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AI要做到像人一样机智,或许还需百年

2019-09-28 点击:617

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通过木桥,360度前翻滚,踢入洞.由具有强大算法的芯片控制的机器人,用自己的“大脑”代替手动遥控分析,确定如何逐步跨过障碍物。几天前,在第一届(2019年)国际自主智能机器人大赛中,清华大学的“清晰微机器人”团队完全没有错误。

在竞技场之外,关于人工智能的讨论也从机器人扩展到人工智能行业。早些时候,一些业内人士认为,中国的人工智能市场过热,“一群蜜蜂”现象严重。甚至有人指出,目前的人工智能并不是真正的智能化。对人工智能的理解存在什么误解?什么时候真正的智力来了?有了这些问题,“科技日报”记者采访了相关专家。

机器人不等于人工智能

在生活中,人们经常将人工智能与机器人的概念混为一谈。实际上,机器人是满足某些人工任务和任务并且具有运动特性的机电装置,并且人工智能可以被理解为写在集成电路芯片载体上的算法。正是这种算法赋予机器人独立学习和思考的能力。

虽然自主智能机器人是机器人的先进形式,但关键是能够独立学习。它可以像人一样感知和处理周围环境及其自身状态,并根据实际情况独立决策。它不完全依靠原始经验知识的框架控制来形成自主的智能思维。在没有干预的情况下,任务可以在复杂和动态的环境中自主完成。

现实情况是,目前机器人的智能水平普遍不高。 “如果我们比较人们的年龄,现在中国的机器人可能只有两三年了。不仅是中国,而且世界的机器人还处于发展的早期阶段。”中国科学院院士,西北工业大学常务副院长黄伟坦言,“虽然在很多场景中,机器人可以取代自然人,但要建立真正的智能机器人还有很长的路要走。 “

可以理解的是,类人机器人为我们提供了新兴技术的研究工具。作为本次大赛的组织者之一,清华大学微电子学院教授王志华和IEEE奖学金的理想画面是:“基于今年比赛的图像识别技术,声音在噪音环境将在明年提出。识别命令机器人加入,让赛车发言并说话。“

技术推动行业繁荣

“人工智能是科学技术前沿的重要领域,长期以来人类智能显然会随着人类的进步而发展。”黄伟指出,人工智能不仅是一项技术创新,也是一个重要的商机和市场。根据赛迪顾问的数据,2018年中国人工智能产业的市场规模继续稳步增长。整体市场规模达到383.8亿元,同比增长27.6%;全球人工智能市场规模达2636.7亿元,同比增长17.7%。

基于大数据的深度学习等机器学习算法能力的提高极大地促进了计算机视觉和语音识别等技术的不断突破。中国技术驱动的初创公司不断涌现。在这方面,汉堡德国科学院院士兼德国汉堡大学多模式智能机器人系统研究所所长张建伟认为,正是这种技术驱动创造了一个繁荣的景象。中国人脸识别与语音识别领域。在未来,真正有用的人工智能的开发将出现在机器人可以着陆的区域。

“跨模式学习是未来人工智能的核心技术。我们希望通过跨学科的紧密合作,弥补中国人工智能在基础创新中的不足。“目前,张建伟的”跨模式学习的适应性和预测性研究“”互动“项目正在稳步推进由德国科学基金会和中国自然资源基金会共同资助的人工智能领域基础技术研究项目。关注人们在多模态中感知,学习和表达的能力,并探索如何将模型转移到机器人。

技术发展不可能在一夜之间完成。

随着人工智能技术的发展和公众对人工智能产品的认识,应用场景也从传统智能制造,智能安全,智能医疗等小范围转向面子支付,人工智能翻译,无人值守商店,智能化语音。演讲者和其他热门领域。

不容忽视的是,每个人都依赖的人工智能有时被资本和公众所占据。 “今天的人工智能技术和真正的智能都在十万里之外。”王志华认为,技术的发展不可能一蹴而就,但资本期望技术能够迅速带来回报。 “资本预期是2 - 3年的回报是一个合理的时期,3 - 4年是长的。但事实上,许多技术可以在更长的时间内带来价值,历史上从基础研究到数百年后的工业形成,实例比比皆是。“

张建伟也表达了同样的观点:“做过多年人工智能和机器人研究的人都知道我们仍然面临着巨大的挑战。它是一种与人类一样灵活的解决方案,可以为现实世界实现多项任务。一百年的使命。“

在王志华看来,如果中国的人工智能想要做大做强,就必须在实地做点什么,具体满足人们的需求,取代某些功能。因此,他强调AI的四个方面是不可或缺的:第一个是算法,第二个是计算能力(芯片可以实现的计算能力),第三个是数据,第四个是应用场景。

“除了能够倾听,说话和看到,强大的人工智能系统必须能够思考和行动。”张建伟说,目前的混合智能是实现真正自主智能的第一步。然而,除了政府的推动之外,人工智能的可持续发展还需要许多能够真正创造价值的项目。 “开发人工智能需要技术驱动和市场拖累的有机结合。未来人类生活的巨大需求场景是科研人员的方向。”

