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搭載AI駛向智能自主 機器人産業正當其時
2019-05-10 14:58:42 來源: 科技日報
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  “想讓機器人彈出優美的鋼琴曲,擬人機器人、機械臂不是最佳方案,對鋼琴進行AI改造即可。”5月9日,在2019第六屆中國機器人峰會上,中國工程院院士潘雲鶴表示,人工智能已是機器人的核心技術,對機器人的概念認識,也發展為了對現有機械進行自主化、智能化的改造升級。

  機器人産能過剩、國産品牌市場佔比較低等,是我國機器人産業亟待突破的問題。潘雲鶴則認為,當前國內緊扣人工智能發展趨勢,加強研發投入,未來機器人的概念、結構、方法、技術都將與人工智能的發展緊密相連,隨著它的深入而深入,國産機器人行業需要把握這個機遇,開拓機器人發展新的空間。

  深化人機交互

  若將機器人概念的變化予以放大,就能看到機器人技術無處不在,通過對傳統機械的改造,賦能制造業的轉型升級。不難理解,機器人越發智慧,對人機交融也越有裨益。

  “人機融合是機器人發展歷程中的一次崛起,”潘雲鶴表示,近年來人機交互技術越來越豐富,圖形交互,可視化技術,有語音識別、動作捕捉等,也催生了機器人發展的重要方向——加強人機交互。其催生的傳感器的大量攜化,便為機器人深化人機交互提供了便利。

  對此,來自日本首都大學的久保田直行教授頗為讚同。他介紹道,當前日本老齡化嚴重,為幫助老年人更好地連接社區和家人,團隊研發的認知機器人正作用于此。

  “其中傳感器至關重要,”久保田直行表示,讓機器人和老年人完成高質量的人機交互,我們需要建立起更加豐富的感知機制,使機器人能夠理解這是一個老人,提取其屬性和特徵建立參考數值進行判斷,實現一場高難度的人機交互。“這對機器人與傳感器的技術提升很有參考價值。”

  提升算法賦予其直覺

  “深度學習給人工智能帶來了春天,但這個春天‘未盡善焉’。”中國工程院院士鄭南寧表示,當前的人工智能係統或者算法對每個任務進行編程,就會帶來指數級的復雜性,具體延伸出泛化能力差,缺乏基于推理和因果關係的表達能力等問題。深度學習現有的種種局限,使新一代人工智能面臨巨大挑戰。

  眾所周知,人類可通過大腦中儲存的信息,發揮直覺的作用,對即時接受的信息快速決策、採取行動。相比較而言,當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行表達。如何將人類直覺發揮這一行為,變成機器人也可實現的功能,成了人工智能與機器人發展的一大方向。

  “實際上,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,和人工智能與復雜算法的關係相似。”鄭南寧認為,如果能夠將直覺和知識經驗與以數學為基礎的演繹歸納結合,就能進一步發揮人工智能的作用,創造出有“直覺”的機器人。

  怎樣讓機器像人一樣對物理世界進行直觀的理解?與會專家們表示,需要讓機器對對象進行特徵識別,形成記憶,並對物體之間相互的關係形成概念,基于模式匹配和想象力決策或行為模型的産生,遵循有序的指令級,在有限的步驟中完成決策。(江耘 實習生 洪恒飛)

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【糾錯】 責任編輯: 張樵蘇
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