机器感知

机器感知是计算机系统以类似于人类使用其感觉与周围世界联系的方式解释数据的能力。计算机采用并响应其环境的基本方法是通过连接的硬件。直到最近，输入仅限于键盘或鼠标，但是硬件和软件方面的技术进步已使计算机以类似于人类的方式接受感觉输入。

机器感知允许计算机使用此感官输入以及收集信息的常规计算方式，以更高的准确性收集信​​息并以对用户来说更舒适的方式呈现它。这些包括计算机视觉、机器听力、机器触摸和机器气味。

机器感知的最终目标是使机器能够像人类一样观察和感知世界，因此使他们能够以人类的方式解释他们做出决策的原因，并在失败时向我们发出警告更重要的是失败的原因。除了机器感知只会赋予机器有限的感知力，而不是赋予机器充分的意识，自我意识和意图，机器学习的目的与一般的人工智能目的非常相似。当今的技术，科学家和研究人员尽管仍有很长的路要走，但要实现这一目标。

计算机视觉是包括用于从现实世界中获取、处理、分析和理解图像和高维数据以产生例如决策形式的数字或符号信息的方法的领域。如今，计算机视觉已经有许多应用程序在使用，例如面部识别、地理建模、甚至是美学判断。

尽管所有这些都令人惊奇，但如果机器的视觉演算模糊不清，并且观看刺激的观点经常变化，机器仍然难以准确地解释视觉演算。如果重叠或无缝触摸另一个刺激，计算机也很难确定某些刺激的适当性质。这指的是“良好连续性原则”。机器也难以根据格式塔心理学家研究的表观运动原理来感知和记录刺激功能。

机器听力，也称为机器听力或计算机试听，是计算机或机器接收和处理声音数据（例如音乐或语音）的能力。该领域具有广泛的应用，包括音乐记录和压缩，语音合成和语音识别。而且，这项技术使机器可以复制人脑选择性聚焦特定声音的能力，以对抗许多其他竞争性声音和背景噪声。这种特殊的能力称为“听觉场景分析”。该技术使机器可以分割同时发生的多个流。智能手机、语音翻译器和汽车等许多常用设备都使用某种形式的机器听力。但是，当前的技术偶尔仍会与语音分割作斗争。这意味着在句子中听单词，尤其是在考虑人的口音时。

机器触摸是机器感知的区域，其中机器或计算机处理触觉信息。应用包括对表面特性和灵活性的触觉感知，从而使触觉信息能够实现智能反射并与环境互动。（这可以通过测量何时何地发生摩擦以及摩擦的性质和强度来完成）。但是，机器仍然无法测量我们认为是普通的某些人类身体经历，包括身体疼痛。例如，科学家尚未发明一种机械替代人和身体中伤害感受器的负责人身体不适和痛苦的伤害感受器。

科学家们还在开发被称为机器嗅觉的计算机，该计算机还可以识别和测量气味。空气传播的化学物质可以通过有时被称为电子鼻的设备进行感应和分类。尽管目前该技术的原型仍然很初级，但此类机器将来可能的用途令人印象深刻。