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通过木桥,360度前翻滚,踢入洞.由具有强大算法的芯片控制的机器人,用自己的“大脑”代替手动遥控分析,确定如何逐步跨过障碍物。几天前,在第一届(2019年)国际自主智能机器人大赛中,清华大学的“清晰微机器人”团队完全没有错误。

在竞技场之外,关于人工智能的讨论也从机器人扩展到人工智能行业。早些时候,一些业内人士认为,中国的人工智能市场过热,“一群蜜蜂”现象严重。甚至有人指出,目前的人工智能并不是真正的智能化。对人工智能的理解存在什么误解?什么时候真正的智力来了?有了这些问题,“科技日报”记者采访了相关专家。

机器人不等于人工智能

在生活中,人们经常将人工智能与机器人的概念混为一谈。实际上,机器人是满足某些人工任务和任务并且具有运动特性的机电装置,并且人工智能可以被理解为写在集成电路芯片载体上的算法。正是这种算法赋予机器人独立学习和思考的能力。

虽然自主智能机器人是机器人的先进形式,但关键是能够独立学习。它可以像人一样感知和处理周围环境及其自身状态,并根据实际情况独立决策。它不完全依靠原始经验知识的框架控制来形成自主的智能思维。在没有干预的情况下,任务可以在复杂和动态的环境中自主完成。

现实情况是,目前机器人的智能水平普遍不高。 “如果我们比较人们的年龄,现在中国的机器人可能只有两三年了。不仅是中国,而且世界的机器人还处于发展的早期阶段。”中国科学院院士,西北工业大学常务副院长黄伟坦言,“虽然在很多场景中,机器人可以取代自然人,但要建立真正的智能机器人还有很长的路要走。 “

可以理解的是,类人机器人为我们提供了新兴技术的研究工具。作为本次大赛的组织者之一,清华大学微电子学院教授王志华和IEEE奖学金的理想画面是:“基于今年比赛的图像识别技术,声音在噪音环境将在明年提出。识别命令机器人加入,让赛车发言并说话。“

技术推动行业繁荣

“人工智能是科学技术前沿的重要领域,长期以来人类智能显然会随着人类的进步而发展。”黄伟指出,人工智能不仅是一项技术创新,也是一个重要的商机和市场。根据赛迪顾问的数据,2018年中国人工智能产业的市场规模继续稳步增长。整体市场规模达到383.8亿元,同比增长27.6%;全球人工智能市场规模达2636.7亿元,同比增长17.7%。

基于大数据的深度学习等机器学习算法能力的提高极大地促进了计算机视觉和语音识别等技术的不断突破。中国技术驱动的初创公司不断涌现。在这方面,汉堡德国科学院院士兼德国汉堡大学多模式智能机器人系统研究所所长张建伟认为,正是这种技术驱动创造了一个繁荣的景象。中国人脸识别与语音识别领域。在未来,真正有用的人工智能的开发将出现在机器人可以着陆的区域。

“跨模式学习是未来人工智能的核心技术。我们希望通过跨学科的紧密合作,弥补中国人工智能在基础创新中的不足。“目前,张建伟的”跨模式学习的适应性和预测性研究“”互动“项目正在稳步推进由德国科学基金会和中国自然资源基金会共同资助的人工智能领域基础技术研究项目。关注人们在多模态中感知,学习和表达的能力,并探索如何将模型转移到机器人。

技术发展不可能在一夜之间完成。

随着人工智能技术的发展和公众对人工智能产品的认识,应用场景也从传统智能制造,智能安全,智能医疗等小范围转向面子支付,人工智能翻译,无人值守商店,智能化语音。演讲者和其他热门领域。

不容忽视的是,每个人都依赖的人工智能有时被资本和公众所占据。 “今天的人工智能技术和真正的智能都在十万里之外。”王志华认为,技术的发展不可能一蹴而就,但资本期望技术能够迅速带来回报。 “资本预期是2 - 3年的回报是一个合理的时期,3 - 4年是长的。但事实上,许多技术可以在更长的时间内带来价值,历史上从基础研究到数百年后的工业形成,实例比比皆是。“

张建伟也表达了同样的观点:“多年来从事人工智能和机器人工作的学者都知道我们仍然面临着巨大的挑战。制定一个像人类一样灵活的解决方案是一项长达一个世纪的任务。适用于现实世界中的各种任务。

在王志华看来,如果中国的人工智能想要变得更强大,那么它也需要一次做一件事,以具体的方式满足人们的需求,而不是某种功能。因此,他强调AI的四个方面是不可或缺的:第一个是算法,第二个是计算能力(芯片可实现的计算能力),第三个是数据,第四个是应用场景。

“强大的人工智能系统不仅可以听,说,看,还可以思考和行动。”张建伟说,目前的人机混合智能是实现真正自主智能的第一步。但除了政府推动之外,人工智能的可持续发展还需要很多能够真正创造价值的项目。 “为了开发人工智能,我们需要整合技术驱动和市场驱动。未来人类生活的巨大需求情景是研究人员努力的方向。”

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