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人工智能革新机器人产业

发布时间:2020-05-05 10:39    浏览次数 :

机器人向智能机器人的演变,需要实现从计算智能、感知智能向认知智能的转变,即拥有运动、感觉及思考功能於一体。目前,机器人处於感知智能阶段,深度学习算法及并行计算水平的提高带来人工智能在视觉识别、语音识别以及自然语言识别的进步,2015年机器视觉识别率超过人眼。  目前国内服务机器人智能化有限,同质化严重,主要集中在扫地、送餐、老人及儿童陪护,家用机器人市场,随着家电产商的进入,市场竞争已经日趋激烈。服务机器人要获得大规模应用,需要具备吸引力、简单易用、且令人产生依赖的特性,核心任务是为人类解决问题。机器人的发展应立足於实际场景中的应用,在充分发掘已有研究成果的同时,寻求单点技术突破及创新,做核心技术优化。而在发展早期,实用性、功能性的作用大於外观。催化剂:1)芯片以及云计算提供计算能力2)大数据、各种人机交互、协作发生产生的真实数据;3)在算法的支撑下不断迭代、挖掘知识,以推动人工智能及机器人更大规模的产业化应用。  我们认为人工智能将在2020年左右全面爆发,对社会和经济带来的影响不亚於目前互联网对社会带来的影响和变革。业内领先的科技公司如谷歌,facebook、IBM也都投入重金在人工智能方面钻研技术、培养团队。1)谷歌收购数十家人工智能和机器人公司,如4亿英镑收购Deepmind;2)facebook成立人工智能实验室,收购face.com;3)IBM投资10亿美金成立人工智能部门。智能机器也出现在Gartner发布的2015-2016年中国十大战略技术趋势中。智能机器人的分类,按照实体/虚拟,以及可见/不可见四个维度,可以分为:1)实体可见,如机器人,无人机,无人驾驶汽车;2)虚拟可见,如虚拟个人助手,智能顾问;3)虚拟不可见,如翻译及语音转换,智能安全及运营,智能企业应用;4)实体不可见,如智能照相系统,智能家电系统。  机器人向智能机器人的演变,需要实现从计算智能、感知智能向认知智能的转变,即拥有运动、感觉及思考功能於一体。目前,机器人处於感知智能阶段,深度学习算法及并行计算水平的提高带来人工智能在视觉识别、语音识别以及自然语言识别的进步,2015年机器视觉识别率超过人眼。学术界对机器人的研究由控制机器骨骼运动,现在进入到神经系统层面,通过对人体触觉等感知通过神经元输送到大脑的研究,希望机器人可以模拟、重现人体感知。但是机器人在自我认知、情感交互等方面仍需要较长时间才能实现。  目前国内服务机器人智能化有限,同质化严重。由於人口老龄化,中国机器人市场需求大,国际机器人联合会(IFR)预测未来5年中国服务机器人市场规模将超过工业机器人。但是目前市场上服务机器人同质化明显,主要集中在扫地、送餐、老人及儿童陪护,一方面智能水准有限,另一方面在家用机器人市场,随着家电产商的进入,市场竞争已经日趋激烈。  服务机器人要获得大规模应用,需要具备吸引力、简单易用、且令人产生依赖的特性,核心任务是为人类解决问题。机器人的发展应立足於实际场景中的应用,在充分发掘已有研究成果的同时,寻求单点技术突破及创新,做核心技术优化。而在发展早期,实用性、功能性的作用大於外观。催化剂:1)芯片,如CPU/GPU/FPGA,以及云计算提供计算能力2)大数据、各种人机交互、协作发生产生的真实数据;3)在算法的支撑下不断迭代、挖掘知识,以推动人工智能及机器人更大规模的产业化应用。(本文来源:证券之星,转载请注明出处) 标签: 人工智能 机器人

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2019世界人工智能大会,工作人员演示一款基于5G网络实现远程控制的机器人。新华社发

近期,清华大学-中国工程院知识智能联合研究中心、中国人工智能学会吴文俊人工智能科学技术奖评选基地联合发布了《2019人工智能发展报告》,遴选了13个人工智能的重点领域,包括深度学习、计算机视觉、语音识别、机器人等热点前沿技术的基础及应用研究、发展动向等。

