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Google并没有透露如何用机器人技术来赚钱，这短期内也并不是它的目标。不过机器人技术是人工智能的一个延伸，而Google为了搜索等产品，向后者的投资也颇为不少，许多顶尖的人工智能专家都在为它工作。
有人认为，Google的机器人团队想为一些困难的问题提供通用的解决方案。它在其中一个领域已经遥遥领先，那就是图像和物体辨识。
Google收购的Deep Mind人工智能公司，已经开始把软件学习系统用于机器人，其中一个应用是，让电脑自己学会玩游戏。在今年9月9日发布的一篇论文中，机器人已经能透过观看低品质的影片，学着解决20多个模拟任务。Google最近还解决了一个问题：教机器人抓取物体。与华盛顿大学合作，它开发了一套系统，能让机器人快速分类物体并进行合适的抓取。
做为新Alphabet公司的CEO，LarryPage对机器人领域十分重视，不过这也受到了一些产业人士的质疑。他们认为，机器人很难在短期内形成商业化的产品，从长期来看，或许有机会。
Google的机器人部门一直自给自足，不过现在也开始与其他团队进行合作。比如，它已经与开源机器人基金会（OSRF）合作，后者致力于开发可用于多种机器人的免费操作系统，Google的一些团队也在使用它。Google为基金会发现了一些软件bug，不过还没有重大贡献。现在的问题是，Google是否会完全采用开源的机器人系统，或像在手机方面一样，开发另一个系统。
《超能查派》：我们想象中的人工智能是这样的
对于强人工智能的判定，最著名的莫过于以计算机科学奠基人图灵为名的“图灵测试”。图灵测试的问题很简单：让一个人面对两个对象对话，其中一个对象是人工智能，一个对象是人类；如果这个人不能成功的分辨出谁是机器，那么就说明这个人工智能通过了“图灵测试”。
而弱人工智能对于人工智能的定义就宽泛多了。基本上能够帮我们解决某些特定领域问题的，都可以算作是弱人工智能。于是说，我们用的搜索引擎是人工智能；我们的手机摄像头的人脸识别功能也是人工智能；网购“猜你喜欢”也是人工智能；输入法的自动选词功能也是人工智能。
上世纪七八十年代强人工智能的研究者发现他们要解决的通用的认知和推理过程是无法跨越的障碍——毕竟人类对于人脑在认知学习和推理的过程都没有认识，怎么可能能够把这些过程在计算机上复现出来？
于是很多科学家和工程师们转向了更加实用的，工程化的弱人工智能研究。他们在这些领域取得了丰硕的成果：人工神经网络、支持向量机、甚至最简单的线性回归理论在足够大的数据量和计算量支撑下，都可以获得非常出色的结果——比方说识别人脸，或者识别字迹。于是这些弱人工智能也迅速的应用到了我们的网络和生活的方方面面，从买东西，出门，网上订餐，我们都用到这些人工智能。
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