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由于硬件和组合方法的快速进步，机器人越来越多地用于不同的应用领域。但是，机器人技术中许多问题的最新方法基于深网和类似的数据驱动模型。这些方法和模型是资源饥饿和不透明的，众所周知，它们可以在以前未知的情况下提供任意决策，而实践机器人应用领域则需要透明，多步骤，多层决策，并在资源约束下进行资源约束和开放世界的不确定。在本文中，我认为，要广泛使用机器人，我们需要重新审视可以追溯到AI的早期开拓者的原则。我们还需要使这些原理成为我们为机器人开发的体系结构的基础，而现代数据驱动的方法是基于此基础的众多工具之一。i说明了这种方法的潜在利益。
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