什么是人工智能(逐渐靠近的人工智能)

机器人的出现和智能化伴随着人类的几次技术革命，智能机器人从最初的理论模型逐渐融入到社会的各个领域，在对人类社会的发展中发挥着重要的作用。在人类社会生产力的发展中，人们通过不断创造新的工具来扩展自己的四肢和组织，并通过工具来减轻自己的劳动负担。这一时期，人类用来代替生产劳动的工具也从简单的生产工具发展到代替人脑思维的“智能”工具，展现了人类独特的智慧。作为高科技的核心智能技术，智能机器人可以使人工智能和人类智能更好地发挥，使当今社会更加“智能”，同时，它也可能促进未来“智能革命”和“机器人革命”技术奇点的到来，最终迎来一个智能社会。1智能机器人的定义和发展历史机器人由美国机器人协会定义，由联合国标准化组织使用，是一种“可编程并具有各种功能的操作机器，可用于运输材料、工具等。”；或者是可以改变和编程以完成各种任务的专业系统。”。换句话说，机器人是一种依靠自身力量和外部指令完成各种任务的机器。其中，与具有一般编程能力和操作功能的机器人不同，智能机器人是指具有感觉元件、运动元件和思维元件的智能机器人。到目前为止，机器人技术的发展可以分为三个时期。第一代是可编程、可教、可复制的生殖机器人，其特点是机器人可以按照预先编程的程序连续工作。第二代机器人是一种具有感觉功能和自我改变功能的离线编程机器人，其特点是在工作过程中能够根据具体情况改变工作内容，即人们所说的“感知判断机器人”。第三代机器人是智能机器人，它拥有大量的传感器，能够综合分析多种传感器获取的信息，进而调整自身以适应对，复杂的环境，具有很强的自适应能力和学习能力。随着计算机技术和人工智能理论的快速发展，智能机器人的发展得到了大力推动，并逐渐成为未来机器人技术的主流发展趋势。2智能机器人技术原理机器人技术是集计算机、控制论、机械、信息与传感技术、人工智能、仿生学等学科于一体的高新技术。它包括执行单元、驱动模块、检测模块、控制系统等部分。如今，随着计算机和电子信息技术等高新技术的不断发展，机器人技术的研发速度越来越快，智能水平也逐渐提高，并被广泛应用于各种理解中。此外，越来越多的技术被应用到机器人中，如多传感器信息融合、路径设置、机器人视觉、智能人机界面等。目前，影响智能机器人性能的因素主要包括导航、定位、通信、控制策略和体系结构等。智能控制、路径规划和语音识别是三个极具发展前景的热点话题。以语音识别为例，其目标是将输入的未知语音波形识别为正确的单词、短语和句子。语音识别过程一般分为两个步骤：第一步是根据时间序列分析对语音信号的特征，提取反映语音信号特征的信息；第二步是模型匹配，将输入语音信息的特征向量序列与识别器的原始语音模型进行比较，利用语法、语义等信息获得最佳识别效果。

3智能机器人的应用价值从全球来看，由于国家的支持和国防的需要，各国不断投入大量的人力物力。因此，智能机器人在军事领域的研究和应用非常活跃，许多军事智能机器人可以投入实际使用，如侦察机器人、爆炸物处理机器人、步兵支援机器人等。通过对军用智能机器人的研究，对，的民用服务机器人也发展迅速，美国，日本，德国，法国等国家的智能机器人水平处于世界前列。以日本为例，日本一直非常重视民用智能机器人的发展，一般表现在三个方面：一是家务和环境应用，指服务机器人包括个人机器人和相关的家务自动化机器人；二是生命支持的应用，主要用于帮助老年人和残疾人；第三，休闲、娱乐与教育。据统计，2000年日本个人机器人的市场规模达到250亿日元，2005年达到1750亿日元。从应用的角度来看，它可以分为两类：水下和陆地。由于21世纪对海洋开发的加速，近年来水下智能机器人得到了很大发展，主要用于电缆铺设、海底资源勘探和打捞；陆地机器人的分工更加多样化，智能机器人在农业、矿业、娱乐，体育、服务业和军事领域有着广阔的应用前景。试试下面的例子。(1)农业：犁耕机器人、割草机器人、消毒和农药喷洒机器人等。(2)运动：教练机器人、各种竞赛机器人等。(3)娱乐：歌手机器人、乐队机器人、杂技机器人等。(4)探索：空间施工机器人、深海探测机器人、火星探测机器人、水下隧道施工机器人、火山探测机器人等。(5)医疗：康复机器人、手术机器人、护理机器人、疾病诊断机器人等。(6)服务：太空垃圾清除机器人、海洋污染清除机器人、厨房机器人、保姆，机器人等。智能机器人的未来发展方向智能机器人是机器人发展中非常重要的一环，它具有集体环境测量、动态决策与执行、行为控制等多种功能。为了将智能机器人发展成为真正的人工智能，仍然需要在某些领域取得重大突破。如多传感器信息融合、基于神经系统的网络信息融合等。以提高机器人对在复杂环境中的感知和决策能力。多传感器信息融合技术主要用于协调和综合分布在机器人不同部位的传感器的测量数据，感知不同的信息，消除不同传感器之间的冗余和冲突，减少不确定性，最终实现对对物体和环境的一致描述。这些环节的完成依赖于可靠准确的算法，并基于对信息做出科学判断。多信息是信息融合的处理目标，融合算法是其核心内容。人工神经网络是一种能够根据相应的拓扑结构将各个单元连接起来进行计算的网络系统。研究人工神经系统的主要目的是模拟人脑的信息处理功能，从而达到制造人工智能的效果。因此，人工神经系统应该表现出人脑的一些特征，主要包括以下几点。(1)信息部门分散存放，容量大，错容量强。(2)对直接获得的网络信息可以并行处理。(3)自学和自组织具有很强的功能。(4)神经网络的行为是许多神经元的集体行为，而不是某些单元的重复组合。(5)神经元可以解决复杂环境、知识背景不清晰和推理不准确的问题。

人工神经网络可以利用相应的算法进行学习，融合传感器信息，进而得到有效的参数，还可以将知识规则转化为数字形式，便于补充数据库；此外，由于不需要建立科学合理的精确数学模型，对对各种环境条件有很强的适应性，在对也能快速处理大规模数据，并具有很强的错容忍度。结论通过了解机器人的发展历史和现状，我们可以发现机器人技术正在不断向智能机器和智能系统发展。然而，随着科技的飞速发展，智能机器人的发展和人工智能的产生仍然面临着许多技术难题，如上述的多传感器信息融合和人工神经网络。随着智能机器人的逐步改进，真正的人工智能正在进入，逐渐形成，今天所做的每一项努力都是这一技术奇点到来之前的垫脚石。