智能机器人发展前景和现状怎么写（机器人发展的前景）
本篇文章给大家谈谈智能机器人发展前景和现状怎么写，以及机器人发展的前景对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
智能机器人的现状和发展趋势?
需求潜力巨大，行业快速发展
近年来，人工智能技术智能机器人发展前景和现状怎么写的发展和突破使服务机器人的使用体验进一步提升，语音交互、人脸识别、自动定位导航等人工智能技术与机器人融合不断深化，智能产品不断推出。例如，优必选联合腾讯云小微发布智能教育娱乐人形机器人Qrobot Alpha，通过整合腾讯云小微的智能语音交互能力，以及QQ音乐、企鹅FM、翻译、百科、个人助手、智能家居等内容和服务，加速向生活领域延伸。
2013-2018年整体处于飞速增长阶段，2018年中国服务机器人市场规模有望达到18.4亿美元，同比增长约45.3%，高于全球服务机器人市场增速。到2020年，随着停车机器人、超市机器人等新兴应用场景机器人的快速发展，中国服务机器人市场规模有望突破40亿美元。
中国已在医疗、教育、烹饪等机器人的应用领域开展智能机器人发展前景和现状怎么写了广泛的研究，随着机器人技术水平进一步提升，市场对服务机器人的需求快速扩大，应用场景不断拓展，应用模式不断丰富。如沈阳新松与国内知名医院合作，共同研发出国内首台应用于肿瘤治疗的消融医疗辅助机器人，大大提高了手术的精准度。沈阳中瑞福宁推出多款养老助残服务机器人，Bestic用餐辅助机器人体积小巧，操作简单，饮食障碍人士能按照自己的节奏和意愿吃饭；与此同时，一些优秀的平台型企业如云知声、出门问问、思必驰等为机器人公司提供使能技术，使得智能语音迅速得以普及，从而拉动产业的高速成长。
根据中国电子学会发布的数据来看，2018年中国家用服务机器人、医疗服务机器人和公共服务机器人市场规模预计分别为8.9亿美元、5.1亿美元和4.4亿美元，家用服务机器人和公共服务机器人市场增速相对领先。
创意出众和就有技术优势的企业发展态势良好
近年来，相当一部分智能机器人企业创新极为活跃，凭借出众的产品创意、独特的技术优势、优秀的核心团队获得了市场和资本的双重认可，展现出良好的发展态势。根据不同的应用场景，智能机器人发展前景和现状怎么写我们可将智能机器人分为工业、服务、特种三大类别，其中，服务类比又可再细分为家用服务、医疗服务和公共服务。围绕业务规模、创新力度、品牌价值、投融资情况等维度，我们针对目前国内相对较为典型的一批智能机器人企业进行了活跃度评价，具体分为三个梯队，以便为后续行业研究、市场分析和资本投向提供参考依据。
家用服务机器人将成为行业重要细分领域
2018年，全球家用服务机器人、医疗服务机器人和公共服务机器人市场规模预计分别为44.8亿美元、25.4亿美元和22.3亿美元，其中家用服务机器人市场规模占比最高达48%，分别高于家用服务机器人、公共服务机器人21、24个百分点。
而对比我国，截至2017年底，我国60岁及以上老年人口有2.41亿人，占总人口17.3%。随着人口老龄化趋势加快，以及医疗、教育需求的持续旺盛，我国服务机器人存在巨大市场潜力和发展空间。2018年我国服务机器人市场规模有望达到18.4亿美元，同比增长约43.9%，高于全球服务机器人市场增速。其中，我国家用服务机器人、医疗服务机器人和公共服务机器人市场规模分别为8.9亿美元、5.1亿美元和4.4亿美元，家用服务机器人和公共服务机器人市场增速相对领先。
以上数据来源参考前瞻产业研究院发布的《中国服务机器人行业战略规划和企业战略咨询报告》。
智能机器人的现状
随着信息技术与互联网的快速发展与普及，智能机器人技术得到智能机器人发展前景和现状怎么写了突飞猛进的发展，其能够部分代替人工工作，已经成为未来各个领域的关注焦点，目前智能机器人发展前景和现状怎么写我国智能机器人技术还相对落后。本文主要从国内外机器人的发展现状入手研究，经过对相关的资料分析，提出未来智能机器人的发展趋势，并以我国农业智能机器人应用经验为例，分析智能机器人对我国农业领域的应用情况，对于我国农业水平的提高具有深远意义。
