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看透機器人、虛擬現實、人工智能等技術的未來

   2016-05-05 it1683300
核心提示:虛擬現實、機器人、人工智能或許會成為下一巨大市場,我們對這種概念更多停留在探討企業(yè)商業(yè)嗅覺方面。對于普通人來說,技術的未來我們無從得

虛擬現實、機器人、人工智能或許會成為下一巨大市場,我們對這種概念更多停留在探討企業(yè)商業(yè)嗅覺方面。對于普通人來說,技術的未來我們無從得知,誰也不能確定技術會將未來變成什么樣。

在GMIC期間,GWC、DayDayUp、LaFrenchTech聯合舉辦了一次關于虛擬現實、機器人、人工智能等相關話題的探討活動,相信這個圓桌會議應該可以帶來一些思路和觀點。

參與到圓桌會議的嘉賓有:Open CV.ai董事會主席Gary Bradsk,他曾聯合創(chuàng)立了斯坦福大學人工智能機器人課程,目前最著名的身份莫過于是增強現實技術公司MagicLeap的技術副總裁;還有現在最熱消費級VR頭顯HTCVive的中國區(qū)總經理汪叢青;Sangbae Kim來自MIT的仿生機器人實驗室,他重點研究不同物種肢體運動的先進功能;機器人車間CEO Tomotaka Takahashi(高橋智隆),他是東京大學的研究副教授,負責發(fā)明智能機器人;韓國科學技術院Jun Hooh(吳俊鎬)教授,他是機械工學系特勛教授與人形機器人研究所所長。

AlphaGo

此前在AlphaGo的報道中,總能聽到“人工智能”、“機器學習”和“深度學習”這些詞匯,IBM中國研究院研究總監(jiān)、大數據及認知計算研究方向首席科學家蘇中用淺顯的語言解釋了這些名詞的區(qū)別:

人工智能是一個愿景和目標,不是具體的方法。它希望機器能夠在某些方面達到人的水平或者是像人,我們一直在路上,沒有說哪天人工智能能實現,因為人的能力實在是沒有邊界的。

機器學習是人工智能范疇下面的一種方法,可以隨著數據或是反饋往越來越好的方向發(fā)展。它是一種學習能力,所以叫機器學習。

深度學習則是機器學習里面一個分支,強調的是所使用的模型。

談及機器人技術的未來、機器人與人之間的溝通,高橋智隆則認為將會有越來越多的新技術出現,這會讓他們非常激動。但是,可以預見到的有一件事情,就是人的重要性,以后還是人越來越重要。

機器人也是一種通訊方式,與機器的交流最終都是人與人的交流。

高橋智隆認為,“手機其實就是一種機器人的形式,機器人也是一種通訊的方式,在最近的未來就會出現這種情況,機器人和智能手機的邊界會越來越模糊。智能手機越來越多商業(yè)化的運營,它會把其他技術整合進來。”

技術推動越來越多的工具出現,這些工具會改變我們的娛樂,也會改變一些數據的結構。

Sangbae Kim則認為機器人與人之間會越來越可理解,交流速度會變得越來越快。但也有不好的方面,人和人之間的交流變得更難了。

談及技術會不會給人們帶來恐懼,Gary Bradsk表示“我們不能往回走,還要不斷地前進,新的技術可以實現按一下按鈕就可以幫助我們解決很多的問題,這都是以互聯網為基礎的發(fā)展。但我也同意關于人類作用的一些看法,我們不能壓制技術。”

汪從青則認為,“很多技術都是很有用的,未來我們就不再需要任何一個鍵盤了,用一個聲音,或者手勢等等,用今天已經有的技術,和你的設備進行自然的交流,這需要非常深度的學習,需要技術更多的融合和發(fā)展。”

關于下一個革命技術,很多人談到了虛擬現實,也有人認為是機器人,我們也知道了以AlphaGo為首的人工智能從未受到如此多的大眾關注過。

對于各位不同領域的圓桌嘉賓顯然會有不同的看法,甚至可以說是“偏科”。但主旨是誰也不會知道確切的答案,人們必須要和這些智能技術共存下去。

高橋智隆認為,“下一步的創(chuàng)新,替代手機的是這個機器人(指著他帶來的機器人)。這個帶著雖然不是很方便,但我們是一直朝著這個方向努力的,我們不希望只和手機交流,還希望能和動物交流,比如烏龜等等,如果真正實現這種深度的智能,我認為將是未來下一代的智能手機,我不知道智能手機下一代將會是什么。”

但技術也并不會“控制”人類或“取代”人類,因為技術的背后始終是人性,人們不應該懼怕它。

Sangbae Kim認為,“現在有很多的想法,或者項目,我認為人性是最重要的,我們不可能將技術推動到所有人都恨它,最終技術是為人們服務的,雖然我們有非常強大的算法,但實際上,人是在背后的,人性是無法替代的。”

“未來有很多東西將要離開我們的控制,我覺得我們能夠控制技術方面的,特別在深度學習方面,我們并沒有做任何的設計,它是自己學習的。這些設備能控制某一個系統(tǒng),比如我們的武器系統(tǒng),或者網絡,交流系統(tǒng)。我們無法控制的是,只是需要一個人來做這樣的設備,只要項目中出一個問題,就會出現非常恐怖的結果。”汪從青補充。

Gary Bradsk則認為,“我們的想法是,我們處理的計算需求MIT是最好的,他們有最好的基礎設施,這個基礎設施要給全世界使用。而我做了一個實驗室,用來加速視覺智能的項目,我現在已經把它推到下一個階段了,我希望攝像頭用光學、視學來替代。”

 
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