欧宝平台安全吗:人工智能发展的热点透视 机器人与有机生命越来越接近

本文摘要:人工智能发展热点投影近期,清华大学-中国工程院科学知识智能领导研究中心、中国人工智能学会吴文俊人工智能科技奖票选拔基地领导发表了《2019人工智能发展报告》,选拔了13个人工智能重点领域,包括深度自学、计算机视觉、语音识别、机器人等热点尖端技术的基础和应用于研究、发展趋势等。

人工智能发展热点投影近期,清华大学-中国工程院科学知识智能领导研究中心、中国人工智能学会吴文俊人工智能科技奖票选拔基地领导发表了《2019人工智能发展报告》,选拔了13个人工智能重点领域,包括深度自学、计算机视觉、语音识别、机器人等热点尖端技术的基础和应用于研究、发展趋势等。深度自学突破了图像、声音等感觉问题,机器学习是多领域的交叉学科,专门研究计算机如何模拟或构筑人类自学的道德,提供新的科学知识和技能。

1950年,阿兰·图灵构建了图灵测试来判断计算机是否智能。图灵测试指出,如果一台机器需要与人类对话,区分机器的身份,则称为机器具有智能。这种修改使得图灵需要说服思维的机器是可能的。

后来,IBM科学家亚瑟·塞缪尔开发的象棋程序驳回了普罗维登斯明确提出的机器无法打破人类的论点,像人类一样写代码和自学模式,他构建了机器学习这个术语。但是,从1960年代中期到70年代末期,机械学习的发展步伐完全衰退。

无论是理论研究还是计算机硬件允许,整个人工智能领域的发展都遇到了相当大的瓶颈,神经网络学习机因理论缺失无法超出预期效果而跌至低潮。直到伟博斯在神经网络偏差传播(BP)算法中明确提出多层感知模型,机器学习寻求恢复,直到今天BP算法仍然是神经网络结构的重要因素。神经网络研究人员陆续明确提出了BP算法培训中使用的多参数线性规划成为后来深度自学的基石。在另一个谱系中,昆兰明确提出了非常有名的机械学习算法,具体来说是ID3算法,该算法至今仍活跃在机械学习领域。

机器学习进入越来越激烈的时期,神经网络研究领域的领导人Hinton于2006年明确提出了神经网络Deeplearning算法,大大提高了神经网络的能力。Hinton和他的学生Salakhutdinov在《科学》上公开发表了一篇文章,开启了深度自学在学术界和工业界的浪潮。

2015年,为纪念人工智能概念明确提出60周年,LeCun、Bengio和Hinton推出了深度自学的领导总结。深度自学可以使多个处理层的计算模型对多层次抽象化的数据作出反应,这些方法在很多方面都有明显的提高。深度自学的频繁出现,确实突破了图像、声音等感官问题,接近实际应用,使人工智能进入了新的时代。

计算机视觉费伊人脸识别、智能视频监视等应用于电脑视觉,顾名思义,分析、研究使计算机智能超越了类似人类眼睛的研究科学,即客观存在的三维立体世界的解释和识别依赖智能计算机的构筑。计算机视觉技术利用照相机和计算机替代人的眼睛,使计算机享受人眼所具有的分类、分类、识别、跟踪、判断、决策等功能。马尔(DavidMarr)《视觉》一书的出现,表明计算机视觉成为独立的国家学科。

在计算机视觉40多年的发展中,尽管人们明确提出了很多理论和方法,但总的来说,计算机视觉经历了三个主要历史:马尔计算视觉、多视觉几何学和层次三维重建和自学视觉。目前,计算机降低深度网络,提高物体识别的精度可能相当专门从事视觉研究。马尔的计算视觉分为理论、传达和算法和算法构建三个层次。

