但它們給人的印象仍然是機械和程序化的，不能冒險太過偏離自己的路線。它們需要不斷地重新編程。研究人員現(xiàn)在正在開發(fā)類人機器人，可以對擺在他們面前的任何或所有情況做出反應(yīng)。機器人領(lǐng)域正處于關(guān)鍵時刻，準(zhǔn)備突破工廠和實驗室的控制范圍。這一進步的最前沿是生成式人工智能和人形機器人之間的有效合作，為它們在動態(tài)和不可預(yù)測的世界(非結(jié)構(gòu)化環(huán)境)中的運作鋪平了道路。

　　生成式人工智能現(xiàn)在為機器人提供了感知、解釋和適應(yīng)“非結(jié)構(gòu)化”情況的能力，例如布局、物體放置和照明條件的變化。而自主機器人仍然是一個利基領(lǐng)域，但我們相信它的出現(xiàn)將在未來幾年擴大整個機器人市場，因為它能夠?qū)崿F(xiàn)更高價值的用例。

　　隨著相機、計算機視覺和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的成熟，我們得到了一個能夠感知、理解環(huán)境并從中學(xué)習(xí)的機器人;一個自主的機器人，生成式人工智能消除了人機交互的摩擦，使溝通變得像與同事或朋友交談一樣簡單。

　　盡管如此，該領(lǐng)域的專家仍質(zhì)疑人工智能是否仍能提供類似人類的響應(yīng)能力，因為它們?nèi)匀淮嬖诤艽蟮木窒扌浴４笮驼Z言模型不具備在訓(xùn)練中未遇到的情況下準(zhǔn)確執(zhí)行的能力。因此，它們沒有表現(xiàn)出人類所認(rèn)為的對世界的‘理解’。