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人工智能與服務機器人:科技如何改變未來商業?;

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放大字體  縮小字體 發布日期:2016-09-06   瀏覽次數:368
核心提示:我們知道電腦,其實是30年之前發明起來的,我們進入移動時代,就是用手機,PAD,也只有20年的時間,互聯網時間也不長,也就是十
       我們知道電腦,其實是30年之前發明起來的,我們進入移動時代,就是用手機,PAD,也只有20年的時間,互聯網時間也不長,也就是十五六年,我們現在就進入到了機器人時代。

  1人工智能和機器人的發展歷程

  什么是人工智能?在影史上,我們看到的人工智能——ROBOT,黑客帝國,大白,包括鋼鐵俠。鋼鐵俠相當于我們穿了一個鎧甲,他可以飛起來,幫助我們做很多事情,這就是機器人增強的效果。其實這類機器人總是通過一個人的形體來體現逼真的效果,而現實當中的人工智能根本不是這個樣子。

  現實中的人工智能就在我們身邊,比如我們的電子信箱能夠自動查垃圾郵件,包括垃圾郵件的處理,包括云處理。左邊是刷臉系統,去年螞蟻金服就采用了這項技術,中間的可穿戴設備,可以處理很多事情,右邊的小冰是一個面向年輕人的聊天平臺,他能夠傳送一些照片,跟你聊天,晚上失眠時給你解解悶,幫助你解決失眠問題。這些都是生活中人工智能的產品。

  什么是機器人?這是MIT給出的定義,一個機器人需要有一個自主的系統,他在物理世界能夠有一個本體,能夠感知外在的環境,并且他有這樣一個末端的服務器,來實現某些目標,這是我們廣義的機器人的定義。當然現在很多人也提虛擬機器人,但是我們認為虛擬機器人的定義是狹義的。

  服務機器人也是機器人的一種,我們認為,除了工業機器人之外的機器人都叫服務類機器人,服務類機器人范圍很廣,比如在核電領域,在特種行業,防爆、反恐都是特種機器人。還有公共服務,酒店服務或安防服務,生活服務,生活服務也分商用端和個人消費端這兩大類。

  最早的人工智能主要是理論研究,最近幾年才發展應用。我們更多的人工智能研究是把機器人作為一個載體,他跟人工智能需要通過一個具體的,智能的硬件來體現。所以我們認為機器人是人工智能的一個容器,人工智能更多的是作為機器人的一個內置電腦,我們會這樣說,如果人工智能是大腦的話,機器人就是身體。

  這是1950年在達特茅斯的一個會議,參會的人有做人工智能的,有做認知學的,有信息論的創始人,有計算科學家,還有諾貝爾經濟學獎得主,他們提出了機器人的定義,但最終也沒有達成一致意見。1956年之前人工智能研究是一直持續的,最早從1910年左右開始,圖靈對人工智能的貢獻很大,他提出圖靈測試,通過問答的形式對一臺機器進行測試,如果機器人的回答,分不清是人還是機器,則基本上通過了圖靈測試。當然現在對圖靈測試的質疑聲音也非常大,現在微軟小冰這一類產品完全可以通過圖靈測試,但是他離智能還是非常遠,畢竟還是計算機的一個程序,還是不能回答你所有問題。
  舉個例子,比如說我們人的智能,比如說鳥,基本都會飛,但是你如果問機器人鴕鳥會不會飛,機器人肯定回答不了,這樣對機器人非常難,離自然的交往,自然的交流距離還是非常遠的。

  人工智能的發展其實沒有我們想象中那么快,他經歷了一個低谷,之后大家對人工智能的樂觀程度非常高漲,那個時候主要是符號學派為主,主要是想通過一些圖論或者說一些算法的表述,包括一些邏輯性的推理語言,當時主要解決搜索和推理的問題。他們主要想通過這樣一些圖論,通過這樣一些方法來相當于從上到下來設計這樣一些問題。也就是說,就像我們自己養的孩子一樣,其實他執行的是一種填鴨式教育,他遇到了一些障礙,當時是用了一些機器翻譯。這樣一個翻譯其實本身應該是“心有余而力不足”,但是他通過機器翻譯成俄語之后,再翻譯成英語,意義完全是另外一回事。當時美國投了很多重金,發現研究出來的是這么一個東西,后來削減了這方面的預算,所以人工智能在80、90年代遭遇了一個低谷。

  接下來就轉到了另外一個方式,自下而上的方式。孩子通過自己去學,自己去探索,效果是不是更好。人工智能專家就用了另外一個方式,就是用涌現,相當于后來得另外一個學派,包括連接學派。

  什么是自下而上的涌現?左邊是奧運會,張藝謀搞的奧運會開幕式,通過這樣一些小的這種部分微觀構成元素,產生一個整體上的效果。自然界也有很多這樣現象,都是通過個體產生微觀世界,產生整體上的效果。

  另外一個就是和我們機器人相關的行為學派,也是涌現的一種,代表人是RodneyBrooks,他后面投了一些人工智能公司,RodneyBrooks認為傳統工業屬于編程,比較死板,沒有適應環境,他做了一種機器人,一個協作性機器人,他開創了一個方向,他也有這樣一個公司。行為學派完全是涌現的代表,RodneyBrooks的理論是,我們做機器人一般要設計一個核心的中央處理單元,通過中央處理單元來協調整個機器人的運動,包括控制,整體的效果。他提出,我們不考慮大腦,而是通過一個結構,這個特殊的結構要對環境適應,于是他設計了很多這樣的機器昆蟲為代表,不像大腦,大腦對機器人來說,很多看過這個視頻,他就是通過這樣一個動作,來實現非常復雜的生存的效果。這種動作其實本身通過中央處理單元甚至復雜算法很難做的,而行為學派專家做的卻很好。

           人工智能的發展,有幾個里程碑的事件,88年深藍在一秒鐘能夠計算兩億步棋,他打敗了奧運象棋冠軍,當然,這中間也做過幾款其他機器人,包括深藍前一代,當時也是輸贏象棋冠軍,這些都是以前的經驗積累。2011年Watson戰勝人類學者,這里面用了大量自然語言的理解,這是美國一個著名的電視節目,就是做知識搶答,這里面知識比較復雜,比如說問到蛇這樣的動物,他說蛇有什么特征,這對人和機器人都有比較大的挑戰,這個比賽機器有優勢,在于他的記憶和存儲。
 
 
 
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