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大数据,人工智能,机器人三者之间到底有什么关系

大数据,人工智能,机器人三者之间到底有什么关系?

大数据,人工智能,机器人是三个行业。观察员从相互联系和各行业不同的结构进行分析。

【友情提醒:内容很长,干货很多。关注:机器人观察员,我是你们机器人行业朋友】

一、相互联系

大数据是基础,人工智能是核心,机器人是执行对象。

这是一个:五官信息——大脑处理——手脚执行的过程。

大数据采集的数据:当下普及的数据,主要分为:结构性数据可以获取,同时可以针对包括文字,图片,声音进行识别及处理。在数据获取方面,现在的机器人视觉,音频采集,既刻意做到实时采集,同时可以做到在终端计算,对于要求更高一些的可以进行边缘计算,再高级的那就进行云端计算。

具备数据分析的能力:现在比较多的逻辑分析,神经树分析,以及那些你们听不懂的高端逻辑分析。归类到最基层都是,归类,相关性,模型回归分析,更为高深的分析方式都是在这些数据的归纳以及训练中,慢慢建立起来的。

很明显咱们这篇文章,不是介绍技术的,就是介绍,我也没有能力在一篇文章中介绍完。

类比一下人类学习的过程。

大数据

1、归类分析:我们从小学习,一直都在被训练,被教育规则,规则就是归类分析的一种。我们看到有胸,有长头发都归类为女性。当然根据动态的环境获取信息,我们会发现这是一个什么样的女性,是漂亮的,还是一个伪娘。(这里面就是类似于归类,这类归类用大数据比较好理解)

2、相关性分析:类似于,将单个条件做纵向相关,例如,我们慢慢的发现,女人喜欢购物,喜欢逛街,你如果谈恋爱,最好是带她去逛街,去看电影。

这种相关性,毕竟不是像客观条件一下,客观条件是女人都有胸,但这种女人爱逛街,女人出现的场景在衣服店,都是关联到女性这个个体上面,社会没有一个固定的规则说,女人都爱逛街(确实有人不喜欢)。这类相关性分析,就是模型分析的基础。

在机器人中,我们训练的时候,例如说训练无人驾驶,我们会在汽车进行右转的时候,看看右转专用道的旁边有没有行人,电动车等?为什么,因为根据视觉动作,你要根据出现的场景判定,这些行人不要闯红灯。不然一个“鬼探头”,那就惨了。

现在应用最典型的是什么?是电销机器人。现在给你们打电话最多的不是真实的客户,都是机器人。拨通电话后,你沉默不语,机器人会直接说,如果你问了某一个关键词,那么系统制动设定一个话术回复。这就是最简单的大数据分析。

3、模型分析

很多人都有疑问,为什么做人工智能的都是大公司,为什么大公司都进步这么快?

我来简单的说一下,即使你召集几个人做了一个智能语音,你也不能做到高端的人工智能!为什么?人工智能需要训练!训练人工智能的方式就是给他喂数据,喂超过PB级别的数据。

你没有语料库,科大讯飞,百度,阿里巴巴,腾讯,微软,facebook都是超级大公司,都是即时通讯系统,能够拿到国家级别的各类语料信息。同时国家也同你采集这些信息。(这里看到你的信息被收集了吧!这都是要授权的。)

例如无人驾驶,更是难度极高。因为你要训练无人驾驶系统,很显然需要能够难道大量的路况数据,以及各类交通场景的数据。这个一般人也拿不到啊,只有交通系统才有。

模型分析,比较典型的是判断。属于高深的一种机器学习。

模型学习,你可以理解为,我们训练一个新员工工作,怎么去训练?让他做一件事情,做一个方案!方案就是模型,你可以不会,你什么都没接触过,客户,供应商都没接触过,但用这个模型你知道怎么做,在进行第一步行动后,根据反馈数据做下一步反馈。

谷歌那个alpha Go算是这类的代表了。下围棋的训练。

一切指向人工智能:大脑

人工智能解释为:机器人的智商或许更好理解。

我们介绍了大数据的作用,那么一切都是为了人工智能的出现,或者说机器人的智商能够更高服务的。

我们看到,当前主要的人工智能集中在:智能语言,图像智能,无人驾驶。这三种应用场景。

为什么是这三种?语言智能,是一切智能的基础,因为语言是人来创造的数据。你我沟通都是靠语言。语言智能不单单包含识别语言,还包括情感分析,情感分析的含义就是理解你的意思。

图像识别,是人类生活的三维世界同外部物质交互的唯一媒介。当然还包括触觉,还有嗅觉。后面我们介绍这两种感官。

所以图像识别就很有必要了,不然你认为我们国家的安保系统,支付系统,以及公共交通系统都是通过什么这么方便的?还不是通过面部图像识别。

那么无人驾驶就属于这两种应用更为复杂,并且落地场景最合适的一种应用。毕竟无人驾驶相对而言,不需要极其高端的情感判断。我不需要考虑你是不是不高兴,我只需要判断你的车和我的的状态。

