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　　爱因斯坦(AlbertEinstein)曾经说：&我担心总有一天技术将超越我们的人际互动；那么，这个世界将出现一个充满傻瓜的时代。&
　　全球最具影响力的GMIC全球移动互联网大会，近年来一直致力于关注和推荐当下最热的&黑科技&。在北京举行的本届GMIC2016大会以&MobileInfinity(世界的共振)&为主题，在4月28日&&5月2日为期5天的会议期间，来自70多个国家和地区的参会者讨论了涵盖机器人、智能硬件、大数据、移动教育、移动医疗、互联网金融、智能汽车等众多行业最前沿的话题。那么，本届大会的&人工智能&理论和实践究竟如何，实地为您&搜索&。
　　有人说2016年是VR元年、智能汽车落地年、飞跃之年，但上述三大领域何时能够实现商业化、产业化、规模化等问题，仍没有一个确切的答案。可以肯定的是，在走过了60年的历史，并几经高峰和寒冬后，目前已经渗透进我们生活的方方面面，也正在改变我们的未来。
　　招商证券的一份人工智能研究报告以这样文艺的笔触写道：
　　如果时光倒流500年，你会如何对当时的人们述说今日的世界？在那个时代，哥白尼刚刚发表日心论，伽利略还在比萨斜塔抛掷铁球，吴承恩还在用毛笔写着《西游记》。
　　如果你对他们说：&嘿，老兄，我对着手上的这个&黑色方块&说句话，它不仅能让你看到太阳系长什么样，告诉你什么是重力加速度，还能直接把唐僧要去西天取的经下载给你看。&他们可能会觉得你要么是神仙、要么是神经了。
　　但确实，人类社会在过去500年的发展速度是呈加速状态前进的，也许当时的人想象不到今日的世界发展之快，但&黑色方块&的功能确实已经被Siri实现，其背后的技术便是近期又一次大热的概念&&人工智能(AI:ArtificialIntelligence)。其实人工智能在近年一直时不时创造着热点话题，是否还记得2013年风靡人人网的&小黄鸡&？你可以24小时找它陪聊，秒回，它的回复有时会语出惊人带来意想不到的欢乐效果，它的&真身&其实是韩国的智能聊天机器人SimSimi，支持45种语言，是一种基于AI技术的程序。
　　而这也是目前人工智能的现状：理想很丰满，现实很骨干。
　　●那个机器人把脸(屏幕)摔碎了
　　在今年的GMIC上，智能机器人大会的门口就站着一个很萌的机器人，不过遗憾的是，这机器人除了长相上吸引人之外，它的人工智能能力展示不足。那么，机器人如今已经发展到什么阶段了？从智能机器人的发展历程看去，如何理解今日它对于人类的意义？
　　在大会上，国内知名人工智能研究者孔华威表示，虽然人工智能已经发展到了一定的程度，但是让机器替代人的决策，在目前尚不可能。机器人可以为你服务，比如可以帮你卖东西。这是当下机器人与人类的主要关系。
　　而要研发出一个&有温度&的机器人，还要为其装上&大脑&。在中国人工智能领域，颇为活跃的地平线机器人创始人余凯表示，大脑系统将会是成为机器人的关键，深度学习算法可以让机器人像普通人一样拥有深度的神经网络。
　　事实上，AlphaGo战胜李世石靠的就是&深度学习&能力，通过一天下300万盘棋积累下的经验。
　　中国工程院院士李德毅在全球人工智能技术大会中表示，AlphaGo突破了传统的程序，构建了两道模仿人类思维的深度卷积神经网络。第一个网络主要担当棋局态势的评估，第二个网络是如何落子。AlphaGo的学习能力之强是我们围棋手教他的。
　　需要说明的是，目前业内讨论的机器人是一个广义概念。做机器人有两种思路：一是将其做成类人的产品，即人形机器人；二是让一些产品具有智能，比如在自动驾驶领域。前一种思路是做一个会开车的人形机器人，让其坐在驾驶员的座位上替我们开车；后一种思路是对汽车本身进行改装，让其成为可以移动的机器人。它没有人的形，但有机器人内在的本质能力。谷歌的无人驾驶汽车就是这种思路的产物。
　　去年GMIC大会上，大阪大学智能机器人研究所石黑浩教授带来了其第二代机器人&&这位拟人化的女子机器人曾引爆全场，她有着与人相近的面容、肌肤、体态和声音，在程序的控制下，不仅可以模仿人的动作、表情，还可以与人绘画，在别人说话、唱歌、表演时可以表现出喜怒哀乐各种情绪。
　　今年虽未见拟人机器人，但整个GMIC的会场上，人工智能、机器人到处可见。其中一个通过语音搜索的&问路机器人&很受人们的欢迎。记者也随即体验了一把，其中一个小机器人步行时把脸(屏幕)摔碎了，旁边的志愿者一脸苦笑，&破了相了，得回去整下容。&随后就把它带走了。
