哈萨比斯

机器人逐渐代替人类，但并不意味着人类再无事可做。社会是不再需要低素质的劳动力，但对于高素质、具有创新能力的、能创造出这些机器人的人才，有着大量的需求。这就要求教育不能再仅是输入和输出，还要创造与创新。学生不能再仅是接受老师，书本所传授知识，还要学会主动的搜集，创造知识。 机器人应用确实替代了人力劳动，但不能静态地将此归纳为“机器吃人”。历史地看，人类社会的发展过程是使用更多、更具效率的机器的历程，机器的使用不仅释放了生产力，而且衍生出数目众多的新产业，创造出相应的新就业岗位。 作文注意事项： 1、记事中要围绕中心，抓住重点，不要面面俱到。重点部分（一般指事情发展高潮处）要详写，写具体，写详尽，给读者以深刻的印象。 2、写事离不开写人，同此在记事过程中，一定要把人物的语言、神态、动作、心理活动等写细致，写逼真，这样才能表达出人物的思想品质，才能更好地表达这件事所包含的意义，即文章的中心思想。

“Hello Word！”




人类从敲出第一行代码后便幻想着有朝一日，机器人能在人工智能的赋能下能够像人一样聪明，能够像《机器纪元》中的机器人一样灵巧的为人类服务（程序被篡改后不是）。不，其实人类对一个聪明的机器人的渴望，可以追溯到几千年前的上古时代，无论是希腊神话、印度神话、还是中国神话与民间传说（如撒豆成兵）均有关于与人类智慧程度相当的“机器人”。




而自人类进入第三次工业革命进入信息时代后，从工业机器人代替流水线工人到深潜机器人代替蛙人作业，人类在研究机器人的道路上似乎正朝着梦想越走越远，可尽管如今机器人已经能够高效准确地执行各种商业任务，但制造能像人类一样思考的机器仍然还只是 科技 公司和智慧城市开发商的梦想。




因为人的思维通常受到多种因素的影响，例如认知、行为、几何、运动学和物理，而当前科学家们还无法理解人类大脑的工作，对人类大脑工作和处理信息的实际方式还具有争议，所以即便是使用认知模型，且有足够的数据，也难以创建仿真模型来构建能够像人类一样沿着理性或 情感 路线思考的机器人。




那么真就没有可能开发一个能够像人一样思考的机器人了吗？或许还有机会。







人类的思维深受对周围环境的感官感知的影响。因此，提高机器人的感知能力是让机器像人类一样思考的重要组成部分。




其实，现在大多数机器人已经包含了各种传感器，以提高数据收集和自主性。例如，医疗保健、农业和 娱乐 等领域的服务机器人能够执行一系列任务。对于这类领域的移动机器人，内置的视觉传感器和执行器改善了它们对不同领域的映射和 探索 。视觉传感器用于移动、导航和视觉数据分析，触觉传感器用于智能操作物体。机器人可以使用这种传感器来检测物体和表面的硬度、灵活性、弹性、粗糙度或形状。机器人开发者可以使用各种方法来提高机器人的感知能力。例如，结合使用视觉和触觉传感器，使用不同的数据集来训练算法，以及其他方式，使机器人和它们的环境之间的交互变得更加有机。




与以前的模型相比，现有的机器人和未来的模型在室内和室外都有更大的可感知性。室内定位系统使用来自智能摄像头和RFID标签的数据，提高了机器人在室内环境中的位置检测能力。拥有这种系统的机器人还能熟练地检测房间里的人数，以改善互动。在户外环境中，可以使用计算机视觉工具从谷歌图像构建视觉地图。这种地图对于自主导航和与定位相关的任务非常有用。物联网、人工智能和机器人协同工作，以提高机器人在视觉和触觉方面的感知能力。




感觉能力包括所有的感觉，而不仅仅是视觉和触觉。为了提高人工智能和机器人工具基于声音的可感知性，卡内基梅隆大学的研究人员进行了一系列测试，并开发了一个原型机器人，可以通过其独特的声音识别物体。为了开发一种具有高度提高的听觉感知能力的机器人，开发人员进行了一些实验，让机器人能够通过摇动一个金属容器来准确识别物体的类型，比如水果、网球、金属物体和其他东西。在这样的音频测试中，名为“Tilt-Bot”的机器人的物体识别准确度达到了76%。使机器人能够识别物体及其材料组成的人工智能模型经过了数千个数据集的训练，这些数据集涉及不同类型的物体与周围环境交互时自然产生的声音。随着不断的改进，未来可以开发出精确的声音、触觉和视觉感知的机器人应用。




