2017年是人工智能商業(yè)化元年,許多最新的人工智能產(chǎn)品都是在今年上市,但是對于產(chǎn)品的含金量一直都有人質(zhì)疑,那些按照原定輸入程序進行活動的機械臂、傳送帶等也算是人工智能產(chǎn)品嗎?還有一些擁有機器人外形、只聽標準指令才會活動的機器人也是機器人產(chǎn)品嗎?怎么一點都不智能呢?
現(xiàn)有的機器人產(chǎn)品多是可編程機器,不具有人工智能內(nèi)涵。
現(xiàn)在所能看到的機器人,通常是可編程機器,只能針對特定的工作任務設定程序,通過傳感器和執(zhí)行器與物理世界進行交互,能夠自主地或半自主地執(zhí)行一系列原定動作。
如果機器只有感知能力,本質(zhì)上只是改變數(shù)據(jù)輸入方式——機器的數(shù)據(jù)輸入自動化、無人化、實時化,進而提高輸入效率、降低人力成本,增加采集場景。然而機器的本質(zhì)還是傳統(tǒng)意義上的功能計算機。就算可以做出決定,也只是在人類設定的規(guī)則下的按部就班。
這類機器人包括工廠流水線上的機械臂、陪小朋友念唐詩的教育機器人、拖地機器人等。
他們會執(zhí)行指令,但是不會自行思考,因此不具有人工智能內(nèi)涵。
近兩年大熱的人工智能產(chǎn)品指的是具有學習、思考能力的AI產(chǎn)品。
人工智能(AI)是計算機科學的一個分支,它涉及開發(fā)計算機程序來完成需要人類智能的任務。AI算法可以解決學習,感知,解決問題,具有語言理解、邏輯推理、判斷歸納等能力。
目前,AI算法用于Google搜索,Amazon推薦引擎和Giiso資訊機器人等,AI算法也只是較大的機器人系統(tǒng)的一部分,它還包括傳感器,執(zhí)行器和非AI編程。
通常AI涉及一定程度的機器學習,其中算法通過使用已知的輸入和輸出,以某種方式“訓練”以對特定輸入進行響應,將AI與更傳統(tǒng)的編程區(qū)分開來的關鍵方面是“智慧”,非AI程序只需執(zhí)行一個定義的指令序列,AI程序模仿一些人類智力水平。
那么什么是人工智能機器人呢?
人工智能機器人是機器人與AI之間的橋梁,這些是由AI程序控制的機器人。那些依照編程執(zhí)行重復的一系列運動的機器人不是人工智能機器人,而只是單純的機械臂而已,因為重復的標準運動是不需要人工智能的。
非智能機器人的功能相當有限,而AI算法的出現(xiàn)就是為了讓機器人執(zhí)行更復雜的任務。我們來看一些例子。
1、 無人駕駛大家聽了很多,百度李彥宏也在前段時間坐著無人駕駛車上北京五環(huán)溜達了一圈,深圳12月份也有專家乘坐兩輛無人駕駛公交上路測試。無論是北京還是深圳的交通,除了路線,其他路況絕對不是重復固定的,可以說每時每刻都在變化,這就需要強大的實時數(shù)據(jù)來做支撐,并且汽車里安置的無人駕駛系統(tǒng)必須具有人類智能,主要是識別類、感應器等方面,懂得分析收取到的路況信息并執(zhí)行相應的操作,這強大的底層技術就是AI算法。
2、 Giiso資訊機器人這幾年也在媒體界迅速走紅,主要協(xié)助媒體工作者在短時間內(nèi)做初步的寫作、編輯、審核、數(shù)據(jù)追蹤、智能分發(fā)等一系列工作。除了Giiso資訊機器人之外,還有騰訊的Dreamwriter、今日頭條的張小明等均是可以寫稿的機器人,是什么支撐一個機器寫作?據(jù)Giiso首席科學家鄭海濤博士所言,依靠的智能語義和知識圖譜這兩大核心技術。
當機器經(jīng)過足夠多的訓練積累了諸多有用的經(jīng)驗后,它會在這些大數(shù)據(jù)的基礎上建立認知能力,對世界有自己的理解后,就可以進行智能決策。因此,在AI時代,我們要讓機器真正意義上認知這個世界,要讓機器與我們更自然地交互,要讓機器可以智能做出決策,都必須要輸入足夠多的知識給機器。
如何給機器輸入知識?核心技術就是知識圖譜,它就像AlphaGo“吃”的棋譜一樣,是將人類掌握的不同知識進行關聯(lián)存儲于計算機中,形成網(wǎng)狀結構并持續(xù)動態(tài)完善,讓機器不斷汲取知識,對世界的認知日益完善。
只有當機器人通過學習后具備了理解、判斷、決斷、行動等一系類的人類能力之后,它才是一個真正意義上的人工智能產(chǎn)品。
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原文標題:人工智能機器人最關鍵的是什么?
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