　　●语音接口或成突破点
　　在日前召开的2016中国语音产业年会上，行业领袖、语音专家和业内人士一致认为，以语音和语言为入口的中国人工智能，将在未来3到5年迈入人机交互、加速商用的&它&时代。
　　不久前，麻省理工学院(MIT)发布2016十大突破性技术，&语音接口&排在第三位。评论认为，语音接口技术已趋于成熟，语音识别和自然语言理解相结合，将成为全球互联网切实、可用的新接口。而且，语音技术还会与触控、体感等操控方式相结合，创造出更人性化的交互体验。
　　众多业内人士也认为，2016年将是服务机器人的起点。在未来5年内，它不仅是人工智能技术重要的突破点，也会形成包括硬件、软件、服务和内容在内的新生态，推动从&互联网+&发展到&人工智能+&。
　　除了，智能穿戴和智能家居对语音技术的依赖程度也会越来越大，这意味着，人类和机器之间的相互依赖将大大增强，越来越多的&超级助理&和&私人助手&将被开发出来。
　　据《2015中国智能语音产业发展白皮书》显示，中国智能语音技术发展正步入实际应用阶段。2015年，中国智能语音产业规模达到40.3亿元人民币，较2014年增长41%。2016年，中国智能语音产业规模将超过59亿元。
　　目前，包括百度、腾讯、阿里巴巴在内的科技企业，都在争相布局人工智能领域，并向移动智能终端、智能汽车、智能家居、客服服务、教育等应用领域渗透。
来源：中国投资咨询网
关键词：人工智能 机器人 VR
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　　全球最具影响力... 　　依据KPMG于2015年末对全球主要半导体公司163位高阶主管所做的调查，多数受访者预期2016年半导体产业的营业收入成长趋缓、获力能力将下降；对于资本支出...
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> 除了让人类做机器人的保姆，AI领域还有哪些新趋势？
除了让人类做机器人的保姆，AI领域还有哪些新趋势？
17:52:14 来源：互联网
近日，CBInsights发布报告《2018人工智能趋势展望》(Top AI Trends To Watch In 2018)，提出了13项2018年值得关注的发展趋势。本文将基于这份报告的内容，根据部分具有前瞻性的洞察和观点进行解读，并配合实际案例以便更好地理解。
一、新型制造业岗位&机器人保姆&
众所周知，发达国家从劳动密集型产业向技术密集型产业转型过程中，会将低端和中端制造业外包给劳动力成本较低的发展中国家。中国正在经历这一过程，例如服装市场中已经出现了&Made in Vietnam&或&Made in Thailand&。然而，随着工业机器人技术的进步和使用，外包不再是唯一选择，发达国家本地生产的成本变得更低，美国制造业雇员人数正在上升。
中国服装制造商天元服装公司在美国阿肯色州小石头城设立工厂，使用由格鲁吉亚的创业企业SoftWear Automation开发的缝纫机机器人，来为Adidas生产服装。2017年，天元服装公司与阿肯色州签署合作协议，在其工厂雇佣400名员工，负责机器人的操作和维护，每人时薪14美元。当越来越多繁重的生产工作将由机器人来完成时，人类将从事更高档的工作&&机器人保姆。
然而，不断变化的消费者偏好阻碍了全自动化的发展，在亚马逊高度自动化的仓库能够反映这一点。亚马逊的协作型仓库机器人执行大量繁重的工作，而一些微妙的任务仍需要工人完成，比如从货架上挑选物品，并将它们分成单独的订单。
此外，在&非结构化&环境中，在抓取、拾取和处理项目方面仍然不够完美。亚马逊已经在各种仓库中使用了10万多台机器人，但同时也创造了数千个新的工作岗位。
二、国防的未来取决于AI
世界的战场正在向数据中心转移。早在2014年，亚马逊就为美国中央情报局建立了定制云计算服务，满足其对敏感数据的严格监管要求。在2017年第四季度，亚马逊云计算服务平台AWS向情报机构以外的其他政府机构开放了工具和服务。亚马逊还收购了两家网络安全公司，Harvest.ai和Sqrrl，用于保护云中的敏感数据。不管是亚马逊，还是为政府客户提供服务的新公司，人工智能将成为政府支持下的网络安全支柱。
在冷战时期，各国政府都在谈论他们的&导弹差距&，或者他们在核弹头方面相对于对手的劣势。现在，各国政府在网络能力方面的差距越来越大。因此，网络安全与传统防御的世界正在融合。