由于马尔指出算法的构建不影响算法的功能和效果,马尔计算视觉理论主要讨论计算理论和传达和算法两个内容。马尔指出,大脑的神经计算和计算机的数值计算没有本质区别,马尔没有对算法构建进行任何探索。从目前神经科学的进展来看,神经计算和数值计算在某些情况下不会产生本质差异,例如目前蓬勃发展的神经形态计算,但总体来说,数值计算可以模拟神经计算。至少从现在来看,算法有不同的构筑途径不会影响马尔计算视觉理论的本质属性。

20世纪90年代初,计算机视觉从不景气的南北繁荣主要取决于以下两个因素。另一方面,射击的应用领域从精度和鲁棒性拒绝过高的工业应用转移到拒绝不太高的应用领域,特别是意味着远程视频会议、考古学、虚拟现实、视频监视等需要视觉效果的应用领域,另一方面,多视几何理论下的层次三维重建可以有效提高三维重建的鲁棒性和精度。多视几何代表代表性人物首次是法国INRIA的O.Faugeras、美国的Lartely和英国牛津大学的A.Zisserman。

2000年Hartely和Zisserman年出版的书对这方面的内容进行了系统的总结。大数据必须全自动修复,全自动修复必须反复优化,反复优化必须花费大量的计算资源。

推荐一个非常简单的例子。如果你想三维重建北京中关村,为了确保修复的完整性,你必须提供大量的地无人机图像。提供1万张地面高分辨率图像(4000×3000)、5千张高分辨率无人机图像(8000×7000),三维重建必须提供这些图像,选择合适的图像集,对照相机的方向信息进行标定,修复有场景的三维结构基于自学的视觉是指以机械学习为主要技术手段的计算机视觉研究。

基于自学的视觉研究,文献大致分为21世纪初以流形自学为代表的子空间法和现在以深度自学为代表的视觉方法两个阶段。近年来,大量数据的出现和计算能力的逐渐提高,给以非结构化视觉数据为研究对象的计算机视觉带来了巨大的发展机遇和挑战性问题,计算机视觉也成为学术界和工业界普遍认为的前瞻性研究领域,部分研究成果实际应用于费伊人脸识别、智能视频监视等多个非常明显的商业应用。语音识别应用于工业、通信、医疗等行业,语音识别是机器识别和解读人类语音信号内容的新兴学科,以将语音信号改为文本文字和命令的智能技术为目的,利用计算机解读说话人的语义内容,不能听到人类的语音语音识别的研究可以追溯到1950年代。1952年,ATT贝尔研究所的研究使世界上第一个语音识别系统Audry系统成功,可以识别10个英语数字发音。

该系统认识到一个人说的孤立无援助数字,相当依赖于各数字中元音共振峰的测量。计算机应用于推动语音识别技术的发展,用于电子计算机开展语音识别,明确提出了一系列语音识别技术的新理论-动态规划线性预测分析技术,更好地解决了语音信号产生的模型问题。

20世纪70年代,语音识别研究取得了具有基本里程碑意义的成果,预示了自然语言解读的研究和微电子技术的发展,语音识别领域取得了突破性的进展。本世纪末的语音识别方法基本上是使用传统的模式识别策略。

之后,语音识别研究进一步了解南北。本世纪末取得的重大进展,基于隐马尔科夫模型(HMM)技术的成熟期和不断完善,最后成为语音识别的主流方法的科学知识的语音识别研究越来越受到重视。

在开展倒数语音识别时,除了识别语音信息外,还利用构词、句法、语义、对话背景等各种语言科学知识,协助语音识别和解读。同时,在语音识别研究领域,基于统计数据概率的语言模型也诞生了。人工神经网络在语音识别中的应用在研究中蓬勃发展。

ANN具有区分简单分类界限的能力,似乎有助于模型识别。在这些研究中,大于偏移传播算法播算法(BP算法)的多层感觉网络。语音识别技术逐渐南北实用,在模型、提取和优化特征参数方面取得了突破性进展,使系统具有更好的适应性。

