机器人不仅逐渐拥有更多人类特征，它们还通过先进的人工智能迅速获得接近人类的智力水平。深度强化学习是受行为主义心理学启发的机器学习领域之一，借鉴了动物和人类从积极或消极的结果中学习行为的方式。使用这种方法，配备传感器的机器人能够学习如何通过反复试验不断前行，并将积极的结果与导致该结果的行为联系起来。

　　通过结合基于数据关联评估算法的深度神经网络，深度强化学习能够使机器具备生成智能行为的能力，并通过对人类心理进行建模来制定更加智能的决策，从而解决复杂的情况。2016年打败世界围棋卫冕冠军的AlphaGo也正是基于反复试验及对以往比赛的不断分析而训练出来的计算机程序。

　　强化学习用于机器人领域能够让机器的行为模式越渐类似于意识体，从而有助于深化机器人在自动驾驶和工业自动化等领域的应用。随着机器人与其他先进技术不断融合，它们不仅能够执行高度复杂的任务、学习经验，还将能承担需要高级决策的工作，这一点对于那些危险或不适合人类的作业环境尤其受用。

　　正如社会技术专家SherryTurkle指出的那样：“机器人的脸部能够引发我们的想象：让我们相信机器人可以站在人类的角度考虑问题，反之亦然。”随着人工智能发展愈加成熟，人类与机器人在各种情况下实现角色互换的可能性越来越大。

　　2.物联网助力机器人从功能型向社交型转变

　　当前，大多数面向消费者的机器人被设计为执行纯功能性任务，从空中运输无人机到Roomba真空吸尘器。绝大多数机器人的研发都纯粹出于为人服务而没有考虑与人交流的问题。

　　未来五年，机器人与人类的关系将发生改变。随着先进的语音和图像识别软件与人工智能相结合，并被机器人行业广泛采用，面向消费者的功能型机器人将很快向社交“陪伴”转变。随着物联网的兴起，消费类机器人进一步向更智能化、更具情景感知能力的方向发展。

　　3.低成本硬件将推动消费类机器人的蓬勃发展

　　*为重要的是，各种硬件组件的成本不断降低，这将成为消费类机器人技术发展的主要驱动力。随着智能手机的快速发展，许多常见的机器人组件，如摄像头、传感器、语音识别模组等因手机应用需求而获得大量生产，一定程度上致使其成本下降。因此，拥有私人机器人再也不是千万富翁的专利，全球普通百姓在不久的将来都可以拥有自己的机器人。

　　此外，据全球*大的机器人专属风险投资基金GrishinRobotics负责人DmitryGrishin发布的调研显示，树莓派与Arduino开源开发板等低成本电子器件的广泛普及也将促进机器人市场的发展。这些强大的低成本电子器件让发烧友们能够以过去几分之一的成本开发自己的自主设备，从而促进了自制机器人运动的发展。