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机器人是怎么学习的?
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机器人是怎么学习的?

分类:
行业新闻
作者:
BaiYang
2018/11/03 14:09
  近几年,人工智能一直特别火,从萌化了男女老少的大白,到前一阵打败了职业围棋手的阿尔法狗,似乎机器人已经无所不能了。可是机器人到底是怎么学会看病、下棋甚至情绪体验这些复杂的本领的呢?机器人的学习能力大致经过了三个阶段的发展历程。
  第一个阶段的机器人还不会学习。这时候的机器人只能玩走迷宫这样简单的游戏。你要让机器人知道,迷宫里面每一个节点是能通过还是不能通过,机器人才能计算出所有能走通的路径。这个阶段的机器人比较像最开始的计算机,只能通过是和否两个标准来做判断。
  第二个阶段的机器人就可以帮人类解决一些实际问题了,比如给病人看病之类的。你只要给它输入足够多的医学知识和实际病例,它就能大致判断出病人的病情了。但这还不叫学习,因为它应用的都是人为输入进去的知识。像肚子疼啊,恶心啊这些比较模糊,不太好描述的症状,它还是判断不了。
  机器人真正的学习是从第三个阶段开始的。这个阶段分成了两个部分,第一个部分是机器学习,第二个部分是深度学习。我们先来说说机器学习是怎么回事。第二个阶段的机器人就已经能通过输入进去的知识做判断了,但问题是,知识是无穷无尽的,总有些知识是你给不了机器人的,所以机器人就做不出不完整的判断。但是,在这个阶段里,互联网出现了,它成为了机器人的全能知识库。理论上讲,只要机器人联通互联网,它需要什么知识,就可以自己抓取什么知识。如果说学习就是吸收知识的话,那这时候的机器人已经基本掌握了学习的要义了。但是,它还有一个弱点,就是不能自主地选择学什么知识。我们人类天生对“特征量”很敏感。什么是特征量呢?如果你想了解一个人的话,特征量就是这个人的身高、体重、家庭、出生地、性格等等各个方面的信息,人类可以自动搜索到这些信息,帮自己做判断,但是机器人可不知道该关注什么问题才好。所以,想让机器人的学习更上一层楼的话,还是得从抓取特征量入手。
 深度学习阶段的机器人就能搞定特征量的问题了。在数据的基础上,人们让计算机自动生成特征量,然后再让机器人来分类。就像婴儿看妈妈一样,先认识了眼睛,又认识了鼻子,再认识到其他的器官,慢慢地,就形成了妈妈的概念。机器人学会了这些东西之间的联系之后,别说下棋、做饭了,就连人类的情感都能感觉到。
 第三,说到这,可能有人会问,人工智能到底会进化到什么程度?人类究竟会不会被人工智能取代呢? 
  人工智能的发展必然是势不可挡的。为什么这么说?有人提出了一个“奇点”的概念,奇就是“奇数”的“奇”。什么意思呢?如果你用0.9乘以0.9的话,你会发现,乘的次数越多,结果越趋近于0。但是,如果你用1.1乘1.1的话,只乘1000遍,就能达到10的41次方。也就是说,只要过了1,哪怕是一点点,结果都能像自我繁殖一样增长下去。1就是奇点。那对于人工智能来说也存在这样一个奇点。当机器人还不能制造出比自己更厉害的机器人的时候,复制多少都没意义。一旦机器人做到了,超越了自己哪怕一点点,结果都会变成无限大,都会形成具有压倒性优势的智能。
但是人工智能要想取代和征服人类的话,还很遥远。首先,人类在面对美女时产生的愉悦,面对暴力时感到的痛苦,都是人在长期的进化过程里形成的本能,人工智能很难做到;其次,人类有智能的前提是他是一个生命,制造生命可是非常困难的。我们都知道,地球存在多少亿年才有了我们。所以说,要制造出跟人类一样的智能生物并不现实。只要跟人打交道的工作还存在,管理者的角色还存在,人就不可能完全被人工智能所替代。
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