许多发达国家和着名公司投入大量资金开发和研究实用的语音识别产品,出现了许多具有代表性的产品。例如,IBM公司开发的中文ViaVoice系统和Dragon公司开发的DragonDictate系统具有自适应能力,在用户使用过程中可以大幅度提高识别率。21世纪以后,深度自学技术大大提高了语音识别技术的变革,大大提高了识别精度,应用于普遍发展。

2009年,Hinton将深度神经网络(DNN)应用于语音的声学建模,在TIMIT中取得了当时最差的结果。2011年底,微软公司研究院俞栋、邓力将DNN技术应用于大词汇倒数语音识别任务,大大降低了语音识别错误率。

从那以后,语音识别转移到DNN-HMM时代。DNN给予的好处是,必须假设语音数据的分布,将相邻的语音框架拼凑起来,包括语音的时序结构信息,显着提高状态的分类概率。

同时,DNN具有强大的环境自学能力,可以提高噪音和口音的鲁棒性。目前,语音识别技术已逐渐应用于工业、通信、商务、家电、医疗、汽车电子、家庭服务等领域。例如,当今流行的手机语音助手需要将语音识别技术应用于智能手机,构建人与手机的智能对话,包括美国苹果的Siri语音助手、智能360语音助手、百度语音助手等。

机器人与有机生命更相似,机器人广义上包括模拟人类不道德和思想、模拟其他生物的机器(机器狗、机器猫等)。目前,智能机器人已成为世界各国研究的热点之一,成为依赖一国工业化水平的最重要标志。机器人技术最初应用于工业领域,但随着机器人技术的发展和各行业市场需求的提高,在计算机技术、互联网技术、MEMS技术等新技术的发展下,近年来,机器人技术从传统工业生产领域向医疗服务、教育娱乐、勘探测量、生物工程、救灾救援等领域迅速扩大,深入研究开发适应环境不同领域市场需求的机器人系统。

过去几十年,机器人技术的研究和应用大大推进了人类的工业化和现代化进程,逐渐形成了机器人的产业链,机器人的应用范围也越来越普遍。机器人在工业生产的同时,机器人的技术研究不断深入。1961年,美国麻省理工学院Lincoln实验室将具备传感器的遥控操作器的自动部分与计算机连接,构成的机器人可以根据触觉要求物体的状态。

之后,以电视相机为输出的计算机图像处理、物体识别的研究也相继取得了成果。1968年,美国斯坦福人工智能实验室的J.McCarthy等人研究了精致的课题——开发了手、眼、耳的计算机系统。因此,智能机器人的研究形象逐渐甜美。1970年代以来,机器人产业蓬勃发展,机器人技术发展为专业学科。

工业机器人首先在汽车制造业的生产线上开始大规模应用,之后日本、德国、美国等制造业发达国家在其他工业生产中也开始大量使用机器人作业。后来,机器人朝着更智能化的方向发展,该机器人拥有多种传感器,需要融合多种传感器获得的信息,有效适应环境变化的环境,具有很强的自适应能力、自学能力和自治权功能。

智能机器人的发展主要经历了三个阶段,分别是可编程试教、再现型机器人、具有感力和适应能力的机器人和智能机器人。其中关键技术包括多传感器信息融合、导航系统和定位、路径规划、机器人视觉智能控制和人机接口技术等。进入21世纪,随着劳动力成本的大幅度提高、技术的进步,各国相继开展制造业的变革和升级,机器人替代者的热潮频繁出现。同时,人工智能的发展日新月异,服务机器人也开始走出普通家庭的生活。

全球许多机器人科技公司都在大力发展机器人技术,机器人的特质更像有机生命。最近,波士顿动力公司在机器人领域的成果已经成为人们的焦点,其产品的机器狗Spot和双人形机器人Atlas受到很大的赞赏。Spot的功能非常先进,可以去告诉他去的目的地,避免障碍,在极端情况下保持平衡。

Spot还可以承担多达4个硬件模块,为公司获得其他多个机器人完成特定工作所需的技能,Atlas已经掌握了脚、360度旋转、旋转等多个技能,时隔公演酷、后空翻转等绝技后,Atlas又掌握了新的技能。

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