语言智能,图像智能,以及高端的各类智能分析,都是相当于机器人的大脑。做到智能够高。

机器人——执行机构

执行机构,熟悉工业的朋友,应该知道,我们一般会把一个自动化的结构,叫做执行机构。机器人说白了,就是通过控制器(含有人工智能算法的芯片)——驱动动力(电动机)——金属结构驱赶。

当然机器人也需要同外部进行反馈,这时候就是传感器的天下了,包括力觉传感器,以及气敏传感器等。

这里用工业机器人的结构说明一下运动,智能机器人的结构式一样的。没有任何区别,区别就在于运动模型的复杂程度。

每个关节都是伺服电机 减速机进行驱动

高端的仿人型机器人,也同样是这样的方式。只是更为复杂。

波士顿动力的atlas机器人。

二、大数据,人工智能,机器人是三个行业

1、大数据行业——互联网行业淘金行业,工业自动化大咖的领域

有联系,但这三个也是三个很庞大的行业。现在大数据,在互联网,工业自动化都有很多应用。举个例子:对于当下电商,以及今日头条这种企业,可以分析观众的模型。获取你的用户喜欢从而分析你。这就是典型的大数据应用。

很多互联网的从业者都是知道,低端的爬虫工程师,高端的数据架构工程师就是典型的大数据分析的典型。那么工业领域是怎么做的呢?有根据离散制造,还是过程制造专门做好的数字孪生平台,以及MES系统。这就是典型工业大数据的分析平台。

现在工业自动化的大咖,都在这个领域玩耍,例如西门子,施耐德,博世,通用都是工业自动化数字化先行者。

就这个样子(不好意思,图片不是我,我没出境)

2、人工智能行业:

你们熟悉的商汤科技,依图科技,云丛科技,旷视科技都是图像智能的大企业。应用在智能终端,例如手机,安防监控,公共场所安防,智能家具等等都比较多。

像科大讯飞,百度,腾讯等等在智能语言上面技术比较领先,也在智能家居,智能终端应用较多。现在的人工智能努力在做的是,拓展各类应用场景。

当然,比较牛的例如华为这种,开始做AI智能芯片,也就是属于人工智能终端硬件产品。

3、机器人行业:

工业机器人,及服务机器人。

当前发展最好的应当属于工业机器人,国内埃斯顿,汇川技术,新松都是工业机器人的佼佼者。并且应用场景非常丰富。

服务机器人领域,当前以教育服务机器人发展的最好,优必选算是这个领域的领先者了。国外的NAO是这个行业的领先品牌。

综述:未来的天下肯定是人工智能的时代,你我都不能错过。错过了就真的没有机会喽!

【关注:机器人观察员,我是你们机器人行业朋友】

人工智能涵盖的学科很广,但主要还是机器学习,要想要机器有思维有想法,主要有两种方法第一种靠大数据来建立逻辑回归等模型,第二种就是给计算机输入模式,让计算机能自动识别某种模式,甚至自动创新出某种模式,就像人一样,但是这种方法很难。

把机器学习算法烧到机器人大脑的芯片里面,机器人就真正具备了“思维”

目前的很多机器学习算法模型的训练还是以大数据为主,希望我们能开发出自主的,先进的算法从而做到真正的机器人会“思考”

要想要机器有思维有想法,主要有两种方法第一种靠大数据来建立逻辑回归等模型,第二种就是给计算机输入模式,让计算机能自动识别某种模式,甚至自动创新出某种模式,就像人一样,但是这种方法很难。

2、把机器学习算法烧到机器人大脑的芯片里面,机器人就真正具备了“思维”

3、目前的很多机器学习算法模型的训练还是以大数据为主,希望能够获得突破,当然了,发达国家公司比如google很可能有些突破,也很可能不外透,就像我们在使用hadoop,spark大数据框架一样,其实他们的大数据框架远远比开源的先进,不过不外露。希望我们能开发出自主的,先进的算法从而做到真正的机器人会“思考”

机器人是人工智能的产物,大数据是机器人实现人工智能的必备因素!利用人工智能,能够实现以前人们不可达到的效果目的!举个例子:前段时间抖音大火的银行自动机器人,它能够实现自主对话,自主提供信息!这就是人工智能的产物,再辅以大数据,能够实现机器人与人的无缝语音对接互动!能够有效降低人们的工作负担!

这样理解,你可以把一个机器人想象成一个真人,然后大数据就是你从出生到小中大学.......学习到的知识、技能、生存能力全部信息储存在大脑里。人工智能就是你的大脑,即大脑对视觉味觉触觉听觉喜怒哀乐的处理和反馈能力。机器人就是一个人有了大脑和知识,如果要做某件事,那么就得有手脚去执行大脑的命令。所以机器人相当于人体,人工智能相当于大脑,大数据相当于大脑里的知识,这样比较容易理解。

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