科技英语阅读与翻译（李健）第二章设想一下:在一个新的产业诞生之际, 你目=睹见证了这一切! 这个产业是在前所未有的新技术基础上发展起来的, 其中包括一些实力雄厚企业销售的高度专业化商务设备, 还有越来越多的新兴公司生产的新奇玩具、为玩具藏家青睐的机巧装置, 以及其他一些奇特有趣的特殊产品。

但同时, 这还是一个缺乏行业标准和平台的、尚不成规模的产业。

项目复杂, 进步缓慢, 实际应用更是少之有少。

事实上, 尽管对这个产业的未来充满热情和希望,但是没有人能明确地说出什么时间- 或究竟是否有可能-它能取得关键性的规模发展。

但是,若真能实现发展, 那么,它很可能改变整个世界。

当然, 上述描述可算是上世纪70 年代中期计算机产业的写照, 也就在那时, 保罗·艾伦和我成立了微软公司。

当时,部分大企业、政府部门和其他一些机构都在使用笨重、昂贵的主计算机进行后台运算。

知名大学和大型工业实验室的研究人员正试图建造出最基本的构件, 以使信息化时代的到来成为可能。

当时英特尔公司刚刚推出他们的8080 微处理器,雅达利公司正在销售一款流行电子游戏“乒乓”。

而在国产计算机俱乐部里,爱好者急切地努力探索这种新技术带来的好处究竟是什么。

但当时我脑海中所萦绕的则是更具前瞻性的问题:机器人产业即将作为一项新兴的产业而崛起,其当时的发展同30 年前计算机的发展如出一辙。

想想看, 目前汽车组装线上使用的制造型机器人已替代了昔日的主计算机。

这个产业其他的典型产品包括可进行外科手术的机器手, 在伊拉克和阿富汗用于路边及地面排雷的侦察机器人, 以及可以进行地板吸尘的家用机器人。

电子产品公司还推出了可模仿人类、或是狗、恐龙等的机器人玩具, 而玩具收藏者们正迫不及待地想要猎取一套乐高公司生产的最新机器人系列玩具。

与此同时, 世界尖端科技人员正试图解决机器人技术中最棘手的难题, 诸如视觉识别、远程操控、以及学习型机器等问题, 而且他们正在不断获得成功。

在2004 年美国国防部进步科技项目大挑战赛上(DARPA) ,产生了第一辆能够在美国加利福尼亚西南的莫哈韦沙漠142 英里的崎岖赛道上自主操控行驶的机器人车, 尽管获胜者制造的车辆在只行驶了7. 4 英里后就坏掉了。

但到了2005 年, 有五辆车都走完了全程, 而获胜者的车辆行驶平均速度达到了每小时19. 1英里。

(在另外一个耐人寻味之间并联机器人和计算机产业中, DARPA还资助工作,从而使创建阿帕internet的前身) 。

另外, 机器人技术如今面临的挑战和三十年前我们处理的计算问题有些相似。

拥有机器人技术的公司目前还有一个可以在不同的设备上运行的标准运算软件。

机器人处理器和其他一些硬件设施的标准化水平是有限的, 一台机器使用的程序代码几乎不太可能在另一台机器上使用。

假使有人要设计一个新的机器人, 一般来说他就必须完全从头开始。

尽管有如此多的难题, 但当我和机器人技术领域的人士谈话时- 无论是大学的研究人员还是企业家, 从业余爱好者到中学生-他们的兴奋与期待总是让我回想起当年保罗·艾伦和我看着新科技的融合并憧憬着计算机摆在千家万户的桌面上的那一天的兴奋劲头。

