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人工智能機器人技術及其應用

2022-11-15

摘要:隨著科技的發展,人工智能系統越來越被使用在各個領域,及人工智能機器人也誕生了,人們開始用人工智能機器人來代替人們做一些繁瑣的工作和一些危險的工作,最近人工智能機器人也開始慢慢的走入人們的生活,越來越多的家庭智能機器人被人們廣泛使用來做一些家務,還有的餐館用智能機器人來做服務員,人們才開始意識到,人工智能的時代要到來了,現在正在研究的如何攻破機器人還有一些方面的不足,比如問答系統的不成熟技術還有待提高,也有的在研究人工智能機器人的新的技術,人工智能系統已經被逐漸的開始研究和使用。

關鍵詞:人工智能機器人;人工智能系統、問答系統技術、機器學習技術; 人機交互 1.引言 在如今高速發展的時代,科技的發達已經體現在各個方面。人工智能的發展尤其更甚?,F在的新聞、報紙以及發表的論文大多都是圍繞人工智能發展所展開的。有一些智能的系統和機器人。比如小米公司創建的一款人工智能小艾同學就很受大眾所喜愛。人工智能機器人已經漸漸的走入我們的身邊,機器人是一個可編程、多功能的操作機,可以為人執行特定的任務而具有可改變可編程的特定的系統。智能機器人則是一個在感知-思維-效應方面全面模擬人的機器系統,外形不一定像人。它是人工智能技術的綜合試驗場,可以全面地考察人工智能各個領域的技術,研究它們相互之間的關系。所以人工智能機器人在以后將可以代替人進行一些比較危險的操作,以及一些比較耗費人工的操作。智能機器人應該具備的三個方面:感知的能力,學習的能力和對環境因素而做出的判斷行為能力。 隨著人工智能領域的擴大,以及涉及的領域越來越廣,所以人們在更多的領域來用人工智能機器人來代替人來做一些繁瑣的操作,而人工智能機器人對環境的判斷往往是復雜的。所以我們對于人工智能的分析和設計也變的越來越難。 2.國內外研究現狀 智能機器人是第三代的智能機器人,一般的智能機器人都帶有許多的傳感器,這些傳感器能針對環境中的各種因素來對智能機器人的對于信息的接受和整合,這樣智能機器人才能做出判斷和操作。這些傳感器也能幫助智能機器人來進行學習,提高智能機器人的學習能力,判斷能力和自制能力。像前段時間,人工智能機器人阿爾法狗,在世界圍棋比賽中打敗了中國的頂級圍棋國手柯潔。阿爾法狗進行了幾千場圍棋比賽的練習,在練習中而學習。最終打敗了柯潔。而現在出的二代阿爾法狗比一代更強,它比一代的學習能力更強。在這個方面上完勝一代。 現在我們對于人工智能機器人的研究還只是處于初級階段,現在我們要解決的問題是怎么提高人工智能機器人的自主性,還要提高人工智能機器人的適應環境的能力,現在研發的一些智能機器人或多或少都對環境的適應有一些困難。對于人機交互的能力也有不足,有時候人們對機器人下的一些命令,機器人都不是很懂,這就造成了人和智能機器人的溝通有一些問題,對于我們的使用體驗也不是很好,所以現在主要就是要往這些方面來進一步的完善。 各國都在加強人工智能機器人的研究,而美國基本上走在了世界的先列,其研發的智能機器人已經在各個領域廣泛的應用。最近幾年日本對于人工智能應用在駕駛有了很大的研究,他們已經研究出人工智能機器人來駕駛汽車。 3.相關關鍵技術 3.1機器學習 機器學習技術是人工智能最重要的技術,人工智能機器人只有通過學習之后才能對人的行為和對環境的因素而做出判斷。機器學習涉及統計學、系統辨識、逼近理論、神經網絡、優化理論、計算機科學、腦科學等諸多領域的交叉學科。主要是對人的行為來進行學習然后產生自主學習,來獲取新的知識和新的行為模式,這樣人機的交互性才會更好,通過學習不斷的擴充自身的功能來重新組織自己的知識結構以此來完善自己的性能,這樣才能更好的便于我們對于人工智能的使用。而人工智能的學習需要基于大量的數據。數據是機器學習的根本,等同于人學習需要書本和資料一樣。 正如上面所說的小米公司的一款人工智能一樣,雖然還沒有研發出智能機器人,但是小米出的一款人工智能小艾同學已經開始使用,這樣的人工智能要實現和你對話,就需要大量的學習和練習才能達到這樣的效果。 任何的人工智能的產生離不開機器的學習這樣的技術,基于數據的學習是機器學習重要的一個方法。從大量的數據中觀測出相關的數據及相同的行為,利用觀測出來的數據的規律來對未來的一些行為和數據進行預測,這其中就要用到數據挖掘,數據分析和數據的處理。數據挖掘可以對大量的數據來進行一個整合,然后數據的分析可以幫助人工智能機器人來進行學習和預測的功能。然后數據的處理就體現在面對同樣的環境因素和人機交互的時候,人工智能機器做出的判斷,反應和操作。