▶智能“小冰”在创作绘画。新华社发

深度学习让图像、语音等感知类问题取得突破

近期,清华大学-中国工程院知识智能联合研究中心、中国人工智能学会吴文俊人工智能科学技术奖评选基地联合发布了《2019人工智能发展报告》,遴选了13个人工智能的重点领域,包括深度学习、计算机视觉、语音识别、机器人等热点前沿技术的基础及应用研究、发展动向等。

机器学习是一门多领域交叉学科,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能。

深度学习让图像、语音等感知类问题取得突破

1950年,阿兰·图灵创造了图灵测试来判定计算机是否智能。图灵测试认为,如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份,那么称这台机器具有智能。这一简化使得图灵能够令人信服地说明“思考的机器”是可能的。

机器学习是一门多领域交叉学科,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能。

后来,IBM科学家亚瑟·塞缪尔开发的跳棋程序,驳倒了普罗维登斯提出的机器无法超越人类的论断,像人类一样写代码和学习的模式,他创造了“机器学习”这一术语。

1950年,阿兰·图灵创造了图灵测试来判定计算机是否智能。图灵测试认为,如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份,那么称这台机器具有智能。这一简化使得图灵能够令人信服地说明“思考的机器”是可能的。

然而,从20世纪60年代中期到70年代末期,机器学习的发展步伐几乎停滞。无论是理论研究还是计算机硬件限制,整个人工智能领域的发展都遇到了很大的瓶颈,神经网络学习机因理论缺陷也未能达到预期效果而转入低潮。直到伟博斯在神经网络反向传播算法中具体提出了多层感知机模型,机器学习得以重振,并且直到今天BP算法仍然是神经网络架构的关键因素。

后来,IBM科学家亚瑟·塞缪尔开发的跳棋程序,驳倒了普罗维登斯提出的机器无法超越人类的论断,像人类一样写代码和学习的模式,他创造了“机器学习”这一术语。

神经网络研究人员相继提出了使用BP算法训练的多参数线性规划的理念,成为后来深度学习的基石。在另一个谱系中,昆兰提出了一种非常出名的机器学习算法,具体地说是ID3算法,这种算法至今仍然活跃在机器学习领域中。

然而,从20世纪60年代中期到70年代末期,机器学习的发展步伐几乎停滞。无论是理论研究还是计算机硬件限制,整个人工智能领域的发展都遇到了很大的瓶颈,神经网络学习机因理论缺陷也未能达到预期效果而转入低潮。直到伟博斯在神经网络反向传播算法中具体提出了多层感知机模型,机器学习得以重振,并且直到今天BP算法仍然是神经网络架构的关键因素。

机器学习迎来爆发期是神经网络研究领域领军者Hinton在2006年提出了神经网络Deep Learning算法,使神经网络的能力大 大提高。Hinton和他的学生 Salakhutdinov在《科学》上发表了一篇文章,开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。

神经网络研究人员相继提出了使用BP算法训练的多参数线性规划的理念,成为后来深度学习的基石。在另一个谱系中,昆兰提出了一种非常出名的机器学习算法,具体地说是ID3算法,这种算法至今仍然活跃在机器学习领域中。

2015年,为纪念人工智能概念提出60周年,LeCun、Bengio和Hinton推出了深度学习的联合综述。深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示,这些方法在许多方面都带来了显著的改善。深度学习的出现,让图像、语音等感知类问题取得了真正意义上的突破,离实际应用已如此之近,将人工智能推进到一个新时代。

机器学习迎来爆发期是神经网络研究领域领军者Hinton在2006年提出了神经网络Deep Learning算法,使神经网络的能力大大提高。Hinton和他的学生 Salakhutdinov在《科学》上发表了一篇文章,开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。

计算机视觉催生出人脸识别、智能视频监控等应用

2015年,为纪念人工智能概念提出60周年,LeCun、Bengio和Hinton推出了深度学习的联合综述。深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示,这些方法在许多方面都带来了显著的改善。深度学习的出现,让图像、语音等感知类问题取得了真正意义上的突破,离实际应用已如此之近,将人工智能推进到一个新时代。

计算机视觉,顾名思义,是分析、研究让计算机智能化地达到类似人类的双眼“看”的一门研究科学,即对于客观存在的三维立体化的世界的理解以及识别依靠智能化的计算机去实现。

计算机视觉催生出人脸识别、智能视频监控等应用

计算机视觉技术就是利用了摄像机以及电脑替代人眼使得计算机拥有人类的双眼所具有的分割、分类、识别、跟踪、判别、决策等功能。