现在非常普及的家政扫地机器人就是一个非常好的例子，它们就需要解决一个在2D平面的SLAM的问题，在一个室内的空间环境，它们可以探测出地面环境并且工作。

如今，SLAM方法已被应用于广泛无人机、无人车、AR、无人潜艇、行星探测车等多个领域。

Google无人车外部实景和计算机实时生成的外部环境对比

　　苏黎世理工自动系统实验室无人机在有限辅助监督下生成的3D空间地图

目前火热的AR技术，比如微软的、谷歌的Project Tango和Magic Leap，都要用到SLAM方法。只有这样，AR设备才可以通过传感器计算设备自身的精确位置，同时又能将周围的三位空间进行实时重建，从而实现和身边空间的AR互动。

　　HoloLens使用者在真实空间的AR互动

对比电影里的R2-D2,，我们可以骄傲地说，如今的SLAM技术已经可以基本实现R2-D2在未知空间里探测和移动的功能。

　　3. 自然语言处理

电影里的R2-D2可以听懂主角们的讲话，但是它自己并不具备说人类语言的能力，而是说一种其他机器人可以理解的语言——一系列滴滴嘟嘟的声音所带代表的机器二维码。

　　闪闪发亮滴滴嘟嘟的R2-D2在很努力地说话

由于R2-D2最初的设计主要是负责飞船的修复维护，它也主要和其他机器人交互，所以并没有安装人类语言的模块。在电影里，开奖，我们看到主角需要用专门的翻译器，或者必须通过能说人类语言的机器人C3PO才可以明白R2-D2在讲什么。

自然语言处理（Natural Language Processing，或简称NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科，。在这此领域中的难点，比较主要的有自然语言理解，也就是解决如何让计算机听或读，把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式； 也有自然语言生成，也是如何让计算机说或写，把计算机信息转化为自然语言。

自然语言处理的应用已然深入到了我们平常生活的很多方面，比如文字、语音的多语种机器翻译，文字和语音的相互转换，还有时下非常流行的智能个人助理。

时下大部分的智能个人助理，比如Google Assistant、Amazon的Alexa、Apple的Siri以及微软的小娜，都可以很好地用于解决生活工作中的具体任务，包括管理日历行程、查询天气等等。值得一提的是，微软的小冰似乎走了一个完全不同的独特路径，她更关注于对话和聊天本身，而不是解决任务。相比之下，小冰更像一个情感的伴侣，可以说是诸多智能助理里最像人的智能助理。

　　笔者和小冰的一段有趣对话

当然目前的智能助理还有不少问题需要解决，比如多人同时对话时如何确认对话对象、聊天时语境的变换等等，还不能完全达到R2-D2那样自如理解主角的语言。不过很多智能助理已经可以“说话”，这一点可以说打败了只能讲机器语言的R2-D2。

随着技术的迭代，加上越来越多的用户参与使用和训练，相信这些智能助理也能越来越人性化，早日实现与科幻电影的机器人一样流畅的对话能力。

　　奇缘

这篇文章的缘起，是笔者2015年在西雅图华盛顿大学科技政策实验室主办的 WeRobot 会议上旁听了由R2-D2设计者Tony Dyson做的关于机器人的主旨讲话。没想到Tony Dyson先生于2016年初不幸辞世，西雅图的短暂相逢愈发显得珍贵。

在那次讲话里，有现场听众给Tony Dyson老先生提问：“R2-D2最大的心理问题是什么？”

老先生想了想，很爽快地回答说，“应该是拯救了银河系但没有因此被欣赏和承认吧！”

没受到表扬的R2-D2应该会是这个反应吧？

若你也赞许R2-D2为银河系做过的巨大贡献、爱过这个萌且非常努力的小机器人，请留言或点赞，我觉得它那富有想象力的爸爸Tony Dyson先生会感受到的……^_^

（作者毕业于华盛顿大学，现居西雅图。）

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