機器人產(chǎn)能過剩、國產(chǎn)品牌市場占比較低等，是我國機器人產(chǎn)業(yè)亟待突破的問題。潘云鶴則認為，當前國內(nèi)緊扣人工智能發(fā)展趨勢，加強研發(fā)投入，未來機器人的概念、結構、方法、技術都將與人工智能的發(fā)展緊密相連，隨著它的深入而深入，國產(chǎn)機器人行業(yè)需要把握這個機遇，開拓機器人發(fā)展新的空間。

深化人機交互

若將機器人概念的變化予以放大，就能看到機器人技術無處不在，通過對傳統(tǒng)機械的改造，賦能制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。不難理解，機器人越發(fā)智慧，對人機交融也越有裨益。

“人機融合是機器人發(fā)展歷程中的一次崛起，”潘云鶴表示，近年來人機交互技術越來越豐富，圖形交互，可視化技術，有語音識別、動作捕捉等，也催生了機器人發(fā)展的重要方向——加強人機交互。其催生的傳感器的大量攜化，便為機器人深化人機交互提供了便利。

對此，來自日本首都大學的久保田直行教授頗為贊同。他介紹道，當前日本老齡化嚴重，為幫助老年人更好地連接社區(qū)和家人，團隊研發(fā)的認知機器人正作用于此。

“其中傳感器至關重要，”久保田直行表示，讓機器人和老年人完成高質(zhì)量的人機交互，我們需要建立起更加豐富的感知機制，使機器人能夠理解這是一個老人，提取其屬性和特征建立參考數(shù)值進行判斷，實現(xiàn)一場高難度的人機交互。“這對機器人與傳感器的技術提升很有參考價值。”

提升算法賦予其直覺

“深度學習給人工智能帶來了春天，但這個春天‘未盡善焉’。”中國工程院院士鄭南寧表示，當前的人工智能系統(tǒng)或者算法對每個任務進行編程，就會帶來指數(shù)級的復雜性，具體延伸出泛化能力差，缺乏基于推理和因果關系的表達能力等問題。深度學習現(xiàn)有的種種局限，使新一代人工智能面臨巨大挑戰(zhàn)。

*，人類可通過大腦中儲存的信息，發(fā)揮直覺的作用，對即時接受的信息快速決策、采取行動。相比較而言，當前的人工智能依賴符號等形式化的描述，可在語義上解釋人類的思維，但直覺不能僅使用語義進行表達。如何將人類直覺發(fā)揮這一行為，變成機器人也可實現(xiàn)的功能，成了人工智能與機器人發(fā)展的一大方向。

“實際上，人類的大腦對世界的印象也是不完整事件的描述，但這恰恰是人類直覺判斷和邏輯思維的基礎，和人工智能與復雜算法的關系相似。”鄭南寧認為，如果能夠?qū)⒅庇X和知識經(jīng)驗與以數(shù)學為基礎的演繹歸納結合，就能進一步發(fā)揮人工智能的作用，創(chuàng)造出有“直覺”的機器人。

怎樣讓機器像人一樣對物理世界進行直觀的理解？與會專家們表示，需要讓機器對對象進行特征識別，形成記憶，并對物體之間相互的關系形成概念，基于模式匹配和想象力決策或行為模型的產(chǎn)生，遵循有序的指令級，在有限的步驟中完成決策。

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機器人產(chǎn)業(yè)正當其時

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