被看作是高级智力游戏。
如今，国际象棋程序出现几年后，国际商用机器公司的“深蓝”便击败了国际特级大师卡斯帕罗夫。此举表明，计算机程序“能够产生一些表面上看起来是智能的效果”。
让－夏尔?波默罗尔说：“在制造某些专业化的机器时，人工智能取得了一个又一个成功。那些写了邮政编码的信件就是通过能够识别数字的机器来处理的；某些医院已经开始用机器人来发送药品；能够读取支票信息的机器也已问世。问题是这一切还能不能叫作人工智能。”
然而，令人工智能专家头疼的是，光靠存储器和程序还不能解决思维和智能领域所有的问题，代码也不是一把万能钥匙。目前在人工智能方面虽然取得了巨大进展，但它的局限性是非常明显的，尤其是在学习方面。还是拿“深蓝”来说，它想要提高水平，唯一的办法就是让程序设计员修改有关数据。
为了让“人工造人”的神话变成现实，科学家们不再满足于“模仿”人的思维方式，而是想方设法“确定人类的思维模式”：即弄清大脑中的1000多亿个神经元是如何工作的。
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