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腾讯张正友:攻克可进化机器人 6个研究趋势与

来源: 时间:2018-11-05
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11月2日,机器人及多媒体技术专家、腾讯Robotics X实验室主任张正友博士,在2018年腾讯全球合作伙伴大会的人工智能分论坛上,展示了腾讯在机器人领域的思考。包括: 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

 

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腾讯将人工智能(AI)、机器人(RoBotics)和量子计算(Quantum Computing)作为全新ABC组合。 可思数据-人工智能资讯平台

 

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人机共生的未来,是机器通过感知-行动-规划-学习范式,从自动走向自主,成为可进化的机器人的未来。 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

 

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目前机器人本体研究存在六大趋势,分别为仿生化、灵巧操控、精准触觉、多机器人协同、人机交互和医疗辅助等。 可思数据

 

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腾讯Robotics X的主要任务是攻克A到G的7大技术突破点:一是攻克“ABC”基础能力,即人工智能(AI)、机器人本体(Body)与自动控制(Control);二是探索“DEFG”机器智能,包括进化学习(Developmental Learning)、情感理解与拟人(EQ)、灵活操控(Flexible Manipulation)等能力,最终实现成为人类守护天使(Guardian Angel)的终极目标。

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让AI+机器人做“数字化助手”标配 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

 

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活动前一天,腾讯高级执行副总裁汤道生在大会上发布了腾讯新一轮架构调整后,扎根消费互联网、拥抱产业互联网的战略路线图。而在前沿科技如何助力“两张网”的发展上,机器人是腾讯的重要布局。腾讯副总裁姚星认为:“腾讯将立足脚下,利用好人工智能(AI)、大数据(Big Data)和云计算(Cloud Computing),即ABC科技,构建新型基础设施,做‘数字化助手’的标配,形成科技创新与产业应用相互促进的良性循环,这在医疗、安防、零售、交通与娱乐行业已经有所体现。同时,腾讯也将放眼未来,在核心技术上推进前沿、原创和开放性的基础研究,并在关键性技术上前瞻性布局,比如人工智能(AI)、机器人(RoBotics)和量子计算(Quantum Computing)的全新ABC组合,从现在开始思考下一代标配的组成。”AI+机器人的“双基础”布局,将有利于真正连接虚拟与现实世界,从而真正达到腾讯所致力于攻克的终极难题——通用人工智能(AGI),让机器具有真正的人类智能。 内容来自可思数据

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人机共生时代即将来临 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

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计算能力的演进,从最早的大型计算机、到PC个人电脑和智能手机的普及,再到可穿戴和陪伴设备的兴起,是从固定的时间、地点和程序,到无时无刻、无处不在和无微不至的个性化的过程。而Sensor(传感器)也在体积、重量和功能上不断进化,手机上的摄像头、麦克风、GPS定位系统等,有很大潜能还未被开发。如果把传感器从手里、口袋中解放出来,下一代机器人的雏形也随之浮现而出。这都导致了一个必然的结果:人机共存、共创和共赢的时代即将来临。

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机器人的现在与未来 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

 

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机器人由六大部分组成:本体、运动执行器、动力系统、感知、交互和决策系统。 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

 

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机器人6个组成部分 内容来自可思数据

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以往的工业机器人强调自动化,就是在已知环境里,完成精确控制、事先编程和重复性一系列动作,而现在逐渐走向在不确定环境中,自学习、自适应与自演化的自主型机器人。 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

 

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反应式与有意识的自主 可思数据-人工智能资讯平台

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自主分为两类:踢到了石头,还能保持平衡,叫“反应式自主”;遇到障碍物有意识地避开,比如机械狗遇到门,会去规划一个“开门”动作,就是“有意识的自主”。

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自主如何实现,张博士提出了“SLAP打耳光理论”: 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

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SLAP范式

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第一步,让感知(Sense)和行动(Act)相连,先得到反应式自主。在上层规划后,做到长期自主去规划(Plan),就是有意识的自主。 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

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第二步,整个过程中,机器人还需要不断学习(Learn),在学习中与外界交互,与自身交互,让机器能力越来越强。这个SLAP范式,在英文里也有打耳光的意思,这就是它名字的由来。

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当机器人进过SLAP范式进化后,智能化程度变高,就有丰富的应用场景,从操作复杂工艺,到陪伴和护理儿童与老年人,到更复杂的人机合作。 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