在过去5年里，共有134家初创AI网络安全公司在获得36.5亿美元的私募股权融资。去年，约有34家公司首次融资，在Cybereason、CrowdStrike、Cylance和Tanium等大公司主导的市场中竞争，每家公司的估值约为9亿美元。
甚至像埃森哲这样的传统咨询公司，也一直在扩大其在网络安全领域的技术，以更好地服务于政府客户。一个值得注意的交易是初创公司Endgame，它有像美国空军这样的客户。Endgame将其政府服务部门出售给了埃森哲。
2016年，美国情报界的风投公司In-Q-Tel资助了Anomali、Interset和Cylance。英国的Darktrace公司声称其网络安全系统在全球超过3000个区域进行了部署，其中包含政府。总部位于美国科罗拉多州的Logrhythm公司与美国空军、美国航空航天局和国防承包商雷神公司合作。
其他国防承包商也在进行投资。洛克希德&马丁公司是Cybereason (目前公司估值超过9亿美元)的早期投资者。在2017年，波音公司投资了德克萨斯的网络安全初创公司SparkCognition。
三、白领岗位自动化加速
专业自动化和增强软件平台，正在提升着生产效率，并威胁着越来越多的白领阶层。下面的企业图谱，突出展示了一些初创公司的专业自动化和增强软件，这些领域包括律师、记者、财富管理人员、交易员和咨询师等多个行业。
例如，人工智能有巨大的潜力来减少时间和提高法律工作的效率。在诉讼方面，自然语言处理可以在几分钟内整理出数千页的法律文件，而这项任务可能需要一名人类工作人员耗费几天时间才能完成。同时，机器也降低了出错的概率。随着人工智能平台变得更加高效和商业化，这将影响到按小时收费的外部律师事务所的收费结构。
程序员的工作也不能幸免。一些初创公司专注于开发AI系统，用于软件测试、调试和基础前端开发。去年最热门的一款产品是英国的DiffBlue公司，该公司正在开发AI系统完成自动编码任务，包括bug修复、自定义代码开发以及将代码从一种编程语言转换到另一种编程语言等等。
四、胶囊网络：CNNs的&接班人&?
近年，卷积神经网络(CNNs)是深度学习中很流行的一项技术。然而，一项新算法&胶囊网络&出现，并有望在多个方面胜过CNNs。CNNs尽管取得了一定的成功，但其缺陷可能导致性能不足甚至安全漏洞。研究人员正在寻找改进人工智能算法和克服这些缺陷的方法。下图展示了一个典型的案例，一个CNNs网络虽然能够识别出人脸特征，但却将第二幅图像误认为也是一张人脸。
Geoffrey Hinton于2017年发表了一篇研究论文，介绍了&胶囊网络&的概念，也称为CapsNet。论文正在审查阶段，还需要在实际场景下进行测试，但这一消息已经在媒体和科技界引起了很大反响。胶囊网络能够更容易地识别出当人脸的特征(如位置)被重新排列时，则不再是一张人脸。
此外，CNNs无法处理不同的输入数据变化。例如，研究者必须从不同角度或视角对同一对象的图像进行训练，以确定所有的变化。因此，它需要大量的训练数据来涵盖所有可能的变化。Hinton声称，胶囊网络在这方面的表现优于CNNs，它们仅需要较少的训练数据，并且在不需要对各种变化情况进行详尽训练的情况下，考虑对象的相对位置和方向。
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400-650-7353正在加载...小号标准大号特大号关闭X取消&&&&导读：这项技术运用一种模拟人类神经网络的技术，通过输入让机器人控制自己的动作。每次传感器捕捉到与先前不同的信息，整个控制网络会自动调整参数，朝着目标迈进。多次尝试之后，这款机器人就可以熟练掌握一项工作的流程。
&&&&《我，机器人》上映距今已经12年了，其中描写的作为人类管家的世界，与我们还相距甚远。但OpenAI最近的一项技术让我们看到了些许未来的影子。
（图片来自：MoviePilot）
&&&&据MTechnologyReview报道，OpenAI这家由伊隆?马斯克投资兴办的非营利性人工智能研究所近日使用FetchRobotics研发的智能机器人开发出了一套机器深度学习系统，可以让机器人进行自我学习，掌握如何完成新任务。
&&&&本质上说，这个项目是软件创新而非硬件创新，是将算法植入现有的工业用机器人上，让它拥有了在家庭、医院等场所工作的能力。让机器人掌握自主学习能力终于不再是科幻小说里的情节。