尽管深度学习提高了机器人的感知能力，但人类的推理和感知能力仍然比机器人强，这是一个众所周知的事实。改善机器人抓取、感知和操作的方法之一就是 游戏 化。换句话说，机器人的物体识别和信息处理能力可以通过在线益智 游戏 得到改善。这个框架可能包含一个属性匹配系统，将数据编码到这类 游戏 中。这使得人工智能和机器人工具可以利用实际玩家的集体智慧和抓取能力，可以用来扩大属性数据库，帮助机器人学习人类如何应对现实冲突和情况。




像人类一样思考还需要机器人与人以及其他机器进行互动，收集数据，处理数据，并将其用于各种目的。NLP和NLG等技术可用于在医疗、制造等多个领域简化机器人和人类之间的交互。例如，医生可以在手术过程中使用语音命令来指导机器人执行某些任务，比如麻醉或精确监测血小板计数、血液粘度和其他 健康 细节。在产品质量测试中，机器人可以根据被戳或轻轻落在地上时的声音来检查材料的完整性。




虽然人类思维的确切动态还不为人所知，但可感知性无疑在其中发挥着重要作用。因此，提高机器人的感知能力可能是让机器人像人类一样思考所急需的第一步。







一般来说，机器人领域的开发人员和研究人员在设计和制造机器人时更倾向于理性和认知。他们通常认为，情绪对理性思考是有害的。所以，超智能机器人是由专注于机器人认知能力的设计师创造出来的。然而，人类的思维在某些情况下会受到情绪的严重影响。在需要紧急情况和日耳曼人的耐心的情况下，将情绪和认知思维结合起来也非常有用。




开发具有情商的机器人取决于某些因素，比如对环境的感知能力和认知能力。有了这两个属性，开发人员就可以为机器人创建一个 情感 模块。这将使机器人能够访问深度和多样化的情绪数据集，并知道何时通过面部表情、语言或与用户互动的语调适当地使用某些情绪。这种 情感 模块将使机器人知道哪些记忆是有用的，哪些应该丢弃。




对机器人来说， 情感 和认知必须携手并进。如果存在过热等内部系统问题，机器人可以通过 情感 准确地传达信息。在此基础上，用户可以采取适当的措施进行纠正。机器人需要拥有敏锐的 情感 ，以满足未来AI的目标，即在组织和智能城市中普及智能。







互联网上有不少思考文章，都在努力解决人工智能和基于机器人的工具拥有灵魂的问题。机器变得有意识的想法很吸引人，因为它意味着机器可以通过“在灵魂中编程”而变得像人类一样。更重要的是，这样的发展可能会让机器人像人类一样处理信息。




近年来，机器人开发人员已经开始考虑使用机器学习来让机器理解基于上下文的语言。这使得机器人能够检测对话和数据堆栈中的底层模式。人工智能在吸收具有人工意识的机器人方面发挥着关键作用。例如，人工智能机器人可以利用情绪检测和人类行为模式复制来创造人工意识。将“意识”植入机器人本身就存在一系列挑战。首先，没有关于灵魂或意识的语义能够指导开发者。其次，让机器人有意识还包括创造人工感知能力，即一种体验 情感 的方式。虽然提高感知能力可能会让机器人有一定程度的感知能力，但至少目前复制人类的意识仍然是一个挑战。




在各种可以让机器人像人类一样思考的方法中，激发机器意识似乎是最遥不可及的。然而，它也可能是最接近人工智能开发人员理想的未来的类人智能的概念。




人工智能和机器人的存在是为了通过冰冷的逻辑和准确无误的计算来解决问题。虽然这对大多数企业和智能城市来说已经足够了，但就目前而言，机器人可以不仅仅是解决问题的人。最近，人工智能和机器人技术在医疗保健和客户关系管理等领域取得了稳步的进展，这些领域为更“人性化”的服务提供了空间。因此，拥有同理心、逻辑推理和定性分析等属性的机器人将比现在更有价值。

