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摘要：但专家告诉《生活科学》杂志，他们很可能要等上很长时间才能在现实世界中看到电影中模仿人类的机器人的任何外表，这部原版电影是在2019年拍摄的，而“刀锋...手2049”则是在30年后拍摄的。今天的工程师和程序员已经在机器人和人工智能领域取得了长足的进步，自从第一部“刀锋...手”电影上映以来，然而，仿人复制品的前景似乎仍然和35年前一样遥远。
这部原版电影是在2019年拍摄的，而“刀锋 ... 手2049”则是在30年后拍摄的。但尽管这两部电影的领域在不久的将来存在，但复制品代表了与当今可用的技术相比惊人的尖端技术。这些机器人与人类几乎没有区别——它们的移动、说话和行为都和人类一样，而且它们的程序是自主的，自力更生，甚至非常有自知之明。
今天的工程师和程序员已经在机器人和人工智能（AI）领域取得了长足的进步，自从第一部“刀锋 ... 手”电影上映以来，然而，仿人复制品的前景似乎仍然和35年前一样遥远。我们离开发能为人类代步的机器人还有多远？[复制品配方：5个步骤来构建一个刀片式的Android]
几十年来，程序员一直致力于开发称为神经网络的计算机系统。这些系统形成的连接方式与人脑的连接方式类似，可以用来训练计算机学习某些任务。虽然计算机可能还不能模拟一个完全正常工作的人脑，但它们已经显示出越来越强的“学习”能力，可以做以前认为机器不可能做的事情。
Knight在1997年拿下了rook，一台名为“深蓝”的IBM电脑首次证明，人工智能可以“思考”自己战胜人类象棋冠军的 ... 。深蓝队在过去几天的六场比赛中击败了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov），这场比赛的速度可以达到每秒2亿次。在击败卡斯帕罗夫的过程中，深蓝显示，根据IBM的网站，
另一台名为沃森的IBM计算机在2011年承担了一项更为复杂的任务，计算机可以通过引用一个庞大的潜在响应数据库来学会做出复杂和战略性的选择，在电视智力竞赛节目“危险击败前两个冠军。据IBM称，沃森的“大脑”比深蓝的更为复杂，它能解决用自然语言提出的问题，并给出从竞争前几个月的数据输入中得出的答案。当时，在2016年，
，当一个名为AlphaGo的人工智能系统在围棋游戏中击败了一个人类玩家时，人工智能游戏得到了显著的升级，许多人认为这是人类发明的最复杂的策略游戏。AlphaGo通过“观看”数以百万计的游戏和使用两种类型的神经网络来学习成为一个大师级的玩家：一种是评估游戏的状态，另一种是决定它的下一步行动，程序员们在当年的新闻发布会上解释道。
最近，神经网络甚至使计算机能够探索艺术追求，例如创作了一首节日歌曲，创造了完全由鲜花制成的恐龙形象，并创作了一部“小说”的五章，延续了“权力游戏”的传奇。
的生活更难，但科幻故事很少解释在android引擎盖下发生的事情，传递“人类”比看起来更难。对于一个神经网络来说，要协调机器人身体中真实的身体活动和正确使用情绪变化和社交细微差别的交互，它需要程序员输入大量数据，并且需要处理能力远远超过当今任何人工智能，珍妮尔·谢恩，一位训练神经网络的电气工程研究员在现场说科学。“机器梦：科幻小说中22个类似人类的机器人”
“世界是如此的多样化-这是困难之一，”谢恩说一个神经网络可以遇到很多事情。
你可以训练一个神经网络在简单的任务上相当好，但是如果你试图让他们同时做很多不同的任务——说话，识别一个物体，移动四肢——每一个都是一个非常困难的问题。“很难预测他们会遇到什么，并使他们适应，”她说，
麦肯齐·戴维斯在《刀锋 ... 手2049》中扮演一个复制性工作者玛丽特。”（美国铝业娱乐公司的礼遇）谢恩已经将神经网络编程成做一些听起来相当简单的事情，相比之下复制者的剧目：为颜料或豚鼠命名，或为角色扮演游戏“地牢与龙”（D&D）装配咒语。在拼写实验中，Shane整合了一个1300个例子的数据库来教神经网络D&D拼写应该是什么样的。尽管如此，一些结果还是很奇怪，她告诉《生活科学》：
“我有一系列的咒语-我仍然不知道为什么-这些咒语都是围绕着‘Dave’这个词的，而这个词不在原始数据集中，”Shane说。在她的网站上列出的咒语包括“戴夫的合唱”、“戴夫的魅力”、“戴夫的风暴”和“对戴夫的冰雹”。还有一个戴夫没有但仍然令人困惑的名字：“魔邓肯的LuuBrabiBiBiic盎格鲁”。但这并没有像发明研发咒语的巫师那样成功，谢恩说，
是人体电，近几十年来，仿人双足机器人的设计也有了进步，尽管它们与仿人机器人仍有很大的差距。然而，纽约哥伦比亚大学机械工程和数据科学教授霍德利普森说，最近的设计创新提供了将更多的软部件集成到机器人中的可能性，以帮助它们像人类一样移动。
“我们一直困在机器人学可能的这个角落，仅仅因为我们“只能接触到坚硬的部件：坚硬的马达、金属片、坚硬的接头，”利普森告诉《现场科学》但如果你看看生物学，你会发现动物大多是由软材料制成的，这给了它们很多机器人所没有的能力。
李普森和他的同事最近为机器人设计了一种3D打印的软“肌肉”——一种被称为“执行器”的运动控制机制。由合成材料制成，致动器是柔性的，电激活的，比人类肌肉强约15倍。像这样的执行器，可以对 ... 做出反应，是“在物理机器人方面几乎是一个缺失的环节，”利普森说，
（L）在静止位置有细电阻线的电动肌肉；（R）肌肉扩张。（Aslan Miriyev/Columbia Engineering）“我们已经解决了很多其他问题，但在运动方面，我们还是相当原始，”他说我们提出的执行器未必能解决所有问题，但它确实解决了这种新型机器人的一个弱点。
在过去的十年里，穿着人造皮肤的栩栩如生的机器人曾短暂地出现在会议上或在研究中进行过测试，但有一个很好的原因是，我们没有看到任何人在街上行走，更不用说表演复制品展示的壮观的杂技表演了，利普森说，
“机器人真的不能很好地处理非结构化的物理环境。“这是一个巨大的差距，”他说，
“在这些电影中，我们不知何故跳过了如何在现实中制造这些机器的问题，”利普森补充道没有人知道如何制造一个机灵的机器，它能在里面储存能量并行走几天来，
“如果我必须预测未来，我想我们很快就会达到人工智能的人类思维水平，”他说但当涉及到身体时，它将需要一个世纪的时间。
关于生命科学的原始文章。
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