（图片来自：FetchRobotics）
&&&&其背后的OpenAI公司有众多硅谷企业家的支持，除了马斯克外，连续创业者与投资人PeterThiel、风投公司YCombinator的主席SamAltman等也是主要股东。此外，来自Google的著名人工智能专家IlyaSuskever是公司内的主要项目负责人。
&&&&自主学习？不只是个噱头
&&&&OpenAI使用的这台仓储机器人基于一个被称为Freight的基座，带有2D激光传感器以及一个三维深度传感器，可自行探测空间并移动，用户可以用各种组件对其进行功能拓展。
&&&&加上OpenAI所使用的机械臂组件，这款机器人有将近一人高，手臂上的7个关节可以帮助完成各种复杂的动作。此外，这款机器人性能强大，装有第五代英特尔i5处理器、16GBRAM以及120GB固态硬盘。Fetch还开放了，供OpenAI这样的公司进行研究。
（图片来自：Belezc）
&&&&PieterAbbeel是一位来自加州大学伯克利分校的机器人专家，目前供职于OpenAI，他介绍称他们的技术叫做“深度强化学习（deepreinforcementlearning）”，可以绕过一些较为复杂和艰难的编程，让机器人通过一遍一遍的反复尝试学会新技能，就像婴儿学走路一样。
&&&&据Abbeel介绍，这项技术运用一种模拟人类神经网络的技术，通过传感器输入让机器人控制自己的动作。每次传感器捕捉到与先前不同的信息，整个控制网络会自动调整参数，朝着目标迈进。多次尝试之后，这款机器人就可以熟练掌握一项工作的流程。
&&&&他说，OpenAI目前所使用的技术，与GoogleDeepMind的技术类似，后者即是开发出大胜李世石，称霸围棋圈的AlphaGo的公司。但是OpenAI是第一个将这一技术与实体机器人结合起来的公司。
&&&&这种技术在家用机器人领域有非常乐观的应用前景。目前我们所能在市面上买到的机器人功能都非常单一。比如扫地机器人只可以用来探测空间，清扫地面，而通过OpenAI的技术，机器人只需要熟练几次，就可以学会如叠衣服、扫地等家务。
（图片来自：TechCrunch）
&&&&因此，与传统消费机器人相比，这个机器人功能更多，也更有人性，而传统机器人遇到新情况，其“智商”上的劣势就暴露无遗。
&&&&市面上的家用机器人为何无人认领
&&&&目前市面上可以买到的机器人无非是这么几种形态：单一功能的家务机器人、作为电器中控的机器人、以及提供家庭娱乐的陪伴型机器人等。
（图片来自：YouTube）
&&&&以海尔最近发布的Ubot为例，这款机器人据说可以探测火灾、漏气等灾祸，可以监测家中空气质量、湿度，用自带的语音交互陪伴孩子的老人，并作为家用电器的中控台。
&&&&但是就本质上来说，这款设备的“智力”仍处于智能手机水平，只不过是多加了几个轮子和传感器而已。同时，这些机器人往往价格极高，因此很难有市场。
&&&&这种现象反映出的问题有两个。
&&&&家用机器人的基础机械水准不高，大多数仅可以凭借轮子在空间内移动，除了语音交互提供信息外难堪大用。
&&&&功能过于单一，而通过将SDK，API开放给开发者难以实现功能的快速增加，培植整个生态需要较大投入。
&&&&因此，目前市面上的家用机器人可能还有没有亚马逊Echo，GoogleHome这类智能语音助手性价比高。
&&&&下一秒就爆发的机器人市场
&&&&据BIIntelligence的市场报告分析，从2016年到2019年，消费机器人市场将维持17%左右的高速增长，到19年将成为一个15亿美元，约合100亿人民币的市场。其中，家务与陪伴、家庭娱乐、远程呈现将是三个主要发力点。
（图片来自：BusinessInsider）
&&&&据市场研究机构JuniperResearch预测，到2020年，1/10的美国家庭将拥有消费机器人。而目前拥有机器人的美国家庭仅占1/25。
&&&&OpenAI无疑提供了一个很好的。一方面，他们借用，使机器人的机械化提高，让可以完成的任务变得更多了。另一方面，“深度强化学习”解决了功能单一性的问题，也实现了很多编程难以解决的问题。
&&&&对此，代尔夫特科技大学教授JensKober评论称：
&&&&从为机器人编程的时代，转到让机器人拥有自主学习能力的时代，这是机器人发展未来的关键里程碑。责任编辑：谢权
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