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智能機器人柔性線路板廠:智能機器人是如何“觀察”世界的

2016-01-23 04:09

  智能機器人柔性線路板廠:世界因為擔心機器人革命的到來,已經(jīng)近似瘋狂了,因為每天都有文章在談論這些。但是,所有的炒作、興奮、有時是擔心,這些合理嗎?智能機器人機器人革命真的來了嗎?

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  答案很可能是,在我們生活的一些領域,我們將很快看到更多的機器人。但實際上,在不久的將來,我們是不會看到有幾十個機器人走在我們的街道,或在我們的辦公室閑逛。

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  其中一個主要的原因很簡單,機器人還沒有能力真正看到這個世界。不過在談論未來的機器人可能會看到之前,我們首先應該考慮一下我們所說的“看到”的真正意思。

  我們大多數(shù)人都有兩只眼睛,我們用這雙眼睛來收集反射出我們周圍物體的光。我們的眼睛將光轉(zhuǎn)換成電信號,然后被送到我們的視覺神經(jīng),最后由我們的大腦立即處理。

  我們的大腦對于這些電脈沖以及我們的經(jīng)驗,然后采取以某種方式識別圍繞我們身邊的是什么。它建立了一個世界的代表物,我們用它來導航、幫助我們拾起東西,使我們能夠看到彼此的臉以及世界上其他的東西。

  這整個活動,包括從用我們的眼睛收集光線,到對圍繞我們的世界有一個理解,這就是“看”的意思。

  研究人員已經(jīng)估計,我們50%的大腦是參與“看”這個過程。世界上幾乎所有的動物都有眼睛,并且能夠以某種方式看到。大多數(shù)這些動物,特別是昆蟲,具有比人類簡單得多的大腦,并且它們的功能良好。

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  因此,不足為奇的是許多機器人研究人員預測,如果機器人能看到,我們可能會真正看到機器人的熱潮,并且機器人可能最終成為人類的幫手,為很多人所喜愛。

  那么我們?nèi)绾巫寵C器人能看到呢?第一部分是很直接的,我們使用一臺攝像機,就像和你的智能手機一樣,絡繹不絕的采集圖像。針對機器人的相機技術(shù),這本身就是一個很大的研究領域,但現(xiàn)在只是認為這是一個標準的視頻攝像頭。我們通過把這些圖片傳到電腦上,然后我們自己進行選擇。

  自1970年以來,機器人視覺工程師曾經(jīng)想過關于圖像的特征。這些可能是線路,或類似角落或某些紋理那些有趣的圖像。工程師寫算法來尋找這些特征,并且跟蹤它們,從圖像幀到視頻中的圖像幀。

  此步驟基本上是將數(shù)百萬圖像的數(shù)據(jù)量減少到幾百或幾千。

  由于過去計算能力是有限的,這是這個過程中的一個重要步驟。然后,工程師開始思考機器人可能會看什么,以及它需要去做什么。他們開始編寫能夠識別世界模式的軟件,以幫助機器人理解圍繞它周圍的是什么。

  該軟件可以創(chuàng)建一個非?;镜沫h(huán)境地圖,當機器人操作時,它可以通過尋找軟件庫的里面已有的很多特征,嘗試匹配。

  本質(zhì)上,此機器人編程,仍然是通過人類去看他們認為機器人需要看的東西。關于這種類型的機器人視覺系統(tǒng)已經(jīng)有很多成功的例子,但是今天仍然沒有哪個機器人,能夠單獨使用視覺來看這個世界。

  這樣的系統(tǒng)還無法足夠可靠的保持機器人遇到障礙物時,能夠跳躍,在機器人實際使用中,也還是無法長時間使用。那些在媒體中報道的無人駕駛汽車,主要是使用激光或雷達,以彌補它們視覺系統(tǒng)的不足。

  在過去的五到十年中,一個新的機器人視覺研究團體已經(jīng)形成。這些研究人員已經(jīng)證明,這個新系統(tǒng)不是像以前那樣編程,而是學會如何去看。

  他們研制的機器人視覺系統(tǒng),其結(jié)構(gòu)是由科學家們從觀看動物怎樣“看”中得到的啟發(fā)。即它們使用神經(jīng)元層的概念,就像一個動物的大腦。工程師編程該系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),但它們不開發(fā)該系統(tǒng)運行的算法。那是留給機器人本身去完成的。

  這種技術(shù)被稱為機器人學習,因為我們現(xiàn)在可以很方便地以合理的成本,得到計算機的計算能力,這些技術(shù)都開始工作了!這些技術(shù)的投資也正在加速。

  使機器人可以學習的意義在于,它們可以輕松地分享它們的學習。一個機器人將不必像新生的動物一樣,從頭學起。一個新的機器人可以從其他機器人那里得到經(jīng)驗,并建立自己的視覺。

  一個機器人可以了解到貓是什么樣子的,并且把這些知識傳授給成千上萬的其他機器人。更重要的是,一個機器人可以完成一個復雜的任務,諸如圍繞一個城市的某一部分導航的方式,并立即與所有其他的機器人共享。

  同樣重要的是,這些分享經(jīng)驗的機器人可以一起學習。例如,每個機器人可以各自觀察不同的貓,然后上千個機器人彼此經(jīng)由因特網(wǎng)共享數(shù)據(jù),并一起學會對所有的貓進行分類。這是分工式學習的例子。

  事實就是,未來的機器人將能夠共享和分工式學習,將具有深刻的影響。

  通過自我學習機器人的數(shù)據(jù)中心,很可能是您的信用卡交易被檢查出是欺詐行為。任何人都不能檢測出的欺詐行為,可能這些系統(tǒng)可以發(fā)現(xiàn)。

  對于可以看到的機器人將有許多應用。這很難相像這樣的機器人,對于我們的生活無法提供幫助。

  可以看到的機器人的第一用途很可能就是,要么就是有勞動力短缺的問題的行業(yè),如農(nóng)業(yè),或天生對人類沒有吸引力的行業(yè),或危險的行業(yè)。

  在手術(shù)室里,柔性線路板廠希望很快可能看到一個機器人協(xié)助外科醫(yī)生。機器人的超視覺和超精密、穩(wěn)定的胳膊和手,將使外科醫(yī)生專注于自己最擅長的。

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