機器人的歷史并不算長，1959年美國英格伯格和德沃爾制造出世界上第一臺工業機器人，機器人的歷史才真正開始。英格伯格在大學攻讀伺服理論，這是一種研究運動機構如何才能更好地跟蹤控制信號的理論。德沃爾曾于1946年發明了一種系統，可以“重演”所記錄的機器的運動。1954年，德沃爾又獲得可編程機械手專利，這種機械手臂按程序進行工作，可以根據不同的工作需要編制不同的程序，因此具有通用性和靈活性，英格伯格和德沃爾都在研究機器人，認為汽車工業最適于用機器人干活，因為是用重型機器進行工作，生產過程較為固定。1959年，英格伯格和德沃爾聯手制造出第一臺工業機器人。

　　一、回顧機器人發展的里程碑時刻

　　據Techworld報道，機器人的歷史可追溯到古希臘時代，哲學家亞里士多德（Aristotle）曾談及自動化工具。而機器人的現代起源則是亨利·福特（Henry Ford）發明的Model T裝配線。

　　在韋氏大詞典中，機器人的定義分為三類：

　　第一，看起來像人的機器，可以執行各種人類復雜動作（比如走路、說話），但其往往缺乏人類情感。

　　第二，能夠自動執行復雜任務的裝置，善于完成重復性任務。

　　第三，受自動控制引導的機制。以線性方式理清機器人的發展歷史非常誘人，從機器人手臂制造汽車（定義2）到探查周圍環境的類人機器人（定義3），最終到機器可自己解決問題，并在人類擅長的游戲中擊敗人類（定義1）。可是，機器人的發展歷程并非如此簡單。

　　科技媒體Techworld近日盤點了過去100年間機器人發展過程中的里程碑時刻，從工業機器人手臂到復雜的人工智能誕生等。有關類人機器人的概念源自科幻小說，主要是美國作家阿西莫夫的著作。

　　阿西莫夫在1942年提出機器人三大定律：

　　第一定律：機器人不得傷害人類個體，或者目睹人類個體將遭受危險而袖手不管。

　　第二定律：機器人必須服從人類給予它的命令，當該命令與第一定律沖突時例外。

　　第三定律：機器人在不違反第一定律、第二定律的情況下，要盡可能保護自己的生存。

　　1950年：圖靈測試（Turing Test）

　　圖靈測試一詞來源于計算機科學和密碼學先驅阿蘭·圖靈（AlanTuring）寫于1950年的論文《計算機器與智能》。圖靈認為，如果一臺機器能夠與人類展開對話而不能被辨別出其機器身份，那么這臺機器就具備了智能。盡管圖靈的方法因為過于簡單而受到許多人批評，但其依然對人類有關人工智能的思考產生巨大影響。

　　1948年：威廉·格雷·沃爾特（William Grey Walter）制作烏龜機器人

　　沃爾特被視為首個制作出電子機器人的科學家，他制作的機器人名為machinaspeculatrix。每當電量降低時，這種外形很像烏龜的機器人就可以自己尋找通往充電站的路。沃爾特的創造為BEAM（即生物學、電子學、美學以及力學）機器人的誕生奠定了基礎，這些機器人都不需要微處理器提供計算能力。

　　1954年：喬治·迪沃爾（George Devol）申請可編程機器人手臂專利

　　迪沃爾、諾爾曼·赫盧克斯（Norman Heroux）以及喬·安格爾伯格（Joe Engleberger）設計和制造了第一個可編程的機器人手臂，他們稱其為Unimate，并于1960年將其賣給了通用汽車公司。這位工業機器人的誕生奠定了基礎，這些機器人可完成重復性、困難或危險性任務。

　　1966年：斯坦福研究院開發出機器人沙基（Shakey）

　　在1966年到1972年之間，斯坦福研究院設計了機器人沙基，這是機器人領域的里程碑事件，因為它將硬件和軟件結合起來，可以感知周圍的環境。沙基受到媒體廣泛關注后，將機器人帶入公共意識中。

　　1996年：“深藍”機器人擊敗國際象棋大師加里·卡斯帕羅夫（Garry Kasparov）

　　1997年5月份，IBM機器人“深藍”在正式比賽中擊敗世界國際象棋冠軍卡斯帕羅夫。而在1996年時，它已經在私下較量中擊敗過卡斯帕羅夫。

　　2000年：本田公司推出機器人ASIMO

　　本田公司推出了經典類人機器人ASIMO，它被設計為個人助理，可以理解語音指令、手勢，并與周圍環境交流。

　　2004年：IBM煙啊超級電腦沃特森（Watson）

　　沃特森是“深藍”機器人的繼任者，它曾于2008年登上媒體頭條，當時它在智力競賽《Jeopardy！》中擊敗了人類。這種比賽要求機器人擁有理解自然語言的復雜能力。2011年，沃特森擊敗了人類冠軍肯·詹金斯（Ken Jennings）和布拉德·魯特（Brad Rutter）。

　　2016年：谷歌人工智能系統Alpha Go擊敗圍棋冠軍李世石（Lee Sedol）

　　在2016年3月15日舉行的圍棋比賽中，谷歌子公司、英國人工智能初創企業Deep Mind研發的人工智能系統Alpha Go擊敗圍棋世界冠軍李世石。對于Deep Mind研發團隊來說，這是個重要里程碑。它意味著，不管在任何情況下，人類創造的人工智能可以學習如何解決問題。而“深藍”只能預先編程，僅用于特定情況。