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  • Date: 2017 - 05 - 13
    未来机器人视觉导航托盘式无人叉车采用国内行业首创视觉导航技术,无需安装反射板、磁条等,无需改造客户现场,确保灵活性及扩展性。设计用于与人配合后的共同环境中,友好的用户界面使得所有控制和信息一目了然,独特的双模作业模式实现自动/手动控制的自如切换。未来机器人视觉导航托盘式无人叉车额定载重2T,运行速度达2m/s,转弯不停车,行业首屈一指的运行速度和工作效率,性价比极佳,适用于仓库、生产线等长、中、短距离平面搬运场景。
  • Date: 2017 - 05 - 11
    未来机器人视觉导航平衡重式无人叉车采用国内行业首创视觉导航技术,无需安装反射板、磁条等,无需改造客户现场,确保灵活性及扩展性。设计用于与人配合后的共同环境中,友好的用户界面使得所有控制和信息一目了然,独特的双模作业模式实现自动/手动控制的自如切换。未来机器人视觉导航平衡重式无人叉车额定载重1.5T,可提升4.5m,运行速度达1.8m/s,转弯不停车,行业首屈一指的运行速度和工作效率,性价比极佳,适用于仓库、生产线等货架取放、自动化滚筒线对接、高台取放货等应用场景。
  • Date: 2017 - 04 - 12
    未来机器人视觉导航前移式无人叉车采用国内行业首创视觉导航技术,无需安装反射板、磁条等,无需改造客户现场,确保灵活性及扩展性。设计用于与人配合后的共同环境中,友好的用户界面使得所有控制和信息一目了然,独特的双模作业模式实现自动/手动控制的自如切换。未来机器人视觉导航前移式无人叉车额定载重3T,提升可达9m,运行速度达1.2m/s,转弯不停车,行业首屈一指的运行速度和工作效率,性价比极佳,适用于高位堆垛场景。
  • Date: 2017 - 05 - 19
    未来机器人提供视觉导航、激光导航、惯性导航、磁钉导航工业车辆无人驾驶改装方案,可根据客户现场环境及应用要求选择不同的导航方式,满足室内外应用场景,满足叉车式、牵引式、举升式等各类工业车辆改装需求。未来机器人工业车辆无人驾驶改装方案可以很容易的将传统的人工工业车辆升级为无人版本,该方案的核心为定位导航模块和车载控制,并配合安全性防撞传感器。其中,定位导航模块、车载控制集成到即插即用的硬件模块中,改装流程标准化、硬件模块化。
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WRC直播|港中大刘云辉与AI专家,深度探讨人工智能的破局点

日期: 2017-08-26
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前情提要

8月24日,2017年世界机器人大会第二天,机器人大讲堂直播间邀请香港中文大学刘云辉教授、清华大学机器人电子工程研究所副所长付成龙教授和北京邮电大学人机交互与认知工程实验室刘伟教授三位国内人工智能学界大咖对人工智能现状,目前产业化破局点、落地点,人工智能未来研究重点和突破点等一系列问题展开了讨论。想要深入了解人工智能的同仁绝对不容错过。


WRC直播|港中大刘云辉与AI专家,深度探讨人工智能的破局点



以下是直播内容整理,略有改动:


 


问:前段时间我们国家发布了《新一代人工智能产业发展规划》,我觉得人工智能会火的更厉害。首先邀请三位从各自的领域介绍一下目前人工智能的现状。

刘云辉:人工智能的发展经历了两个阶段,80年代初是人工智能发展的一个高峰,包括自然语音处理、专家系统。但是从80年代后期到90年代,沉寂了大概有20年,现在又由于深度学习、神经网络,对它有的重新的定义和发展。深度学习也不是特别新的概念,神经网络也是30年前就提出来了。我们感谢计算机技术的发展,计算机技术的发展带来了一个是计算速度快了,数据存储能力提高了。

 

WRC直播|港中大刘云辉与AI专家,深度探讨人工智能的破局点


机器人不光是逻辑推理,还有动作、传感,怎么赋予新型的理解,特别是对现实世界的理解,再做出一些反应。这方面智能的发展还是面临很多的挑战,出发点和目标跟计算机简单的语音识别也好,自然语言处理也好,还是有一些差距的。

