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海洋嗨阳
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龙龙1004

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人工智能研究的一个重要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 以下是我精心整理的机器人与人工智能论文的相关资料,希望对你有帮助!

人工智能与智能机器人探析

【摘 要】 人工智能(AI)是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科,是二十一世纪三大尖端技术之一。AI未来的发展必将越来越广泛,越来越深入,越来越快地向着人类智能的方向逼近。伴随着人工智能和智能机器人的发展,为人类文化生活提供了新的模式。

【关键词】 人工智能 大脑智能 智能机器人

0 引言

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI,是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机。二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。

1 人工智能的发展历程

(1)人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨,他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪,英国数学家布尔和德摩尔根提出了“思维定律”,这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代,英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器”,它被认为是计算机硬件,也是人工智能硬件的前身。1936年,24岁的英国数学家图灵提出了“自动机”理论,把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步,在定义智慧时,图灵做出了解释,如果一台机器能够通过称之为图灵实验的测试,那它就是智慧的,图灵实验的本质就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为。(2)上世纪三四十年代,维纳、弗雷治、罗素的数理逻辑,和丘奇、图灵的数字功用以及计算机处理发展促使了1956年夏Dartmouth会议上人工智能学科(由“人工智能之父”麦卡锡提出,麦卡锡曾是Stanford人工智能实验室主任)的诞生20世纪60年代以来,采用生物模仿来建立功能强大的算法,包括进化计算等,人工生命以进化计算为基础,研究自组织、自复制、自修复以及形成这些特征的进化和环境适应。70年代以来,Conrad等研究人工仿生系统中的自适应、进化和群体动力学,提出不断完善的“人工世界”模型。80年代,人工神经网络再度兴起促进人工生命的发展。(3)1992年贝兹德克提出计算智能。专家系统在90年代兴起,模拟人类专家解决领域问题。

2 人工智能的研究

强人工智能的观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器,并且,这样的机器能将被认为是有知觉的,有自我意识的。弱人工智能的观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器,这些机器只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识。现在主流科研集中在弱人工智能上,强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。

目前人工智能主要研究内容是:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面,分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统、知识发现与数据挖掘、遗传与演化计算、人工生命应用等等。未来人工智能可能会向以下几个方面发展:模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。

3 人工智能的应用

IBM公司“deep blue”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军,美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实”实验室,拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互。国际各大计算机公司相继开始将人工智能作为其研究内容,几乎包括所有IT企业,以及很多金融巨头,纷纷建立自己的人工智能产业部,利用“智能”来解决问题。无人驾驶车的诞生,打破了汽车靠人驾驶的时代。

MIT开发出了SHRDLU,STUDENT系统可以解决代数问题,而SIR系统则开始理解简单的英文句子了,SIR的出现导致了新学科的出现:自然语言处理。在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步,它头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行工作。在理论方面,计算机开始有了简单的思维和视觉,而不能不提的是人工智能语言Prolog语言诞生了,它和Lisp一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。

4 人工智能的影响及发展必须注意的问题

(1)人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科,AI带来的帮助不言而喻。更重要的是,AI反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。(2)人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业,带来巨大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时,也带来了劳务就业问题。由于AI在科技和工程中的应用,能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动,会造成社会结构的剧烈变化。(3)人工智能对社会的影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段,今天,游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。

伴随着人工智能和智能机器人的发展,不得不讨论是人工智能本身就是超前研究,需要用未来的眼光开展现代的科研,因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题,需要针对可能产生的冲突及早预防,而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。

5 智能机器人

智能机器人具有类似于人的智能,它装备了高灵敏度的传感器,因而具有超过一般人的视觉、听觉、嗅觉、触觉的能力,能对感知的信息进行分析,控制自己的行为,处理环境发生的变化,完成交给的各种复杂、困难的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。目前研制的智能机器人大都只具有部分的智能,和真正的意义上的智能机器人,还差得很远。

6 结语

当然,虽然人工智能一直都处于计算机技术的最前沿,但人工智能的发展也并不是一帆风顺的,并不象我们期待的那样迅速,也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷。人工智能的问题的在于,一方面哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次高而抽象;另一方面AI逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太基本。由于对中间机制知之甚少,这种背景下提出的各种AI理论,就只能是或者完全不同于人类思维,与人类的思维模式相距太远,同时在人类思维方式的理解上也有待突破,不然很难形成更新的AI框架和理论体系。尽管如此,多学科的联合协作研究也带来了足够引人注目的增长。因为人工智能的基本理论还不完整,我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考,这种思考来自于什么,这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展,我们相信它会给世界带来难以预料的变化。

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兜里五块糖

我们知道,无论是深度学习还是深度增强学习,都是一种表示经验的办法,都需要通过样本获取和表达经验。但是,深度增强学习DRL的样本获取比一般的深度学习(比如收集图片、打标签,当然也很费劲,很多实际的工程问题第一个难题就是收集样本)还要昂贵的多,不仅仅是费时费力,还要昂贵。这也就是为什么deepmind要从游戏玩起的原因。因此最近几年,如何利用在仿真环境中学习到的知识提高真实世界学习效率变成深度增强学习热点之一也就很容易理解了。前一段时间,李飞飞实验室发表了一篇论文,基本功能是在房间里找东西,也涉及到从仿真到真实的一个过程,主要是用的fine-tuning的办法。今天这篇论文也是deepmind出品,作者在6月份的icml大会上讲了一篇叫progressive nets的论文,主要是利用很特殊的一种transfer learning的方法实现不同任务间的经验借鉴,其中提到可以应用到从仿真到实际机器人。今年10月份,作者有单独写了一篇论文来说明这个应用,就是这篇论文了Sim-to-Real Robot Learning from Pixels with Progressive Nets。 我们(论文)提出了一种叫progressive networks来桥接模拟和现实世界,把模拟环境中学习到的策略转移到现实世界中。Progressive network是一个可以重用把从low-level的视觉特征到high-level的策略转移到新任务上,而且能简单组合实现复杂的技巧的通用框架。 先看一下网络结构吧: 应该比较容易理解的,每一列是一个任务,第一个任务没啥特别的,老老实实训练就行了,训练好了之后参数就冻结了(这点是不同于fine-tuning的),第二个任务在随机初始化参数后,训练中每层的输入除了自己上一层的输出外,还有前面任务的对应层的输出(要经过adapter function,图中标记为a)。所以每层的函数如下:k表示本任务,j

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