3.2知識圖譜 知識圖譜就像是一個結構化的知識庫一樣,這對于人工智能機器人的學習知識之后對于知識的一個架構,就像是網絡圖一樣。這對于智能機器人后期的自主學習和完善自己的性能有很大的幫助。其基本組成的單位是“實體-關系-實體”三元組,它的對應是實體和屬性相對應,通過之間的關系來相連接,這樣就組成了網狀的結構。知識譜圖就是把通過大量的數據進行數據分析之后而進行機器學習之后的知識形成的一個網狀圖,這個圖將不同種信息連接在了一起。 3.3問答系統 問答系統一直都是人工智能系統里面的一個難題,不只是針對機器人而言,對于任何的人工智能系統這都是我們需要一直研究的一個重點,問答系統,簡單來說就是人與人工智能機器人的對話,用專業的話說就是人將說的話轉化成自然語言來讓人工智能系統來識別,人工智能機器人將搜索到的與人問的相關聯的答案反饋給人。 例如,小米公司出的小艾同學這個智能機器人一樣,你喊它一聲,它能夠給你一個反饋的聲音,然后你叫它查詢相關的問題和信息,他會查詢相關的信息之后再給你一個回應,這便是它的問答系統。 但現在它的自然語言有很多的問題依舊需要我們進一步的研究,比如你對智能機器人問話時,如果出現語法,語義和句法、語音的錯誤或者模糊不清時,它便會識別不到,或者說沒有聽清。還有就是出現數據資源的不充分使其難以覆蓋復雜的語言現象,所有這都是我們仍然需要解決的難題,有可以在之后的幾年或者是十幾年內這個問題能被解決。 3.4人機交互 人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換,主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換。人機交互是與認知心理學、人機工程學、多媒體技術、虛擬現實技術等密切相關的綜合學科。人機交互技術傳統是采用各種輸入設備和輸出設備,比如鼠標、鍵盤、操縱桿等一系列設備。但人工智能系統也是使用這些的同時加入了對話的交互,體感的交互以及情感的交互。因為現在的人工智能機器人已經通過和人的對話來獲得人的一系列情感,比如,通過和你的對話和你要對它問的一些問題來判斷你今天的心情怎么樣。通過和你的一系列接觸,來獲得你的身體的特征。 4.方法的應用 實現人工智能的方法有兩種,一種是采用傳統的編程語言是系統呈現智能效果,而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法,它已在一些領域內做出了成果,如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法,它不僅要看效果,還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。遺傳算法和人工神經網絡均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制,人工神經網絡則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。為了得到相同智能效果,兩種方式通常都可使用。 5.總結與展望 總的來說人工智能機器人已經在越來越多的領域發揮出了巨大的作用,也越來越接近我們的生活,雖然說現在的人工智能機器人的技術還不是特別的成熟,但我相信總有一天人工智能機器人的相關問題能夠被克服,然后一些復雜且繁瑣的事情就不需要人來做了,機器人可以代替,人工智能機器人也能更多的走進我們的生活,比如智能導購機器人,可以智能診斷病情的機器人以及智能教師和智能物流,這樣我們的生活也可以變得越來越好。

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