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机器人本体研究六大趋势

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腾讯Robotics X在大量调研后发现,目前全球机器人的本体研究上有以下六大方向与趋势: 内容来自可思数据

仿生化:如蛇形机器人,让机器人能适应复杂工作环境; 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

灵活操控:实现灵活准确的抓取和操控,才能做更有用、更复杂的运动; 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

触觉技术:机器人需要实时反馈、精确的感知操控反馈,才能得到更有效的自主; 内容来自可思数据

多机器人协同:机器人之间要避免碰撞,高效协调机器人间协作; 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

人机交互:机器人与人要能达到非常自然的情感交流和安全的交互;

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医疗辅助:机器要能增强人的体能,帮助残障人士重获生活便利。

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ABCDEFG:智能机器人时代七大技术突破点

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机器人由自动走向自主、人机共生成为大势的“智能机器人”时代,公司应该着力于哪些突破点?张博士提出A-G7大技术突破点理论:首先是攻克ABC基础能力——人工智能(AI)、机器人本体(Body)与自动控制(Control)能力;其次要继续探索代表机器人智能趋势的D到G能力——进化学习(Developmental Learning)、情感理解与拟人(EQ)、灵活操控(Flexible Manipulation);最后,实现成为人类守护天使(Guardian Angel)的终极目标。 可思数据

 

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Robotics X主攻技术突破点 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

 

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ABC:机器人的基础能力

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ABC代表了机器人的基础能力,包括:AI人工智能,代表机器人必须要能看、听、说、思考;Body本体:机器人本体至关重要,且不同的本体代表不同技术;最后是Control控制力。

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攻克ABC 机器人的基础能力 内容来自可思数据

 

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我们最近为新开放的腾讯总部展厅,做了几个小Demo,包括围棋AI机器人绝艺、桌上冰球机器人和机器狗Jamoca。

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完美机器人是什么样的?

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那在ABC的基础上,一般大家会问,完美的机器人本体(Body)是什么样的? 可思数据

 

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很多人认为人形机器人将是终极目标,我持有不同看法:人会有直立双足,是经过几百万年在荒野生存而演化出来的。但目前的环境,大部分是平面,加上楼梯、电梯、稍微不平的地面,与此前的荒野有了很大不同。因而,现代化的最佳本体,我觉得不止“人形”一个标准答案。

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我觉得评判ABC的标准,就跟人类相似:力、巧、快、准、美。 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

 

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对ABC的评估标准

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D到G:探索机器人的智能与进化 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

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探索D-G机器人的智能

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进化学习Developmental Learning:如SLAP范式所提,机器人要不断学习才能提升能力。 内容来自可思数据

 

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情感EQ:机器要对人深入了解,才能做出适当回应。机器也要有合适的表现方式,让人能理解机器要做的事情。

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灵活操控Flexible manipulation:机器人要有精准灵活的操控执行,才能做有用的事。钢盔铁甲看起来很有力,但在人机共存时,可能会给人带来伤害。我们要考虑如何设计柔性机械臂,加上很多的传感器。 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

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守护天使Guardian Angel:机器人要全方位的来保护人类,所以他不应该是一个孤立的个体,应该和智能的环境结合,还要和云结合,只有把这些东西作为同一个整体,才能保护人类。 可思数据

 

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进化学习(Developmental Learning)的意义

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屏幕上的机器人是仿照4岁小孩制作的机器人,我们此前将他用来作可进化机器人的研究。小孩从一出生就和父母,和周围环境不断交互探索。有时小孩故意把东西扔在地上听声音,这些交互会让小孩学习社会能力、机械能力和交互能力。但目前机器人完全不是这样学习,而都是预先设计和编程好。如果机器人用深度学习去学一个技能,机器人只能按照编程行动,目前还不能通过和外界交互得到越来越强的能力,所以我们研究一个方向是要让机器人可进化,发育,通过和外界交互使得它的能力越来越强。 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

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可进化的机器人 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

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腾讯Robotics X的未来

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在最后,我们希望与学界和行业开放合作,共同创建人机共存、共创、共赢的未来。这个使命包括四个部分:增强人的智力,发挥人类体能潜力、关怀人的情感,最后通过人机协作,完成人类所需任务。 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

 

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