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AI智能:中国人工智能机器人机遇与挑战并存
作者:能光赫  发布日期:2018-11-10   浏览:56

中国人工智能机器人机遇与挑战并存-AI机器人,第四次工业革命,工业机器人

随着人工智能大潮席卷而来,作为人工智能最理想的载体和新一代智能机器典范的机器人产业,正处于创新创业的风口浪尖,可望重塑传统制造业与现代服务业,满足“互联网”时代人们对智能制造、智能服务与智慧社会舒适生活的需求与渴望。

时至今日,我国产业转型升级的刚性需求、“中国制造2025”国家战略的强力推动,以及支撑下一个万亿元级的智能服务与智慧生活产业的需求,构成了中国人工智能机器人发展的历史新机遇。

从机械化、电气化、自动化一路走来,人类社会已迈入信息化并正走向智能化时代。以工业机器人为代表的自动化技术日趋成熟,并已面向千企万厂进行推广应用,但由于缺乏智能,通常只能替代5%以下的加工工序,使用范围有限。因此发展“少人化”或“无人化”的主要途径之一就是完成机器的“数字化”、“网络化”,并逐步实现“智能化”。与此同时,面向千家万户的智能服务与智慧生活的强劲需求,通过聊天机器人与智能助手等与人工智能的结合,为我国现代服务业的跨越式发展带来了新的机遇。总之,发展环境适应性与自主性好,且移动灵活、操作灵巧的智能“硬件”机器人和发展可获得人类水平体验的智能“软件”机器人,对我国机器人产业的战略布局而言,可谓“机”中有“危”,“危”中有“机”。  

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人工智能大潮席卷而来

60年之前的1956年,麦卡锡在英国达特茅斯学院召开的首届夏季研讨会上,正式创立了“人工智能”的概念。

会议将人工智能界定为“研究与设计智能体”,而且把智能体定义为“能够感知环境并采取行动使成功机会最大化的系统”,即智能体被定义为一种能够适应环境的机器。

根据上述设想,人工智能一直沿着以下三个方向发展:

一是感知智能,即对直觉(intuition)或感知行为的模拟,如视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉、力觉、滑动觉、温度体感等;

二是认知智能,即对人类深思熟虑行为的模拟,包括推理、规划、记忆、决策与知识学习等高级智能行为;

三是行为控制或对行动的模拟,如操作(manipulation)与移动(mobility)功能的实现。

经过数十年的发展,从感知智能的研究中衍生出模式识别、机器学习、计算机视觉等研究领域;而从对行动的模拟中产生了机械臂与移动机器人。

上世纪60年代到80年代,人工智能的主流研究方向是推理、专家系统与决策支持等符号主义的认知智能;进入上世纪90年代,统计机器学习的研究开始得到较快的发展;进入21世纪,特别是2012年以来,在日新月异的“互联网”时代,基于大数据、GPU集群服务器的深度神经网络取得空前成就,正有力地推动着机器视觉、语音识别和自然语言理解等感知智能的迅猛发展,弱人工智能正进入所谓“大数据深度学习”的时代。

最近三年,深度学习开始与再励学习、长短期记忆网络(LSTM)进行结合,同时也出现了类似于人类“举一反三”的小样本概念学习、知识蒸馏与迁移、深度无监督学习、人工智能新闻写作、金融大数据、医疗大数据等自动阅读与自主知识学习,以及人工智能聊天机器人与虚拟助理等最新进展。通过感知与认知的结合,使认知智能在新的起点上出现了快速发展的端倪。

 在60年的发展历程中,人工智能可谓“三起两落”。

IBM的超级电脑程序“深蓝”于1997年击败国际象棋大师加里卡斯帕罗夫。该公司研究的自动问答系统,于2011年2月在美国最受欢迎的智力竞答电视节目《危险边缘》中战胜了人类冠军。

自2012年开始,深度卷积神经网络在多项国际著名的评测比赛(如视觉物体识别、人脸识别与交通标志识别)中,达到甚至超过人类的识别能力。深度监督学习成为机器视觉、语音识别与文本理解的主流方法。

计算引擎与人工智能芯片快速发展,IBM于2014年推出的TrueNorth类脑芯片,集成了100万个发放神经元,具有2.56亿个突触连接,但功耗仅为63毫瓦,正有力地推动非冯诺依曼新体制计算机的革命性发展。

IBM沃森医生,结合深度学习后获得了更强的数据分析与挖掘能力,在某些细分疾病领域已能提供顶级医生的医疗诊断水平。

目前的社交新媒体和互动平台中,AI聊天机器人和AI虚拟助手,正在崛起。例如微软的Tay和小冰聊天机器人,Facebook的Messenger,基于IBM沃森开发的JillWatson助教机器人,以及Apple的Siri语音助手,Amazon的Alexa智能助理和微软的Cortana等。

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