如今, 当我看到新的技术正在相互结合的趋势时, 我便能预见到未来机器人设备将会成为我们日常生活中无处不在的一部分。

我相信,诸如分布式计算、声音和视觉识别、以及无线宽带连接等等技术将为自动控制设备的升级换代打开一扇门,让计算机在实际世界中为我们服务。

我们也许现在就站在一个新时代的门槛上,个人计算机将从桌面上走下来, 让我们到我们的身体去不了的地方去观看和倾听、去触摸和操控各种物体。

从科幻小说到现实"Robot"(机器人) 一词是1912 年由捷克剧作家卡雷尔·恰佩克首先提出的,但是人类幻想制造出机器人则已有几千年了。

在希腊和罗马神话里, 金属制造之神就用金子制造出了机器仆人。

在公元一世纪, 亚历山大的荷龙---据称是发明第一台蒸汽机的伟大的工程师---就曾设计了令人着迷的自动机, 据说其中包括一个能说话的机器人。

而列奥纳多·达芬奇在1495 年画了一个机器骑士的素描, 他能坐起来, 并会活动胳膊和腿,它被认为是第一个具有人的特点的机器人计划。

在上个世纪, 神人同形的机器人经由一些书籍的传播,如艾萨克·阿西莫夫的《我,机器人》, 电影《星球大战》和电视片《星际旅行记》等,而成为流行文化的热门形象。

小说中机器人的流行意味着人们愿意相信总有一天这些机器会成为我们的助手、甚至是伙伴。

然而,尽管机器人在工业中扮演着重要的角色,例如,在诸如汽车制造等行业中---大约每10个工人就拥有一个机器人---但事实上, 要将科幻小说中描绘的机器人变成现实,我们还有很长的路要走。

造成这个差距的一个原因就是, 要让计算机和机器人感知它们周围的环境并做出迅速和准确的反应远不象我们想像的那么简单。

使机器人具备我们人类想当然的简单能力也被证明是极其困难的---例如, 在一个房间里避让物件的能力, 对声音做出反应并对言语作出解读的能力, 抓取不同大小、质地、易碎程度的物品的能力等等, 甚至是区分一扇开着的门和窗户这样一类简单的动作对一个机器人来说都有可能是非常困难的。

尽管如此, 研究人员已开始寻找解决的方法。

能够帮助他们的一个途径就是实现不断进步的大型计算能力。

一个兆赫的处理能力在1970 年需要花费7 , 000 美元,而现在无需花多少钱就可以买到。

兆位存储器的价位也同样在下跌。

廉价的计算能力使得科学家们能攻克很多将机器人实用化的基本技术难题。

今天, 声音识别程序能轻松地识别单词, 但是更大的挑战在于建造一个能理解这些单词在上下文语境中含义的机器。

随着计算能力的进一步扩大提升,机器人设计者们将会具备解决更大难题的处理能力。

机器人开发的另一个障碍就是硬件的价钱太过昂贵。

例如, 使机器人判断距离的传感器以及用一定的力道和准确度操控物品的电动机和随动系统都价格不菲。

但是这些部件的价格下跌得很快。

在机器人技术中用来精确测量距离的激光测距仪几年前还需花费10 , 000 美元, 而今天只需2 , 000 美元就可以买到了。

而且, 基于超宽带雷达技术的更为精确的新型传感器价格也比以前要低多了。

如今机器人制造者们还可以以合理的花费给机器人安装全球定位系统芯片、摄像机、数组传声器(能比传统的传声器在背景杂音中更好地分辨声音) ,以及一组附加传感器, 由此而制造出能力更强、处理能力和储存能力更大的现代机器人, 他们可以从事房间吸尘、帮助排除路边炸弹---这是仅仅几年前为商务用途生产的机器所不可能完成的任务。

基本做法2004年2月，我前往美国卡内基一梅隆大学、麻省理工学院、哈佛大学、康奈尔大学以及伊利诺伊大学等众多名牌大学发表演讲，讨论电脑在解决当今社会某些最紧迫的问题时发挥的重要作用。

