今日芯声｜快看！史上最像人类的机器人来啦！
1. 日本发明最逼真人形机器人，除了不能吃饭，什么都能做
机器人的研发技术已经越来越高超了，而其中仿人类机器人更是因为具有更多科技感而吸引着众人的目光。
不少国家的研究人员都发明过一些外形上几乎与人类一模一样的机器人.
这些机器人既可以用于陪伴人类，又可以用于作为导购、服务员等，如今又有日本的研究人员发明了一款更逼真更像人类的机器人。
我们都知道，美国有一个叫做Boston Dynamics的人形机器人，内部配备了相当令人惊艳的构造装置。
而不久之前还有一个机器人，能够进行后空翻。
除了这些知名的机器人外，日本也出现了一款相当具有黑科技感的机器人Kengoro和Kenshire。
这款机器人首先在外形上，比起之前的人形机器人来说，要更像人类的身体结构，此外它们还能够做一些人类的动作，比如俯卧撑、仰卧起坐等。
打羽毛球也是它们的长项，而接球几乎准确无误。
这款机器人最与人类近似的地方主要在，它们拥有与人类身体构造接近的构造。
为了能够有效解决长时间工作带来的发热问题。
研究人员还内置了水冷装置，并且让它们在发挥功效时，可以说是史上最像人类的机器人了。
2. 看国外大学教授如何教学生造一个仿生机器人
从爬行、走路到飞行、游泳，动物们总是能轻易地在所处的环境中移动，然而，构建一个拥有同样能力的机器人就困难多了。
“看着自然界的这些生物，机器人学家们感觉羡慕不已，”南加州大学Viterbi工程学院的Smith国际机械工程教授Satyandra "S.K." Gupta如是说。
通过模仿自然运动，这些仿生机器人可以去传统机器人无法到达的地方，它们可以用来拯救生命或探索偏远地区。
此外，适应生物属性可以研发出更健壮更节能的机器人。
在Gupta教授的本科课程“仿生机器人”中，学生们在自然界寻找机器人设计的新可能性。
在了解了传统机器人基础知识和生物启发式设计的作用之后，学生的任务是根据动物的动作构建和编程自己的机器人。
Daiming Yang、Chenchen Huang和Shijing Lu选择构建一个模仿猫运动的四足机器人。
Yang说，跟狗和马不一样的是，猫在走路时，前腿是向前弯曲而不是向后弯曲的，这可能会在机器人运动分析中产生“奇点”。
另一组选择构建一个像螃蟹一样横着走的机器人。
Pamela Denny说，“我们组试图捕捉螃蟹缓慢行走时所产生的被动稳定动态。最困难的是将机器人放在一起，消除关节的所有摩擦，这是一项非常复杂的工作。”
通过步行、爬行或侧向行走，每个机器人沿着轨道走过了比其身体长度长30倍的距离，这也标志着长达一个学期的努力获得了最后的成功。
3. 工业机器人用什么语言编程的？
硬件描述语言（HDLs）
硬件描述语言一般是用来描述电气的编程方式。
FPGAs能让你开发电子硬件而无需实际生产出一块硅芯片，对于一些开发来说，这是更快更简易的选择。
Assembly
Assembly让你能在0和1数位上进行编程，基本上这是最底层的编程语言。
随着Arduino和其它如微控制器的崛起，现在你可以使用C/C++在底层方便地编程了。
MATLAB
MATLAB以及和它相关的开源资源，比如Octave，一些机器人工程师特别喜欢，它被用来分析数据和开发控制系统。
如果你想要分析数据，产生高级图像或是实施控制系统，你也许会想学习 MATLAB。
C#/.NET
C#是微软提供的专用编程语言。微软机器人开发员工作包（Microsoft RoboTIcs Developer Studio），这个包的主要开发语言是C#。
Java
Java对程序员隐藏了底层存储功能，这让它比起一些语言（如C语言）来说，编写要容易些。
使用Java，理论上让你可以在不同的机器上运行相同的代码，这得感谢Java虚拟机。
Python
与 Java不同，Python的重点是易用性，Python不需要很多时间来做常规的事情。
另外，Python还有大量的免费库，这意味着当你需要实现一些基本的功能时不必“重新发明轮子”。
随着越来越多的电子产品开始支持“开箱即用”Python（与 RaspberryPi一道），我们可能会在机器人中看到更多Python。
4. 美国斯坦福大学研究人员利用人工智能生成模因
人工智能最近几乎可以做任何事情，比如从快照生成物体的3D渲染，击败面部识别系统或跟踪野生动物。
在题为“DankLearning”的白皮书中，该项目的两名美国斯坦福大学主要研究人员/科学家描述了一个神经网络。
AI由卷积神经网络（CNN）组成，该网络将图像作为输入并将其转换为称为矢量嵌入（编码器）的数学表示，以及长时间短期记忆（LSTM）递归神经网络。
这里有一个棘手的问题：你能分辨出下列哪些模因是由神经网络创建的吗？
斯坦福大学的研究人员使用超过40万张图像和2600个独特的图像标签对，特别是“建议动物”风格的模因，使用Python脚本。
然后，他们指示人类受试者根据其“闹闹”来判断每个图像，并让他们猜测它们是由人或神经网络产生的。
判决结果：人类能够在大约70％的时间内挑选出算法创建的模因，但是他们相当平均地对他们进行分级。
研究人员写道：“两者产生的平均模因难以与真实模因区分开来，两种变体的分数与真实模因的分数接近相同，尽管这是一个相当主观的指标。”
那么上面的模因画廊呢？
“大数据”模型是人类制造的三大模型中唯一的，其他人则是神经网络的工作。
素材来源：搜狐科技、雷锋网、新浪科技等
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