热点:处于婴儿时期的服务机器人 亟须掌握正确学习做法

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原标题:处于婴儿期的服务机器人必须掌握正确的学习方法。

“服务机器人是人工智能的载体，对工业场景、养老场景、特殊场景等不同场景进行比较，具有不同的功能。 》在最近召开的第22届中国科学协会年会机器人和人工智能产业快速发展论坛上，澳门科学技术大学教授、澳门人工智能和机器人学会理事长韩子天说。

“我读书的时候，一个机器人的售价大约是60万元到80万元，10年前是30万元，现在是15万元。 国内的售价是多少？ 大约八万元左右。 》北京航空航天大学机器人研究所名誉所长王田苗说，机器人的普及越来越快。

亿欧《中国服务机器人产业快速发展研究报告》指出，人工智能技术的突破、核心部件价格的下降，加速了服务机器人向各行业的渗透。 近五年来，中国服务机器人领域的增长率高于世界平均增长率，市场规模全球比例超过25%，在产业链、产业环境等方面具有全球竞争特征，在疫情催化下以及几年持续高速增长的基础上，中国的服务器

但是专家们也普遍表示，现在的服务机器人在智能化水平，特别是自主交互方面相当于婴幼儿，这是机器人产业化的障碍，也是未来的主要发展场所。

交互式性别差异限制服务机器人的快速发展

王田苗的例子列举了未来人工智能机器人应用未来人工智能机器人的几个方向:例如公司服务行业中机器人代理医疗健康行业中的养老、手术机器人、智能假手等智能城市行业中的安防、消防 “大量应用人工智能的机器人支持高效丰富的物质生产活动和生产要素的重构。 在这种背景下，我们将探讨人工智能和机器人未来快速发展的机制是什么。 ”。 王田苗说。

“机器人最大的优点是可以做重复性、危险性或人类厌恶的工作。 例如，如果安防工作、人不想夜间巡逻或值班，这些岗位可以替换为服务机器人。 所以，不能说服务机器人完全是在和人类竞争。 服务机器人是越来越多的人工作的加强、加强。 韩子天说。

但是王田苗说，现在适合服务机器人的工作，环境还固定，工作流程标准化，工作比较重，单调，无聊。 在幼儿的教育、护理、老人的护理等方面，服务机器人说“爱是帮助”。 据荷兰代尔夫特理工大学的副教授詹斯·科伯介绍，机器人利用人工智能所发生的事件首先与认识和高度推理有关，但现在机器人不具备这些能力，另外，在实际运动方面和环境的交互方面更为急剧

韩子天也同样说，机器人现在既没有思想也没有自主意识。 它可以进行视觉感知、声音感知等，但毕竟现在的机器人没有自主思想，不能很好地自主决定，没有思想和知识体系，也不能很好地与人交流。

婴儿期服务机器人依赖于场景

“服务机器人就像刚出生的宝宝。 当许多新技术如视觉技术、语言技术迅速发展比较成熟时，会出现比较好的服务机器人。 ”韩子天说，通用型服务机器人现在不容易实现。

“所以，服务机器人的迅速发展迄今为止更加依赖于场景。 这和工业机器人类似。 工业机器人只能在生产过程定义明确的情况下使用。 服务用机器人也一样。 明确定义其服务场景，制定工作计划，服务用机器人可以投入工作场景中采用。 韩子天说。 他强调这是服务机器人的场景依赖。 人类只有明确定义场景，明确定义机器人的行为，才能制造出更有用的服务机器人。

科技副总裁王银学举了ai塔式起重机的例子，但在立体仓库中物品代码必须更完善，不要掉下来，物品经常被压碎。 另外，在塔式起重机上安装照相机后，不仅要注意行李的落下状况，ai系统还可以反算从运行轨迹上从哪里落下，事先判断落下状况。 另外，塔式起重机不仅配备了照相机，还配备了远红外线检测设备，随时巡逻，当局部温度上升达到一定程度以上时发出警报，预防火灾的发生。 这种固定场景、固定模式的人工智能设备应用，效果很快就会生效。

“机器人和智能机器的重要区别是机器人有行动。 我们希望它今后能自主行动。 ”韩子天说，养老场景、车载场景、医疗场景、安全场景等，我们说的场景相当于机器人服务的边界，重要的是在这个服务边界上做了什么样的行为。

强化学习可以提高机器人的智能水平。

“在过去的很多设计中，机器人是被动的，用声音向机器人询问一点情况，或者机器人和一点特定场景的问答，机器人的回答流程被标准化了。 现在，机器人社会的交流有更多的功能，在养老院的服务和与孩子的互动等积极的互动成为新的热点。 ’詹·科伯介绍说，能动的交互是指机器人应该说话就应该说话，不说话就不说话，制作理解你的机器人，能动的交互设计是重要的复印件。

“机器人是拟人化的设备，社会交流性很重要，机器人和机器人之间不需要语音，但与人的交互需要语音交流。 语音交互和行动的主动交互，边界在哪里？ 适度在哪里？ 近年来，在业界备受瞩目。 詹斯·科伯说。

难点也在这里。 “机器人不能轻易完成很多任务是什么？ 很多原因都在于很多复杂的动力学，即机器人如何与周围的环境相互作用。 与物体、环境、任务的交互出现了很多不明确性和变化，如果机器人与人类进行交互，更多的情况可能会变得复杂。 ”。 詹斯·科伯说。

那么机器人是怎么掌握新技能的呢？ 詹姆士·科伯通常说机器人学习新东西有两种不同但互补的方法。 第一种是模仿学习，即老师表演精彩的把戏，学生想模仿的方式适合简单的学习，但对于更多的繁杂的任务，机器人更加强学习，强化学习是用“反复试验”的方法进行的学习方法，人工 如果机器在学习过程中正确就得到相应的报酬，如果错误就没有报酬，这种学习方法可以理解机器在与环境的交流中正确的行为和错误的行为，而不是用大数据“硬背”机器。 詹斯·科伯强调加强学习可以加快机器的学习过程，完成更多繁杂的任务，对人类来说，用这种方法进行教育也是相当直观的。 这也是未来机器人加强学习和交互的可能路径。 (崔爽)

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