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人工智能教育机器人-深圳视界空间

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人工智能(AI)可以说是机器人学中最令人兴奋的领域。这无疑是最具争议的:每个人都同意机器人可以在装配线上工作,但是对于机器人是否永远是智能的,还没有共识。

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智能教育机器人

智能生活在未来是有着广阔的空间,它会像机器人一样普遍,人工智能很难定义。最终的人工智能将是人类思维过程的再造——一个具有智能的人工机器。这包括学习任何事物、推理、使用语言和表达原创思想的能力。机器人学家远非人工智能的水平,但他们已经取得了很大的进步与更有限的人工智能。今天的人工智能机器可以复制智力的某些元素。

 

计算机已经可以在有限的地区解决问题。AI解决问题的基本思想是简单的,但执行是复杂的。首先,人工智能机器人或计算机通过传感器或人工输入收集关于情况的事实。计算机将信息与存储的数据进行比较,并决定信息的含义。计算机运行每一个可能的动作,并根据收集到的信息预测哪一个是最成功的。当然,计算机只能解决它所要解决的问题——它没有任何一般的分析能力。象棋计算机就是这种机器的一个例子。

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一些现代机器人也有能力学习有限的能力。学习机器人识别动作(例如,以某种方式移动其腿)是否达到期望的结果(导航障碍)。机器人存储这些信息,并在下一次遇到相同的情况时尝试成功的动作。同样,现代计算机只能在非常有限的情况下这样做。他们不能像人类那样吸收任何信息。有些机器人可以模仿人的动作来学习。在日本,机器人学家通过演示这些动作教机器人跳舞。

 

有些机器人可以在社交场合互动。Kismet是麻省理工学院人工智能实验室里的一个机器人,它能识别人类语言和语音的变化并做出适当的反应。KISMET的创作者对人类和婴儿的互动感兴趣,仅仅基于语调和视觉提示语调。这种低层次的交互作用可能是人类学习系统的基础。

AI实验室的KISMET和其他仿人机器人使用非常规的控制结构进行操作。机器人不是使用中央计算机来指导每个动作,而是使用低级计算机来控制低级动作。该项目的负责人Rodney Brooks认为这是一个更精确的人类智能模型。我们所做的大部分事情都是自动的,我们不会决定在最高意识层面上做。

 

AI真正的挑战是理解情报是如何运作的。开发人工智能不像人工心脏——科学家们没有一个简单、具体的模型来处理。我们确实知道,大脑控制着数十亿个神经元,我们通过在不同神经元之间建立电连接来思考和学习。但我们不知道这些连接如何形成更高的推理,甚至更低的操作。复杂的电路似乎难以理解。

 

正因为如此,人工智能的研究在很大程度上是理论上的。科学家们假设了我们学习和思考的方式和方法,他们用机器人来试验他们的想法。布鲁克斯和他的团队专注于类人机器人,因为他们觉得能够像人一样体验世界对发展类人机器人智能至关重要。它也使人们更容易与机器人互动,这可能使机器人更容易学习。

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正如物理机器人设计是理解动物和人体解剖学的方便工具一样,人工智能研究对于理解自然智能如何工作也是有用的。对于一些机器人学家来说,这种洞察力是设计机器人的终极目标。另一些人则设想一个世界,我们与智能机器并肩生活,使用各种小型机器人进行体力劳动、医疗保健和通信。许多机器人学家预言机器人的进化最终会把我们变成机器人-人类与机器结合在一起。可想而知,未来的人们可以把他们的思想放进一个坚固的机器人里,活几千年!

无论如何,机器人在未来的日常生活中肯定会发挥更大的作用。在未来几年里,机器人将逐渐脱离工业和科学世界,进入日常生活


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