1996 年 2 月，在美国费城举行了一项别开生面的国际象棋比赛，报名参加比赛者包括了“深蓝”计算机 和 当时世界棋王 卡斯帕罗夫。 比赛最后一天，世界棋王卡斯帕罗夫对垒“深蓝”计算机。在这场人机对弈的6局比赛中，棋王卡斯帕罗夫以 4：2 战胜计算机“深蓝”，获得 40 万美元高额奖金。人胜计算机，首次国际象棋人机大战落下帷幕。比赛在 2 月 17 日结束。其後研究小组把深蓝加以改良。 次年，也就是1997 年 5 月 11 日，在人与计算机之间挑战赛的历史上可以说是历史性的一天。 计算机在正常时限的比赛中首次击败了等级分排名世界第一的棋手。加里·卡斯帕罗夫以 2.5:3.5 （1胜2负3平）输给 IBM 的计算机程序 “深蓝”。机器的胜利标志着国际象棋历史的新时代。 其中，比赛的转折点出现在第二局。 卡斯帕罗夫第一局获胜，感觉很好。但在第二局中，双方却打得不可开交。在第 36 步棋时，电脑的做法让卡斯帕罗夫不寒而栗。在当时的情况下，几乎所有顶尖国际象棋程序都会攻击卡斯帕罗夫暴露在外的皇后，但深蓝却走出了一步更为狡猾的棋，最终的效果也更好。这令卡斯帕罗夫对电脑另眼相看。 对卡斯帕罗夫和所有旁观者来说，深蓝突然不再像电脑一样下棋（它顶住诱惑，没有攻击皇后），反而采取了只有最聪明的人类大师级选手才有可能使用的策略。通过在卡斯帕罗夫面前深藏不漏，IBM成功让人类低估了它的水平。 他的斗志和体力在随后3局被拖垮，在决胜局中，仅 19 步就宣布放弃。 后来，IBM拒绝了卡斯帕罗夫的再战请求，拆卸了“深蓝”。卡斯帕罗夫虽然后来多次挑战电脑战平，却无法找“深蓝”“复仇”，留下永久的遗憾。 在今天看来，“深蓝”还算不上智能，它主要依靠强大的计算能力穷举所有路数来选择最佳策略：“深蓝”靠硬算可以预判 12 步，卡斯帕罗夫可以预判 10 步，两者高下立现。 在 AlphaGo 诞生之前，计算机在除围棋之外，几乎所有棋类游戏上战胜了人类，唯独围棋没有被攻克，为什么呢？ 围棋游戏只有两个非常简单的规则，而其复杂性却是难以想象的，一共有 10 的 170 次方种可能性，这个数字之大，以至于用当今世界最强大的计算系统，算几十年也算不完，是没有办法穷举出围棋所有的可能结果的。所以，计算机需要一种更加聪明的方法。 直到 2016 年，AlphaGo 第一版发表在了 Nature 自然杂志上，这可是牛逼得不要不要的期刊。 而刚过去一年，Google DeepMind 又在 Nature 上发表了一篇 AlphaGo 的改进版——AlphaGo Zero，同样的围棋 AI，竟然在自然杂志上发了两次！可见他们的实力！ AlphaGo 战胜过欧洲冠军樊麾，韩国九段棋手李世石，而后又赢了世界冠军柯洁，种种迹象表明，人类已经失守最拿手的围棋了。这些围棋高手一个个都表示 AlphaGo 走到了他们想不到的地方，战胜了人类的生物极限。那 AlphaGo 又是怎么在策略上战胜人类的呢？很简单，它会做计划。 阿尔法狗（AlphaGo）是通过两个不同神经网络合作来改进下棋。这就像有两个导师，每个都是多层神经网络。它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理围棋棋盘的定位，就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤，13 个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。这些层能够做分类和逻辑推理。 这些网络通过反复训练来检查结果，再去校对调整参数，去让下次执行更好。这个处理器有大量的随机性元素，所以人们是不可能精确知道网络是如何“思考”的，但更多的训练后能让它进化到更好。 导师1号：策略网络（Policy network） AlphaGo 的第一个神经网络大脑是“策略网络（Policy Network）”，观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。