300W開放式電源轉(zhuǎn)換器TPP300-124A-M
開放式電源,TPP300-112M,TRACO電源在8月12日-13日舉辦的人工智能與機器人峰會上,國內(nèi)外人工智能的領(lǐng)域的科學(xué)家和企業(yè)家們進行了全面的交流對話。這場今年興起,隨著AlphaGo戰(zhàn)勝世界圍棋李世石而迅速火遍的概念,到底離我們的生活還有多遠?國內(nèi)外科技巨頭爭相布局的背后,人工智能為什么會成為資本的寵兒?它真的代表著人類社會的下一場工業(yè)革命?
機器學(xué)習(xí)將人工智能推向大眾視野
近年來,隨著大量數(shù)據(jù)的支撐和算法的發(fā)展,機器能夠?qū)ΜF(xiàn)實中的場景進行抓取和捕捉,并通過算法將真實場景進行數(shù)據(jù)化,使之能夠?qū)Ρ粰C器識別,達到對現(xiàn)實的感知。獲得數(shù)據(jù)化的現(xiàn)實場景數(shù)據(jù)后,同數(shù)量龐大的樣本數(shù)據(jù)進行對比訓(xùn)練,實現(xiàn)對場景的識別,稱之為機器學(xué)習(xí)。由于這兩大要素涉及到計算能力、算法和大數(shù)據(jù)支撐的限制,處于實驗研究階段。AlphaGo在同李世石對弈并獲勝使得機器學(xué)習(xí)熱度增加,并終進入大眾視野。
在中國工程院院士、香港中文大學(xué)(深圳)校長徐揚生看來,感知、認知和動作,這三者為構(gòu)成人工智能的三個要素。從計算機視覺的例子來看,要讓計算機識別一張圖片,首先是特征提取,對于圖像中的像素進行重要性差別提取,此為感知。然后再對重要的元素進行標注,通過標記成為計算機能夠識別的符號,讓計算機能夠理解圖片的內(nèi)容,此為認知。后,計算機生成一段話對圖片進行描述,這是后一步動作。
北京航空航天大學(xué)教授王田苗認為,此前人工智能發(fā)展的50多年間歷史時間里,研究人員將大部分精力放在動作方面,因為沒有能力完成前兩個步驟。通常說的人機交互就是三大因素中的動作,也是目前普遍能夠?qū)崿F(xiàn)的,為常見的就是工廠里的機械手臂,通過編程人員對機器編入固定程序代碼,實現(xiàn)機械手臂重復(fù)的動作。為什么會是重復(fù)的動作,而不是隨心所欲的動作呢?原因在于人為地為機器設(shè)定了產(chǎn)生動作的范圍和界限,并不是機器根據(jù)自己的理解后作出的回應(yīng)。
也就是說,在機器學(xué)習(xí)之前,人工智能和機器人的發(fā)展主要停留在動作的研究方面,缺少感知和認知的研究,而目前的機器人學(xué)習(xí)只是人工智能在感知和認知層面的一個早期發(fā)展階段,并且在這個階段的研究也處于實驗階段。