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      中國自動(dòng)化學(xué)會(huì)專家咨詢工作委員會(huì)指定宣傳媒體
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      搭載AI駛向智能自主專家表示:機(jī)器人產(chǎn)業(yè)正當(dāng)其時(shí)

      http://www.kblhh.cn 2019-05-13 17:44 來源:科技日報(bào)

      “想讓機(jī)器人彈出優(yōu)美的鋼琴曲,擬人機(jī)器人、機(jī)械臂不是最佳方案,對鋼琴進(jìn)行AI改造即可。”5月9日,在2019第六屆中國機(jī)器人峰會(huì)上,中國工程院院士潘云鶴表示,人工智能已是機(jī)器人的核心技術(shù),對機(jī)器人的概念認(rèn)識(shí),也發(fā)展為了對現(xiàn)有機(jī)械進(jìn)行自主化、智能化的改造升級。

      機(jī)器人產(chǎn)能過剩、國產(chǎn)品牌市場占比較低等,是我國機(jī)器人產(chǎn)業(yè)亟待突破的問題。潘云鶴則認(rèn)為,當(dāng)前國內(nèi)緊扣人工智能發(fā)展趨勢,加強(qiáng)研發(fā)投入,未來機(jī)器人的概念、結(jié)構(gòu)、方法、技術(shù)都將與人工智能的發(fā)展緊密相連,隨著它的深入而深入,國產(chǎn)機(jī)器人行業(yè)需要把握這個(gè)機(jī)遇,開拓機(jī)器人發(fā)展新的空間。

      深化人機(jī)交互

      若將機(jī)器人概念的變化予以放大,就能看到機(jī)器人技術(shù)無處不在,通過對傳統(tǒng)機(jī)械的改造,賦能制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。不難理解,機(jī)器人越發(fā)智慧,對人機(jī)交融也越有裨益。

      “人機(jī)融合是機(jī)器人發(fā)展歷程中的一次崛起,”潘云鶴表示,近年來人機(jī)交互技術(shù)越來越豐富,圖形交互,可視化技術(shù),有語音識(shí)別、動(dòng)作捕捉等,也催生了機(jī)器人發(fā)展的重要方向——加強(qiáng)人機(jī)交互。其催生的傳感器的大量攜化,便為機(jī)器人深化人機(jī)交互提供了便利。

      對此,來自日本首都大學(xué)的久保田直行教授頗為贊同。他介紹道,當(dāng)前日本老齡化嚴(yán)重,為幫助老年人更好地連接社區(qū)和家人,團(tuán)隊(duì)研發(fā)的認(rèn)知機(jī)器人正作用于此。

      “其中傳感器至關(guān)重要,”久保田直行表示,讓機(jī)器人和老年人完成高質(zhì)量的人機(jī)交互,我們需要建立起更加豐富的感知機(jī)制,使機(jī)器人能夠理解這是一個(gè)老人,提取其屬性和特征建立參考數(shù)值進(jìn)行判斷,實(shí)現(xiàn)一場高難度的人機(jī)交互。“這對機(jī)器人與傳感器的技術(shù)提升很有參考價(jià)值。”

      提升算法賦予其直覺

      “深度學(xué)習(xí)給人工智能帶來了春天,但這個(gè)春天‘未盡善焉’。”中國工程院院士鄭南寧表示,當(dāng)前的人工智能系統(tǒng)或者算法對每個(gè)任務(wù)進(jìn)行編程,就會(huì)帶來指數(shù)級的復(fù)雜性,具體延伸出泛化能力差,缺乏基于推理和因果關(guān)系的表達(dá)能力等問題。深度學(xué)習(xí)現(xiàn)有的種種局限,使新一代人工智能面臨巨大挑戰(zhàn)。

      眾所周知,人類可通過大腦中儲(chǔ)存的信息,發(fā)揮直覺的作用,對即時(shí)接受的信息快速?zèng)Q策、采取行動(dòng)。相比較而言,當(dāng)前的人工智能依賴符號等形式化的描述,可在語義上解釋人類的思維,但直覺不能僅使用語義進(jìn)行表達(dá)。如何將人類直覺發(fā)揮這一行為,變成機(jī)器人也可實(shí)現(xiàn)的功能,成了人工智能與機(jī)器人發(fā)展的一大方向。

      “實(shí)際上,人類的大腦對世界的印象也是不完整事件的描述,但這恰恰是人類直覺判斷和邏輯思維的基礎(chǔ),和人工智能與復(fù)雜算法的關(guān)系相似。”鄭南寧認(rèn)為,如果能夠?qū)⒅庇X和知識(shí)經(jīng)驗(yàn)與以數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)的演繹歸納結(jié)合,就能進(jìn)一步發(fā)揮人工智能的作用,創(chuàng)造出有“直覺”的機(jī)器人。

      怎樣讓機(jī)器像人一樣對物理世界進(jìn)行直觀的理解?與會(huì)專家們表示,需要讓機(jī)器對對象進(jìn)行特征識(shí)別,形成記憶,并對物體之間相互的關(guān)系形成概念,基于模式匹配和想象力決策或行為模型的產(chǎn)生,遵循有序的指令級,在有限的步驟中完成決策。

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