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機器人將引領第四次工業革命
2015-12-16  來源:天津日報   作者:-

    

  如今,機器人與人工智能已不再停留在暢想階段,它們正成為產業新風口,掀起新一輪技術創新浪潮。近日,由中國人工智能學會、湛廬文化、海銀資本聯合主辦的“與機器人共舞”高端沙龍在北京舉行。
  
  在此次機器人高端沙龍上,研究人工智能的大咖們結合約翰·馬爾科夫著的《與機器人共舞》一書,分享了當下機器人與人工智能的發展現狀,并對人工智能時代的未來做出預言。BIG SHOW環節中,漢森機器人公司創始人David Hanson帶著機器人登場。
  
 
  AI和IA:誰是最終勝利者?
 
  
  以往業內將人工智能分為強人工智能和弱人工智能兩類,很多時候是以機器人能否通過圖靈測試為標準的,其目標都是看其智能水平能否達到取代人類的地步。而《與機器人共舞》作者馬爾科夫將其分為人工智能(AI)和智能增強(IA)兩類,人工智能是以替代人類為目標,智能增強是以人為中心的設計,目標是拓展人類的能力,而不是取代人類。
  
  圖靈機器人創始人俞志晨在沙龍上發表了演講,他談到了書中分析的人工智能(AI)和智能增強(IA)的概念,稱AI的很多東西已經跟今天很多的IA的場景是融合在一起的。俞志晨稱:“我認為它是一個相輔相成、不斷促進發展的過程。”
  
  目前消費者對于人工智能的預期是非常高的,但實際上在產業和學術界,目前的能力和它產品化這一塊,還遠遠沒有達到這么一個高度。當下的趨勢表明,要達到這個目標,未來需要人工智能、機器人、互聯網三者融合在一起。俞志晨認為,今天我們大家談論所謂的“互聯網+”,將來會有更多的所謂叫“人工智能+”。
  
  北京工業大學自動化專業負責人于乃功教授從學院派角度對人工智能發展做出了預言,這個做了很多年機器人運動平衡的專家認為,將來物聯網機器人,云端的概念肯定得用上去,要不然它很難打上智能,也就是所謂的大數據。大數據怎么用?這里面還有很多學術性的東西。“互聯網對機器人是一個支撐,人工智能對機器人也是一個支撐,這些東西將來肯定要一起來做的。”于乃功稱。
  
 
  機器人將引領第四次工業革命
  
  
  沙龍上,達闥科技創始人黃曉慶發表了自己的看法,稱人類下一次工業革命毋庸置疑是機器人革命。對于中國而言,中國體制、機制改革,在未來的20年如果能完成,中國就有機會可以參與第四次工業革命。
 
  湛廬文化創始人兼總裁陳曉暉發表了演講,稱在人工智能領域,中國離世界最前沿水平可能還有十年以上的差距。機器人風潮來臨之時,中國擔心是民工下崗,而美國擔心的是人工智能替代中產階級工作。所以,中國必須引進國外最先進的人工智能思想。
 
 
  人與機器人的共存世界
 
 
  海銀資本聯合創始人王煜全對未來人與機器人的關系發表了看法。王煜全稱,比較樂觀的人認為,機器人不能替代人的工作,可以轉過來做更有創造力的工作,跟機器人合作。例如,Google的無人駕駛汽車的智能水平發展到99%的問題應付得很好,但是1%過不去,但人恰恰1%強,99%沒機器做得好,人開車出事的幾率大大高于機器。現在車的設計,如果要出了事故的話,如何能讓人能夠控制這輛車,未來機器人恰恰相反,如果要出了事故的話,能不能讓機器控制這輛車,它處理得比我們強,出事的時候交給機器,因為它沒感情。
 
  在這一問題上,俞志晨認為:“人工智能實際上就是一個有各種派系的江湖圈,每個派系之間有一些爭論,包括相互之間誰也不服誰,而我是屬于樂觀派的,我相信在未來,人類與機器人共舞將不再是夢想。”
 
  于乃功教授則表示:“人可以通過各種方法去參與到這些機器人的閉環里面,起關鍵性的作用,這個思想是我今天看了這個書以后,對我以前思考有一些啟發。這么來看的話,未來人和機器的關系將是更樂觀的。”
 
 
  人工智能時代是什么樣子?
 
 
  漢森機器人公司創始人David Hanson在場嘉賓演示了他帶來的Hanson機器人,他說“這款機器人能作出很多表情與人互動,實際上這只是后面很多的馬達來牽動的,使機器人和真人更自然的對話。這個機器人本身會跟蹤面部,如果看它眼前有一個臉的話,會跟蹤這張臉。”
 
  關于這款機器人產品市場時,David說:“明年大家就會看到機器人革命風潮的來臨,因為大家會看到今天展示的很多東西。在街頭巷尾,各個商店都能看到。甚至是讓你能真正愛上的機器人,會讓你動感情。尤其是機器人背后都是有非常強的智能軟件,能夠做情感互動,真正會關心你的機器人即將出現。”
 
  北京師范大學系統科學學院副教授,集智俱樂部創始人張江稱:“我始終熱衷于思考一個問題,人和機器到底是一種什么樣的方式的融合?這不僅僅是人工智能作為一個獨立的個體發展起來,它和人最本質的意識需要如何去對接,怎樣把意識傳給機器,到這點還有很長的路需要走。”
 
  王煜全表示,目前機器人雖然完全模仿人的動作還差很遠,但當我們有明確需求的時候,機器人做得還是不錯的。

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