各种机器学习算法的出现推动了人工智能的发展，强化学习、蚊群算法、免疫算法等可以用到服务机器人系统中，使其具有类似人的学习能力，以适应日益复杂的、确定和非结物化的环境。例如：个英国科学家研发出首名“机器人科学家”，这款智能机器人能独立推理、把理论公式化乃至探索科学知识，堪称人工智能领域一大突破。

“机器人科学家”将来可以投身于解开生物学谜题、研发新药、了解字宙等研究领域。②英国的一种具有语言学习能力的类人型机器人即将问世，研究者的目标是：机器人将来能够对语言进行自我学习，以及在社会化环境中向他人学习，并且把这种语言能力转化为自主化学习和处理问颗的能力，并目与周环境互动，将来有可能使智能机器人掌握更多的自主性能力。

未来智能机器人传感器技术的研究，除不断改善传感器的精度和可靠性外，对传感信息的高速处理、自适应多传感器融合和完善的静、动态标定测试技术也将成为机器人传感器研究和发展的关键技术。未来机器人传感器研究包括多智能传感器技术、树络传感器技术、虚拟传感器技术和临场感技术刀。

技术讲步将允许在未来几年克服当前这些技术（开放空间的导航学习能力和智力行为、多传感器融合和允许对所有不同类型任务进行高效处理的处理器等)的限制，设计和使用功能日益强大的智能机器人，集成技术将允许超越由于材料、技术等形成的目前限制边缘，日本专家预测，在2013年到2027年之间，智能机器人系统的发展将允许机器人会保留和重复使用以前己获得的技能和技术，人和机器人的交流将变得更加的简单化了.

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