目的是帮助学生们认识到计算机科学的重要性，希望借此鼓励他们中的一部分人投身技术研究。

每到一所大学，发表演讲以后，我都有幸直接看到学校计算机系一些有意思的研究项目。

几乎每所大学向我介绍的研究课题中，至少有一个与机器人有关。

当时，微软的同事们从一些学术界和机器人公司的研究者那里了解到，他们想知道我们公司是否会涉足机器人行业，希望微软能对他们的开发给予技术上的支持。

由于尚未涉足这个领域，我们决定先委派战略智囊团的一员——在微软工作了２５年的坦迪特罗尔进行广泛的实地调查，并与机器人行业内的人士进行交流。

调查结果表明，人们普遍看好机器人技术的发展前景，而且整个行业都希望能够开发出新的工具，使他们的研究工作更加简单化。

坦迪在调查报告中指出：“越来越多的人认为机器人行业正在向ＰＣ的体系架构过渡，并处于技术转折点上。

卡内基—梅隆大学参加ＤＡＲＰＡ无人驾驶汽车挑战赛的领队雷德惠塔克不久前提出，现在硬件的性能已经基本达到要求，关键问题是要开发出合适的软件。

回想个人电脑发展的初期，那时我们意识到，还需要一个要素才能够将整个ＰＣ行业的初创工作推向关键阶段，并且把所有能够产业化的研究成果整合成一个行业。

事实证明，我们需要的正是微软的ＢＡＳＩＣ语言。

上世纪７０年代，我们开发了ＢＡＳＩＣ程序设计语言，这套语言为计算机行业建立起统一的平台，针对某套具体硬件开发的程序也可以在另一组硬件上运行了。

ＢＡＳＩＣ语言让电脑程序设计工作更加容易，吸引了越来越多的人投身计算机行业。

虽然为个人电脑的发展做出过实质性贡献的人数不胜数，但对于使ＰＣ革命最终成为可能的软硬件革新而言，微软的ＢＡＳＩＣ语言是关键的催化剂之一。

唐迪的报告让我清楚地认识到，现在的机器人行业正在经历３０年前ＰＣ行业同样的情形，也必须找出行业中的关键要素。

因此，我要求坦迪带领一个团队，与机器人行业的专家合作开发出一套编程工具，让任何一个对机器人感兴趣，哪怕只懂得最基本的计算机编程知识的人，也能轻易地编写出可在不同硬件上运行的机器人应用程序。

我们想了解，能否为机器人开发者提供一套把各种软硬件整合到机器人设计中的通用基础工具，就像当年微软ＢＡＳＩＣ语言为电脑编程者所做的一样。

幸运的是，微软公司首席研究与战略总监克雷格.蒙迪负责的一个研究小组已经开发出一系列先进科技，可供唐迪的机器人开发小组所用。

其中一项技术将对解决机器人设计中最困难的一个问题有所帮助：如何同时处理多个传感器发来的全部数据，然后向机器人的各个驱动装置发送正确的指令，也就是我们所说的并发问题。

常用的解决方法是编写一个传统的单线程串行处理程序，通过一组长的循环指令，首先从各传感器读取全部数据并加以处理，最终将决定机器人行动的计算结果输出，然后整个循环又重新开始。

这种模式的缺点显而易见：假如你的机器人刚刚收到传感器发来的最新数据，提醒它已经走到楼梯的边缘，而程序还在计算机器人的行进路线，并根据之前从传感器收到的数据命令机器人加速前进，这时候机器人很可能还没来得及处理刚收到的危险信号，就已经从楼梯摔下去了。

“并发”问题同时也困扰着除机器人以外的其他行业，现在，用于分布式计算机网络的应用程序越来越多，程序设计人员正在努力寻找一种有效的方法，来协调同时在多台服务器上运行的代码。

此外，为了增强性能，集成电路将两个或两个以上的处理器连接在一起，目前单处理器电脑已被装有多个处理器及多核处理器的电脑所代替，软件开发人员将需要一种新的方法来编写桌面应用程序和操作系统。

为了让并行处理的能力更好地发挥出来，新的软件必须解决并发问题。

解决并发问题的方案之一是编写多线程程序，这类程序可以让数据沿着多条路径同时进行处理。

不过，任何一位编写过多线程代码的程序开发人员都会告诉你，这是程序设计中最困难的任务之一。

对于这个问题，克雷格小组开发了“并发处理与协调运行”（ＣＣＲ）。