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标题: 【看法AI：人工智能如何赋能商业】【08】通用人工智能运用—智能机器人 [打印本页]

作者: aZgrMu 时间: 2025-3-11 09:51
标题: 【看法AI：人工智能如何赋能商业】【08】通用人工智能运用—智能机器人
作者 | Harper

审核 | gongyouliu
编辑 | auroral-L
统统用人工智能运用—智能机器人
本期给大家带来的内容是来自于这本《看法AI，人工智能如何赋能商业》，本期末尾呢给大家引见一些通用人工智能运用，人工智能最适用，最受关注的运用之一就是在机器人范畴，经过运用机器人停止体力休息，比如打包，发货，给汽车上漆，或者扫地等等。
但是直到最近，机器人技术还局限于制造高度专业化的机器。比如在以前，那种汽车制造厂，就装备了许多特种机器人，它们可以完成人类不能够完成的义务。机器人可以在拆卸线上路松地把汽车抬起来，这样人们就可以在下面安装零件。虽然这些机器人给我们带来了很大的便利，但它们所能完成的义务有限。它们只是非常合适执行反复性义务，甚至合适执行风险的义务，但依然需求程序员“告诉”它们该做什么。
而将机器人技术与人工智能相结合，可以消费出可以顺应不断变化的环境并学习如何执行额外义务的机器。例如，许多扫地机器人如今运用一种符号人工智能来绘制不同房间的地图，并确定最有效的途径来为整个地板吸尘。当它们电量不足时，可以前往到充电桩为本人充电。它们可以小心肠避开楼梯和其他妨碍物，不会由于不小心撞到什么地方就直接撞碎了。
一个更为复杂的例子是自动驾驶汽车。最新的车辆采用的是人工神经网络，装备了大量复杂的传感器，经过这些传感器搜集数据输人网络，训练神经网络寻觅安全的驾驶形式。早期版本的自动驾驶汽车有方向盘、油门和刹车，需求一个人坐在驾驶座上，他可以在紧急状况下接管自动驾驶形式。这种方法提供了一种监督学习的方式，当神经网络出错时，驾驶员将对其停止修正。但最近，通用汽车(GM)推出了一款有方向盘，也没有其他手动控制安装的自动驾驶汽车。
对于任何新的机器人项目，必须首先思索最合适该项目的人工智能类型。基本上有3个选项。
第一，专家系统:它经过编程告诉机器人该做什么并且怎样做。
第二，监督学习:教机器人做什么，并当它出错时纠正它。
第三，无监督学习:提供数据和算法，机器本人学习如何执行义务。
那么假设你想制造一个机器人来开处方。它需求阅读和辨认处方，往瓶子里装入正确剂量的药物，在瓶子上贴上标签，然后把它交给顾客。假设你将药物放在固定的地位，那么这项义务相当简单。给机器人一套特定的指令，它就可以执行义务。所以一定不会想运用无监督学习，由于我们并不希望机器人从错误中学习。而对于自动驾驶汽车来说，它需求大量数据停止学习才能从A点移动到B点。这些数据可以来自各种传感器，包括摄像头、雷达、声呐、GPS等等。它可以像人类那样，经过谷歌地图等程序的指引，找出如何从出发点导航到目的地。而且它还必须可以看清并辨认路标，对附近物体停止分类，调理驾驶形态应对不同的路况，等等。没有人可以将汽车能够遇到的一切能够的变量编程到自动驾驶汽车中，因此它必须可以学习:要么让驾驶员教它要么让它自我学习。
谷歌之前传播过这样一个说法，他们以为本人的自动驾驶汽车不是机器人成绩，而是大数据成绩。让一辆车左转或右转很容易，但让一辆车了解何时左转或右转就会困难得多。所以当选择一种用于机器人项目的人工智能技术时，需求思索数据在机器人操作中所起的作用。假如需求处理大量数据，触及非常多的影响变量，就可以思索运用机器学习技术。
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