事实上，它预测每一个合法下一步的最佳概率，那么最前面猜测的就是那个概率最高的。这可以理解成“落子选择器”。 AlphaGo 团队首先利用几万局专业棋手对局的棋谱来训练系统，得到初步的“策略网络”。训练“策略网络”时，采用“深度学习”算法，基于全局特征和深度卷积网络 (CNN) 来训练，其主要作用是给定当前盘面状态作为输入，输出下一步棋在棋盘其它空地上的落子概率。 接下来，AlphaGo 采用左右互搏的模式，不同版本的 AlphaGo 相互之间下了 3000 万盘棋，利用人工智能中的“深度增强学习”算法，利用每盘棋的胜负来学习，不断优化和升级“策略网络”，同时建立了一个可以对当前局面估计白棋和黑棋胜率的“价值网络”。 导师2号：价值网络（Value network） AlphaGo 的第二个大脑相对于落子选择器是回答另一个问题。不是去猜测具体下一步，它预测每一个棋手赢棋的可能，在给定棋子位置情况下。这个局面评估器就是 “价值网络（Value Network）” ，通过整体局面判断来辅助落子选择器。 然后，AlphaGo 通过吸收人类 几千年 来优秀的棋谱，不断学习优化 策略网络 和 价值网络，从而战胜了欧洲冠军樊麾，韩国九段棋手李世石，而后又赢了世界冠军柯洁。 实际对局时，AlphaGo 通过“蒙特卡罗树搜索”来管理整个对弈的搜索过程。 首先，通过“策略网络”，AlphaGo 可以优先搜索本方最有可能落子的点（通常低于10个）。对每种可能再通过“估值网络”评估胜率，分析需要更进一步展开搜索和演算的局面。综合这几种工具，辅以超级强大的并行运算能力，AlphaGo 在推演棋局变化和寻找妙招方面的能力，已经远超人类棋手。 根据资料，最高配置的 AlphaGo 分布式版本，配置了 1920 个 CPU 和 280 个 GPU，同时可以跑 64 个搜索线程，这样的计算速度就好像有几十个九段高手同时在想棋，还有几十个三段棋手帮着把一些难以判断的局面直接下到最后，拿出结论，某一位人类棋手要与对抗，确实难以企及。 但是，这并不是重点。 终于说到重点了~~ Zero 英文意思是：零。除了围棋最基本规则（棋盘的几何学定义，轮流落子规则，终局输赢计算，打劫等），它就是一张白纸。放弃参考任何人类棋谱，完全自我学习。 如果你和一个有人类老师的 AlphaGo 交手，那可能还会在它背后看到人类下棋的影子。但是 AlphaGo Zero，完全是一个无师自通的家伙，和它下棋，你可能闻到很浓烈的机械味。但从另一方面想，这样的 AlphaGo 打破了数千年来人类下棋思维的限制，探索了人类想不到的下棋境界，学会了一个崭新的下棋方式。 仅仅经过 3 天的训练后，这套系统已经可以击败 AlphaGo Lee，也就是击败韩国顶尖棋手李世石的那套系统，而且比分高达100：0。经过 40 天训练后，它总计运行了大约 2900 万次自我对弈，使得 AlphaGo Zero 击败 AlphaGo Master，也就是击败世界冠军柯洁的系统，比分为 89：11。要知道职业围棋选手一生中的正式比赛也就一千多局， 而 AlphaGo Zero 却进行了 2900 万次对局。 在技术层面来说，AlphaGo Zero 使用的不再是之前提到的两套神经网络系统，而是将它们融合成一个神经网络系统，这样做能更有效利用资源，学习效果更好。其关键在于采用了新的 Reinforcement Learning（强化学习） ，并给该算法带了新的发展。 而且，它不再仅仅使用 GPU，转而添加了自家的专门为机器学习打造的 TPU，而且使用的硬件个数也在逐步降低，然而学习的效果却不断上升。在短短 40 天没有老师教的训练中，AlphaGo Zero 超越了他所有的前辈，在这个时候，我相信它真正做到了在围棋场上无人能敌了。 最后，正如 AlphaGo 之父 David Silver 所说，一个无师自通 AlphaGo 的产生，并不仅仅意味着我们的 AI 能在围棋场上战胜人类，放眼未来，它还意味着，在更多方面，我们能用这样的 AI 创造出更多人类历史上的新篇章。 围棋场上，无论谁赢，最终获胜的都是人类自己。