 

付成龙:人工智能又一个非常基础的问题,到底什么是智能,什么是人工智能。比如我们经常会觉得一件事情人很容易做,这个时候机器做并不是怎么智能的事情。智能这个概念不是很明确和清晰,事实上也很难去定义到底什么是智能。

   

我们可以把人工智能分为狭义的人工智能和通用的人工智能。狭义的人工智能是指在一些限定范围之内,它能够模拟出来类似于生物的功能和形式。目前取得很大成功的比如说深度学习神经网络,它实际上是连接主义的胜利,但是我们并不能否定符号主义与行为主义未来的趋势。

   

现在很多人在研究人脑科学以及行为主义,因而人工智能通用上讲实现起来是非常困难的,最难的地方是对机器而言很难把一个渠道知识迁移到另外一个领域去,只能在限定的范围之内取得成功,但是生物质能具有迁移的能力。我觉得人工智能虽然我们取得了很大的成功,但是它的未来还是有更广阔的前景的,包括符号主义、行为主义。

 

刘伟:要想做好人工智能首先有三个基本的条件。第一,要有哲学思想;第二,要有数学的功底;第三,要有一个非常好的编程的技术。这三者结合起来,才能形成未来的强人工智能或者所谓的超级人工智能。

 

人工智能发展的历史上,非常著名的一个人物叫图灵,他的危机哲学、现象哲学的发展直接诱发了人工智能的充分演进,这是思想上的。还有电子学、计算机科学、信息论、控制论等等一些新的工程化的应用,不断出现,不断得到提高,综合合力才出现了人工智能。但是不可否认的是哲学思想的提出造成的人工智能的起源。

 

作为一个人来说,每个数据都可以做多向的解析和领悟,而作为机器人来说只能出现结构化的、形式化的东西归于量化,来做自动化、智能化的处理,人是非常灵活的。未来的人工智能在机器人上怎么产生意向性和更灵活化的表征,是未来人工智能发展的一个重要的启示。




问:大家研究的热点是主要集中在哪些领域,未来比较成熟以后会实际落在老百姓生活中的哪些方面。

刘云辉:我觉得热点还是主要在认知领域多一些。大家讲了很多深度学习,讲到根本还是怎么分类,主要是分类器的问题。如果跟机器人的一些动作,很多问题它们的局限性还是都有的。我们应该好好的思人工智能跟机器人结合主要应该做哪些东西。从根本来讲,还是传感、感知,然后跟动作怎么有机的很好的结合,涉及到运动、理解的一些智能。

 

WRC直播|港中大刘云辉与AI专家,深度探讨人工智能的破局点



付成龙:从应用的角度而言,我觉得人工智能会更多的走到我们的生活当中去,我们身边越来越多的东西会有智能的芯片,智能的算法,甚至有学习的功能,未来可能会有智慧的交通系统。人工智能目前还是会限定一些范围,因为目前人工智能的算法还是专用的或者是一个狭义的人工智能,指的就是它必须要在一个明确的规则的环境下去做,没有特别强的对抗性,没有欺骗性。再有就是环境不是特别的复杂,在这些环境下,人工智能比普通的人的智能更好,和我们能够互补。

 

刘伟:我们认为未来的人工智能在与机器人的结合当中,它的发展离不开三个最基本的要素。第一是人,无论机器人也好,还是自然人也好,都是人。从人的角度来把握智能的发展,机器人的发展,是根本的一个宗旨和要素。第二是机,机器。机器是一个表面的现象,因为它是一个客观的实体,大家能看得见摸得着,实际上里面还有一个机理问题、机制问题。所以人机交互不是单纯的人和机器交互,人和它的机理、机制要交互,甚至还有管理。人机环境是未来人工智能和机器人两者结合的一个很重要的系统工程。


