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搭载ai驶向“智能自主”机器人产业正当其时-nhà cái k8

2019-05-09


“想让机器人弹出优美的钢琴曲,拟人机器人、机械臂不是最佳方案,对钢琴进行ai改造即可。”5月9日,在2019第六届中国机器人峰会上,中国工程院院士潘云鹤表示,人工智能已是机器人的核心技术,对机器人的概念认识,也发展为了对现有机械进行自主化、智能化的改造升级。



机器人产能过剩、国产品牌市场占比较低等,是我国机器人产业亟待突破的问题。潘云鹤则认为,当前国内紧扣人工智能发展趋势,加强研发投入,未来机器人的概念、结构、方法、技术都将与人工智能的发展紧密相连,随着它的深入而深入,国产机器人行业需要把握这个机遇,开拓机器人发展新的空间。


凭感知深化人机交互      


若将机器人概念的变化予以放大,就能看到机器人技术无处不在,通过对传统机械的改造,赋能制造业的转型升级。不难理解,机器人越发智慧,对人机交融也越有裨益。


“人机融合是机器人发展历程中的一次崛起,”潘云鹤表示,近年来人机交互技术越来越丰富,图形交互,可视化技术,有语音识别、动作捕捉等,也催生了机器人发展的重要方向——加强人机交互。其催生的传感器的大量携化,便为机器人深化人机交互提供了便利。


对此,来自日本首都大学的久保田直行教授颇为赞同。他介绍道,当前日本老龄化严重,为帮助老年人更好地连接社区和家人,团队研发的认知机器人正作用于此。


“其中传感器至关重要,”久保田直行表示,让机器人和老年人完成高质量的人机交互,我们需要建立起更加丰富的感知机制,使机器人能够理解这是一个老人,提取其属性和特征建立参考数值进行判断,实现一场高难度的人机交互。“这对机器人与传感器的技术提升很有参考价值。”


提升算法赋予其直觉


“深度学习给人工智能带来了春天,但这个春天‘未尽善焉’。”中国工程院院士郑南宁表示,当前的人工智能系统或者算法对每个任务进行编程,就会带来指数级的复杂性,具体延伸出泛化能力差,缺乏基于推理和因果关系的表达能力等问题。深度学习现有的种种局限,使新一代人工智能面临巨大挑战。


众所周知,人类可通过大脑中储存的信息,发挥直觉的作用,对即时接受的信息快速决策、采取行动。相比较而言,当前的人工智能依赖符号等形式化的描述,可在语义上解释人类的思维,但直觉不能仅使用语义进行表达。如何将人类直觉发挥这一行为,变成机器人也可实现的功能,成了人工智能与机器人发展的一大方向。


“实际上,人类的大脑对世界的印象也是不完整事件的描述,但这恰恰是人类直觉判断和逻辑思维的基础,和人工智能与复杂算法的关系相似。”郑南宁认为,如果能够将直觉和知识经验与以数学为基础的演绎归纳结合,就能进一步发挥人工智能的作用,创造出有“直觉”的机器人。


怎样让机器像人一样对物理世界进行直观的理解?与会专家们表示,需要让机器对对象进行特征识别,形成记忆,并对物体之间相互的关系形成概念,基于模式匹配和想象力决策或行为模型的产生,遵循有序的指令级,在有限的步骤中完成决策。


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2019-05-09


“想让机器人弹出优美的钢琴曲,拟人机器人、机械臂不是最佳方案,对钢琴进行ai改造即可。”5月9日,在2019第六届中国机器人峰会上,中国工程院院士潘云鹤表示,人工智能已是机器人的核心技术,对机器人的概念认识,也发展为了对现有机械进行自主化、智能化的改造升级。



机器人产能过剩、国产品牌市场占比较低等,是我国机器人产业亟待突破的问题。潘云鹤则认为,当前国内紧扣人工智能发展趋势,加强研发投入,未来机器人的概念、结构、方法、技术都将与人工智能的发展紧密相连,随着它的深入而深入,国产机器人行业需要把握这个机遇,开拓机器人发展新的空间。


凭感知深化人机交互      


若将机器人概念的变化予以放大,就能看到机器人技术无处不在,通过对传统机械的改造,赋能制造业的转型升级。不难理解,机器人越发智慧,对人机交融也越有裨益。


“人机融合是机器人发展历程中的一次崛起,”潘云鹤表示,近年来人机交互技术越来越丰富,图形交互,可视化技术,有语音识别、动作捕捉等,也催生了机器人发展的重要方向——加强人机交互。其催生的传感器的大量携化,便为机器人深化人机交互提供了便利。


对此,来自日本首都大学的久保田直行教授颇为赞同。他介绍道,当前日本老龄化严重,为帮助老年人更好地连接社区和家人,团队研发的认知机器人正作用于此。


“其中传感器至关重要,”久保田直行表示,让机器人和老年人完成高质量的人机交互,我们需要建立起更加丰富的感知机制,使机器人能够理解这是一个老人,提取其属性和特征建立参考数值进行判断,实现一场高难度的人机交互。“这对机器人与传感器的技术提升很有参考价值。”


提升算法赋予其直觉


“深度学习给人工智能带来了春天,但这个春天‘未尽善焉’。”中国工程院院士郑南宁表示,当前的人工智能系统或者算法对每个任务进行编程,就会带来指数级的复杂性,具体延伸出泛化能力差,缺乏基于推理和因果关系的表达能力等问题。深度学习现有的种种局限,使新一代人工智能面临巨大挑战。


众所周知,人类可通过大脑中储存的信息,发挥直觉的作用,对即时接受的信息快速决策、采取行动。相比较而言,当前的人工智能依赖符号等形式化的描述,可在语义上解释人类的思维,但直觉不能仅使用语义进行表达。如何将人类直觉发挥这一行为,变成机器人也可实现的功能,成了人工智能与机器人发展的一大方向。


“实际上,人类的大脑对世界的印象也是不完整事件的描述,但这恰恰是人类直觉判断和逻辑思维的基础,和人工智能与复杂算法的关系相似。”郑南宁认为,如果能够将直觉和知识经验与以数学为基础的演绎归纳结合,就能进一步发挥人工智能的作用,创造出有“直觉”的机器人。


怎样让机器像人一样对物理世界进行直观的理解?与会专家们表示,需要让机器对对象进行特征识别,形成记忆,并对物体之间相互的关系形成概念,基于模式匹配和想象力决策或行为模型的产生,遵循有序的指令级,在有限的步骤中完成决策。


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