因此,机器人代替人的工作后,会将人的工作再次分化,分化为简单轻便体力劳动和智慧型操控计算机操控机器人运作的劳动。更为升级一些,在简易通过计算机指令操控机器人更进一步后,通过一个机器人自我学习系统,让机器人进化为一个可以简单给予命令就可以自行实体工作的人工智能机器。AI人工智能AI是必然要发展的潮流,能走到多远,我不知道,但我们完全能够预测,AI系统可以完成部分人能够完成的一整套判断决策行动。
例如:自动驾驶,自动炒股,智能城市交通系统。前几年一直提的大数据在这里就显露出其价值所在。这里肤浅的说一下大数据对智能人工的作用。在机器人获得大量的数据后,人类通过设定好的复杂的算法,对这些数据进行处理(处理过程是AI的核心,这里不展开),能够让机器人人形成一套自证性的判断。简单的类比就是:人获得大量的知识和信息,算法就是老师,家长交给我们如何去判断处理信息的方式,识别这些信息后得出什么样的结论,然后给出我们的反馈。
因此,机器人是改变人类的表层实体,真正改变人类各种生活的一定回事AI。当一个客体能够完成人除了情感意外所有正常的劳动之后,这才是一个超越当下现实的事情。我本身有用IT行业的经历,很多人都说:码农每天都在干什么?全球IT行业火热发展了近30多年,目前IT行业从业极多,网络改变了人的生活习惯,甚至改变了人的思维方式。
未来不容易被机器人取代的工作有哪些?
有开拓性的职业都不会被代替,如一,教研,教授:教育事业是在不断激发中循序递进的,而机器人是机械思维,没有循环思维,没有前瞻性,不能跳跃发展,在善诱和先导的即变领域里,会有盲动或阻碍作用,对人的思维发展产生冲撞或拉伸。比如:它只能按程序授课,不能做思维辅导。二,指挥系统:机器人思维局限,只有幅圆,没有纵深。
它只有人的一隅思维,没有战略筹谋和战术假想。所以,它不能作决策者,也不能作指挥者,只能作传声机械用。比如:它不能做指挥员,只能做战斗员或数据传递。三,诊断系统:因为机器人是置入式的抽象思维,只有程序和范围概念,没有技术合成功能。因此,它只能作时间范围,空间范围的作业,不能作判定裁决诊断。比如:工程的组织指挥需要人作,拆装吊运可用机器人。
人工智能在工业机器人方面有哪些应用?
一、机器人的市场规模报告数据显示,全球机器人市场规模持续扩大,工业、特种机器人市场增速稳定,服务机器人增速突出。2018 年,全球机器人市场规模将达到298.2 亿美元,2013-2018 年的平均增长率约为15.1%。其中,工业机器人168.2 亿美元,服务机器人92.5 亿美元,特种机器人37.5 亿美元,占比分别为56%、31%、13%。
二、探测机器人中的智能技术深度强化学习:使用深度强化学习是在复杂度可以接受的情况下,让机器人通过试错来学习,能 控制机器人在复杂环境中完成避开障碍,收集物品并到达指定地点等任务。深度强化学习的应用较好的解决了传统算法中存在容易陷入局部最优、在相近的障碍物群中震荡且不能识别 路径、在狭窄通道中摆动以及障碍物附近目标不可达等问题,并且大大提高了机器人轨迹跟踪和动态避障的实时性和适应性.深度模仿学习:经过多年的发展,模仿学习已经能够很好的解决多步决策问题,其训练目标是使模型生成的状态-动作轨迹分布和输入的轨迹分布相匹配。
激光SLAM: 激光SLAM 系统通过对不同时刻两片点云的匹配与比对,计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变,也就完成了对机器人自身的定位。激光雷达距离测量比较准确,误差模型简单,在强光直射以外的环境中运行稳定,点云的处理也比较容易。视觉SLAM技术:视觉SLAM 可以帮助机器人获取三维空间环境信息,使其具备自主移动、路径规划、场景理解等功能。
视觉SLAM 的优点是它所利用的丰富纹理信息。例如两块尺寸相同内容却不同的广告牌,基于点云的激光SLAM 算法无法区别他们,而视觉则可以轻易分辨。无线5G 技术 :得益于5G 的1ms 的延迟时间, 5G 的速度提高将简化数据收集。5G 无线连接技术将给机器人带来极大的灵活性并更快的传回数据, 5G 的云化统一架构也将使能未来的云端实现实时控制。
三维物体识别:三维数据由传感器直接获取,可以用深度图、点云、网格、CAD等不同形式表示。其中,点云数据易于获取,易于存储,离散稀疏,易于扩展为高维特征信息。此外,大多数立体视觉传感器都具有主动照明单元,因此在不同的照明环境下仍然可以获得类似的结果。这使得三维视觉比传统的二维视觉受环境和观察条件的影响更小。