逐漸靠近的人工智能

陳逸飛

摘 要：隨著智能化的發(fā)展，人們對機(jī)器人，尤其是智能機(jī)器人，以及將來可能出現(xiàn)的人工智能的關(guān)注度也越來越高，該文主要對智能機(jī)器人的發(fā)展史、現(xiàn)狀以及技術(shù)原理進(jìn)行簡要介紹，并討論了智能機(jī)器人的主要發(fā)展方向以及可能給未來社會帶來的巨大影響。

關(guān)鍵詞：機(jī)器人 人工智能 發(fā)展 應(yīng)用

中圖分類號：G642 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）11（c）-0028-02

機(jī)器人從出現(xiàn)到智能化伴隨著人類幾次技術(shù)革命，智能機(jī)器人也逐漸由最開始的理論模型，開始融入社會各領(lǐng)域，對人類社會發(fā)展起到重大作用。在人類社會生產(chǎn)力發(fā)展中，人們通過不斷創(chuàng)造新的工具，來延伸自身的肢體與組織，通過工具減輕自己的勞動負(fù)擔(dān)。在這期間，人類替代生產(chǎn)勞動力的工具也由簡單的生產(chǎn)工具，發(fā)展到代替人腦思考的“智能化”工具，顯示出人類獨(dú)特的智慧力量。作為高新技術(shù)的核心的智能技術(shù)，智能機(jī)器人能夠?qū)⑷斯ぶ悄芎腿祟愔橇Ω玫陌l(fā)揮出來，在將如今社會變得更加“智慧”的同時，也可能推動將來“智能革命”、“機(jī)器人革命”技術(shù)奇點(diǎn)的到來，最終迎來智能社會。

1 智能機(jī)器人定義及發(fā)展史

機(jī)器人，由聯(lián)合國標(biāo)準(zhǔn)化機(jī)構(gòu)使用的美國機(jī)器人協(xié)會的定義，它是一類“能夠編程和具有各種功能的，能夠用于運(yùn)輸材料、工具等的操作機(jī)；或是為完成各種工作而能夠進(jìn)行改變以及編程的專業(yè)系統(tǒng)”。也就是，機(jī)器人是一種憑借自身動力以及外界指令完成各項工作的一種機(jī)器。 其中，不同于只具有一般編程能力和操作功能的機(jī)器人，智能機(jī)器人特指具備感覺要素、運(yùn)動要素、思考要素的智能化的機(jī)器人。

截止到目前，機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展興起情況能夠分成三個時期。

第一代是能夠編程示教再現(xiàn)型機(jī)器人，具有的特點(diǎn)是機(jī)器人可以依據(jù)提前編制好的程序?qū)嵤┎粩嗟墓ぷ鳌?/p>

第二代機(jī)器人是擁有感觸功能以及自變化型的離線編程機(jī)器人，具有的特點(diǎn)是能夠依據(jù)工作時的具體情況變更作業(yè)內(nèi)容，也就是人們說的“知覺判斷機(jī)器人”。

第三代機(jī)器人即智能機(jī)器人，它具有非常多的傳感器，可以把許多種傳感器獲取的信息實(shí)施綜合分析，進(jìn)而調(diào)節(jié)自己去應(yīng)對復(fù)雜境，有著非常大的自適應(yīng)能力以及學(xué)習(xí)能力。關(guān)于智能機(jī)器人的發(fā)展因?yàn)橛嬎銠C(jī)技術(shù)、人工智能理論等的快速發(fā)展而得到了有力的促進(jìn)，漸漸變?yōu)榱藱C(jī)器人技術(shù)未來的主流發(fā)展趨勢。

2 智能機(jī)器人技術(shù)原理

機(jī)器人技術(shù)是一種集中了計算機(jī)、控制論、機(jī)構(gòu)學(xué)、信息和傳感技術(shù)、人工智能、仿生學(xué)等各個學(xué)科而建立的高新技術(shù)，它包括了執(zhí)行單元、驅(qū)動模塊、檢測模塊、控制系統(tǒng)等部分。而如今，伴隨著計算機(jī)、電子信息技術(shù)等高新技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)器人技術(shù)的研發(fā)速率越來越快，智能化水平也逐漸提升，在各個領(lǐng)悟中都得到了很廣泛的應(yīng)用。并且，機(jī)器人里面應(yīng)用到的技術(shù)也越來越多，如多傳感器信息融合、路徑設(shè)定、機(jī)器人視覺、智能人機(jī)接口等。目前影響智能機(jī)器人性能的因素主要包括機(jī)器人的導(dǎo)航、定位、通訊、控制策略及體系結(jié)構(gòu)等，發(fā)展前景很大的三大熱門主題為：智能控制、路徑規(guī)劃和語音識別。

以語音識別為例，其目標(biāo)是將輸入的不知名的語音波形識別為正確的詞、短語和句子。語音識別過程一般分為兩步：第一步，按時間序列對語音信號進(jìn)行特征分析，提取出反映語音信號特征的信息；第二步，進(jìn)行模型匹配，將輸入語音信息的特征矢量序列與識別器中原有的語音模型進(jìn)行比較，并利用語法、語義等信息，得到最佳的識別效果。

