近年来，越来越多的智能机器人走进了我们的日常生活与生产。不同的领域对机器人的智能水平要求完全不同。生产车间的机械手臂只需要按照固定程序完成工作即可。仓库中的无人驾驶汽车也只需要沿着固定路线行驶即可。这些封闭的应用场景，对于机器的智能水平要求相对不高。但是服务机器人的使命不同，大部分服务机器人是直接面向人类的，是直接“生活”或“工作”在一定的家庭或者社会环境中的。这一类直接面向人类社会的服务机器人需要应对“开放性”挑战。所谓开放性挑战是指无法预期可能发生的事态，从而无法有效预设先验规则。换言之，在开放环境中，机器很容易碰到无法合理处理的情形，因为这些情形没有被定义描述过，机器显得无所适从。开放性问题是整个人工智能的根本难题。这个问题或许太难，以至于很少被提及与讨论。开放性难题被巧妙地隐藏在诸如常识理解、小样本学习、元学习等一系列表层问题背后，成为一次次人工智能寒冬的“罪魁祸首”。
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