另外,从目前整个的机器人界和人工智能界的发展来看,我们觉得落地的可能性有以下几个方面,无人驾驶、智能的医疗、智能的教育,这是非常落地的两个方向。


智能医疗,随着生活水平的不断提高,大家对生活质量的要求越来越高,如何更好的保健和达到更好的医疗条件、环境,这方面的需求将会有非常大的量。




问:您觉得机器人和人工智能这两个概念怎么区别,能够让大家一下子就明白,这就是人工智能,这就是机器人。帮大家解惑解惑。

刘伟:我个人认为人工智能偏软,而机器人偏硬,人工智能偏虚,而机器人偏实。为什么这么说?因为人工智能它的表征更多的是智能,智能是由逻辑产生的,是通过数学的形式化的方法和软件体现出来的,而机器人更多的是通过硬件、通过服务、通过生产体现出来的。所以,我个人理解两者之间的区别可能是实和虚、软和硬的区别。




问:刘云辉老师做机器人比较多,您觉得是机器人概念大,还是人工智能的概念大。

刘云辉:我个人认为人工智能也好,机器人也好,我们做机器人来讲,更注重machineintelligence,机器智能应该好一些人工智能的范围应该更广阔一些,就是从term knowledge来说,机器人毕竟是一个智能系统。这是我的一些看法。所以我们做机器人、人工智能的时候一定要跟实体结合。




问:计算机推动的这一波人工智能,后面可能需要人的大脑这种智能研究上来?

刘伟:实际上人处理事物的时候是小数据处理,窥一斑而见全豹,见滴水之冰而知天下之寒。它为什么会有这么一个很强的功能,这种智慧和智能的功能,大概源于它有一个意向性,所以,大数据和人工智能有一种不是完全吻合的轨迹。




问:人工智能会不会像集成电路一样烧结在芯片上?

刘云辉:我觉得会必然出现,我知道有一些公司正在做芯片化的工作,把深度学习的一些算法写到硬件平台上,然后芯片化。这个工作我觉得也非常有意义,比如说人脸识别,一般的平台跟不上,芯片化能够解决很多问题,毕竟现在卷积网络分类做的非常好。其实芯片化也不是很难,因为算法是非常简单的,而且这个工作我觉得非常有意义。

 

刘伟:芯片的作用是加速,是专业化、情景化,而它的缺点是非情景的东西,非专用性的东西就相对弱一点。但是随着目前情景设计或者情景应用不断的出现芯片的应用将会加速或者更有针对性的解决一些实际的问题。我个人看好芯片的发展。




问:人工智能发展这么多年,它是一浪一浪的发展,这一浪发展下来它会遇到什么瓶颈,来推动下一浪的发展。

付成龙:这一浪的成功在于大数据、学习,在于机器。再有一点就是深度学习的网络。但是它的局限性也很多。局限性是基于大数据、基于连接主义思路的人工智能泛化性略微差一些,只能在规则非常明确,环境相对比较简单,人和机对抗比较小,边界比较清晰。如果进行扩展就会遇到很多的,下一步更多的会朝着通用智能的角度去做,从一个领域的智能怎么与别的领域的智能相连接,很多事情连接起来去看,未来会是变革性的通用性的人工智能。

 

刘云辉:对于这个问题我们应该从历史发展的角度来看,我个人可能比较悲观,我觉得现在人工智能过热,从投资来说,从技术来说,大家投了很多钱,做了很多研究,主要是通过深度学习这个算法引起的。所以,能够走多远,能够走多久,再过几年可能又出现一个什么新的东西就把它盖过去的。我个人认为不要一窝蜂的追,要想一下最基本的东西。




主持人:人工智能什么时候能够进入寻常百姓生活中,5年、10年、15年、20年?

刘云辉:其实人工智能已经进入了我们社会层,只不过今后智能化程度会越来越高,在5年、10年之内大家能看到更多的应用。

 

刘伟:机人工智能可能受限于学科发展的制约,但是人机混合智能、人交互的智能可能就制约的少一点,但是这也是一个非常令大家担忧的问题。未来的发展很可能是人机混合的智能,这是把双刃剑,有好有坏,需要伦理、法律等等一些软科学的东西跟进,这样才能使大家的生活更美好、更有未来。



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