3 智能機(jī)器人應(yīng)用價值

從全球范圍而言，因?yàn)閲业闹С忠约皣婪矫娴男枨螅鲊疾粩嗟倪M(jìn)行人力物力的大量投入，因此智能機(jī)器人在軍事領(lǐng)域的研究與應(yīng)用非常活躍，許多軍用智能機(jī)器人都可以投入實(shí)戰(zhàn)運(yùn)用，比如偵察機(jī)器人、爆炸物處理機(jī)器人、步兵支援機(jī)器人等；通過對軍用智能機(jī)器人的研究，民用服務(wù)機(jī)器人也隨之迅速發(fā)展，美國、日本、德國、法國等國家的智能機(jī)器人水平都處于世界前列。以日本為例，日本一直比較重視民用智能機(jī)器人的發(fā)展，一般是在三個方面：首先是家務(wù)工作以及環(huán)境應(yīng)用，指包括個人機(jī)器人在內(nèi)的服務(wù)機(jī)器人及相關(guān)的家務(wù)勞動自動化機(jī)器人；二是生活支持應(yīng)用，主要是用來幫助老年人以及殘疾人；三是休閑、娛樂以及教育等方面。根據(jù)統(tǒng)計，在2000年日本個人機(jī)器人市場規(guī)模達(dá)到了250億日元，而在2005年為1 750億。

站在應(yīng)用的角度來說，可以分為水下和陸地兩大類。由于21世紀(jì)對于海洋開發(fā)的加快，近年來水下智能機(jī)器人得到了很大的發(fā)展，主要用于鋪設(shè)電纜、海底資源勘探以及打撈等工作；而陸地機(jī)器人的劃分就更加多樣化了，智能機(jī)器人在農(nóng)業(yè)、礦業(yè)、娛樂、體育、服務(wù)業(yè)和軍事都有廣泛的應(yīng)用前景。試看以下例子。

（1）農(nóng)業(yè)：耕耘作業(yè)機(jī)器人、割草機(jī)器人、消毒和噴灑農(nóng)藥機(jī)器人等。

（2）體育：教練機(jī)器人、各類比賽機(jī)器人等。

（3）娛樂：歌手機(jī)器人、樂隊機(jī)器人、雜技機(jī)器人等。

（4）勘探：太空建設(shè)機(jī)器人、深海考察機(jī)器人、火星探測機(jī)器人、海底隧道建筑機(jī)器人、火山探測機(jī)器人等。

（5）醫(yī)療：康復(fù)機(jī)器人、手術(shù)機(jī)器人、護(hù)理機(jī)器人和疾病診斷機(jī)器人等。

（6）服務(wù)：清除太空垃圾機(jī)器人、消除海洋污染機(jī)器人、廚房機(jī)器人、機(jī)器人保姆等。

4 智能機(jī)器人在以后的發(fā)展方向

智能機(jī)器人是機(jī)器人發(fā)展中的一個十分重要的環(huán)節(jié)，擁有集體環(huán)境測定、動態(tài)決策和執(zhí)行、行為掌控多種功能。要將智能機(jī)器人發(fā)展成為真正的人工智能，仍需一些領(lǐng)域的重大突破。如多傳感器信息融合、基于神經(jīng)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)信息融合等，以提升機(jī)器人對復(fù)雜環(huán)境的感知與決策能力。

多傳感器信息融合技術(shù)主要作用于協(xié)調(diào)綜合分布在機(jī)器人不同部位、感應(yīng)不同信息的傳感器測量數(shù)據(jù)，加以綜合，并消除不同傳感器間出現(xiàn)的冗余和沖突，減少不確定的情況，最終達(dá)到對物體以及環(huán)境相符合的描述。這些環(huán)節(jié)的完成都依賴于一個可靠、準(zhǔn)確的算法，以對信息進(jìn)行科學(xué)的判斷。多元信息為信息融合的加工目標(biāo)，融合算法則屬于它的重點(diǎn)內(nèi)容。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過各個單元依據(jù)相應(yīng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)彼此連接構(gòu)成的一種能夠?qū)嵤┯嬎愕木W(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。人們研究人工神經(jīng)系統(tǒng)的主要目的便是模擬人腦的信息處理機(jī)能，以達(dá)到制造人工智能的成效。因此，人工神經(jīng)系統(tǒng)應(yīng)表現(xiàn)出人腦具有的一些特性，主要有下列幾點(diǎn)。

（1）信息科儲存在不同區(qū)域，并且容量大，有著較強(qiáng)的容錯性。

（2）能夠?qū)χ苯荧@得的網(wǎng)絡(luò)信息實(shí)施并行處理。

（3）自主學(xué)習(xí)，自主組織的功能強(qiáng)。

（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為屬于很多神經(jīng)元的一種集體行為，并非是一些單元的重復(fù)組合。

（5）神經(jīng)元能夠解決環(huán)境較為復(fù)雜，知識背景不清晰以及推理不確切的問題。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠利用相應(yīng)的算法進(jìn)行學(xué)習(xí)，把傳感器信息實(shí)施融合，進(jìn)而得到有效的參數(shù)，也能夠把知識規(guī)則變?yōu)閿?shù)字形式，方便補(bǔ)充數(shù)據(jù)庫；而且，因?yàn)椴挥媒ㄔO(shè)科學(xué)合理的精確數(shù)學(xué)模型，對于各種環(huán)境情況有很強(qiáng)的適應(yīng)性，也可對大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理，并且有很強(qiáng)的容錯性。

5 結(jié)語

通過了解機(jī)器人的發(fā)展歷史以及目前的情況，能夠發(fā)現(xiàn)機(jī)器人技術(shù)正不斷地向智能機(jī)器和智能系統(tǒng)的方向發(fā)展。然而在高速進(jìn)步的同時，智能機(jī)器人的發(fā)展、人工智能的產(chǎn)生仍然面臨許多技術(shù)難題，例如上文所提到的多傳感器信息融合與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。伴隨著智能機(jī)器人的逐步完善，真正的人工智能也在逐步進(jìn)入人們的生活，而如今所做的每一分努力都是這技術(shù)奇點(diǎn)來臨前的墊腳石。

參考文獻(xiàn)

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