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新的机器学习算法正在酝酿之中 机器人技术将获突破

导读: 今后几年,这种方式将催生新的人工智能系统,并将完成一些在人类看来非常简单的任务,包括听、说、看、导航、操纵和控制。这将为面部和语音识别、导航和规划等任务带来巨大的飞跃,这些功能目前仍然处于初级阶段,十分依赖人工编写的程序。

  车载电子市场受到的关注,凸显出汽车厂商面临的巨大挑战。早期的购车者主要看重发动机性能和燃油经济性,但与网络和移动设备一同成长的最新一代消费者,则希望能在车上随时上网。

  “当他们来店里后,问的第一件事情或许就是中控台的功能。”本田美国分公司新业务开发经理查尔斯·寇奇(Charles Koch)说。

  福特认为,该公司的销量之所以能够增长,一定程度上源自2007年与微软共同开发的Sync语音控制系统。但复杂的电子设备可能成为一把双刃剑:后来推出的MyFord版本令不少人感到困惑,导致福特的用户满意度降低。

  与此同时,智能汽车市场的繁荣也吸引了英特尔和高通等一批芯片厂商的注意力。它们共同的竞争对手Nvidia表示,目前约有450万辆汽车使用了该公司的处理器,预计四五年后还将增加2500万辆。

  2014年将会诞生一种全新的电脑芯片,它不仅可以自动完成目前需要复杂程序才能完成的任务——例如流畅而高效地移动机器人的手臂——而且还能绕过和容忍错误,从而使得“电脑崩溃”成为过去。

  一些大型科技公司已经在尝试这种新的计算方式,它模仿了生物神经系统,也就是神经如何对刺激做出反应,并与其他神经元共同解读信息的方式。它可以让电脑一边执行任务,一边吸收新的信息,从而根据外部信号的变化调整运行方式。

  今后几年,这种方式将催生新的人工智能系统,并将完成一些在人类看来非常简单的任务,包括听、说、看、导航、操纵和控制。这将为面部和语音识别、导航和规划等任务带来巨大的飞跃,这些功能目前仍然处于初级阶段,十分依赖人工编写的程序。

  设计师表示,这种计算风格可以让机器人更加安全地行走,但要实现科幻小说中那种具备自主思维能力的电脑,仍然需要等待一段时间。

  “我们正在脱离工程电脑系统,向拥有很多生物计算特征的时代迈进。”加州电信与信息技术学院天体物理学家拉里·斯马尔(Larry Smarr)说。该机构就是众多正在开发这种新型电脑电路的研究机构之一。

  传统电脑受制于程序限制。例如,计算机视觉系统只能根据系统预置的算法“认出”物体。这种算法以统计学数据为基础,就像是一道菜谱,需要按照步骤执行计算指令。

  但谷歌研究人员去年却开发了一种名为“神经网络”的机器学习算法,可以自主完成识别过程。这套程序扫描了1000万张猫的图片后,便可以自动识别出猫。

  该公司今年6月表示,已经使用这些神经网络技术开发了新的搜索服务,可以更加精准地找到特定照片。

  这种新方法同时应用于软硬件领域,它的发展得益于人类对大脑了解的突飞猛进。但斯坦福“硅脑”研究项目负责人、计算机科学家夸贝纳·波尔翰(Kwabena Boahen)表示,由于科学家远未充分理解大脑的运行方式,所以这种模式同样存在局限。

  “我没有线索。”他说,“我是个工程师,我要做一些东西。目前有很多冠冕堂皇的理论,但你得给我一个能做出东西的理论。”

  直到现在,电脑设计理念还在使用约翰·冯·诺依曼(John von Neumann )65年前开发的理论。微处理器以高速运转,然后辅以冗长的二进制指令。通俗地讲,这种方法通常会像记忆一样分别存储信息,有可能存储在处理器中,也有可能存储在临近的存储芯片或高容量磁盘里。

  例如,天气模型或字处理文件的文字等数据,都会像短期记忆一样迅速进出处理器,而电脑则负责执行预先编好的指令。最终结果则被存储到主存储器中。

  新的处理器包含的电子元件,可以被模仿生物突触设计的“线路”连接起来。由于它们的基础是大量与神经元类似的组件,所以也叫神经形态处理器,这个词是由加州理工学院物理学家卡瓦·米德(Carver Mead)1980年代发明的。

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