1 国内外智能机器人研究现状
随着科学技术的发展，人们越来越希望自己能从日常琐碎事务中解脱出来，利用空余时间能做更多、更重要的事情，因此机器人技术应运而生。根据联合国的美国机器人协会给机器人的定义可知，机器人是一种由编程操作执行某项专门任务、综合了机械、电子、遥控器、人工智能、仿生学等多种科学的复杂智能机械。机器人是当代研究热点话题之一，其可以做人类做不到的高危险性的工作，甚至是在外太空或者深海领域的探究过程中都可以使用机器人，甚至可以说在人类难以生存的环境中，机器人可以在某种程度上替代人类。
1.1 国外智能机器人发展现状
国外的机器人是最早起步的，发展较成熟，其中以日本、美国、英国为首的国家，其根据自身生产力的需求，研发了各种各样的机器人，并且机器人的销量成比例逐渐增加，在2014年，全球工业机器人的销售额增长了11.5%（如图1所示）。机器人产业的蓬勃发展，为全球经济带来了巨大的变化，机器人的应用将影响到人类社会生活和经济发展的每个领域。二战后，美国机器人技术得到大力发展，制造业技术提升、经济快速发展，而机器人是功不可没的；在欧洲，欧盟启动了“SPARC”研发计划，该计划投入了28亿欧元，创造24万个就业岗位，在世界范围内的各个领域、各个行业都有机器人的身影，因此产生了深远影响；日本正将机器人作为未来经济发展的重要工具，其可以促进社会经济有着更大范围的提升；韩国也在大力发展机器人产业，并将生产的机器人销往海外市场，促进了机器人产业的壮大。
1.2 国内智能机器人发展现状
在中国，机器人技术起步较晚，但是发展迅速，在20世纪70年代，以工业机器人的研究与制造工作逐渐有了起色，其发展阶段可以分为3个部分智能机器人发展前景和现状怎么写：
第一个阶段是从20世纪80年代末开始起步，具有产权的切割、焊接、喷漆、运输、包装等产品相继出现，可以说在这一阶段中，中国机器人向实践迈出了第一步，并且在此阶段中，我国政府不断出台机器人发展规划的相关政策。
第二个阶段是从2010年后，中国机器人装机容量逐步上升，开始面向机器人产业链发展。全球机器人几大巨头分别是瑞典ABB、德国库卡、日本发那科、日本安川等，这些知名机器人制造商看好中国市场的发展前景，纷纷在中国市场中设立分支机构，从机器人的生产、销售、制造等领域开始全面铺设。而国内的机器人品牌起步较晚，以沈阳新松、广州数控等公司为首，通过并购、引进技术等方式开始涉足这些行业。
第三个阶段是2013年4月21日，我国机械工业联合会创建的中国机器人产业联盟将国内机器人科技和产业单位进行资源整合，构成实现健康有序发展的服务平台。
通过3个阶段的发展，可以看出我国机器人行业发展势头良好，但是与发达国家相比，我国机器人在发展速度、核心技术、市场份额等方面还相对较弱，究其原因，中国在机器人产业上还没有形成研制、生产、制造、销售、服务等有序的产业链。
2 智能机器人的发展趋势分析
（1）关键部件和核心技术的发展。现有机器人传感器的各项性能有了较大的改观，采用集成技术后可以增加信息的融合量，需要专业人员专门研究关键部件，从细节解决问题，在一些核心技术上促进机器人的标准化和网络化发展，并深入研究与归纳仿真功能、方向感知、心情管理、生物神经系统理论与方法。
（2）机器人网络化。机器人网络化是未来机器人技术发展的重要方向之一，利用互联网技术，对目标机器人实现联网，并通过网络对其进行有效控制，并实现多机器人协作，促进更快、更好地完成任务。另一方面，很多作业项目难以靠一个机器人的能力完成，特别是在一些相对较为复杂的环境条件下，实现对计算机的远程网络控制，也是未来机器人技术发展的主要方向。
（3）更好的交互方式。目前市场中的机器人还没有能力去实现相关理论与方法，依旧需要依赖于相关的知识，因此需要把机器需要完成的任务加载进去。人类与机器人的交互需要更加简单化、多样化、人性化、智能化，因此需要研究设计自然语言、文字语言、图像语言、手写字识别等，采用更加人性化的方式与用户交互交流，保证人与机器之间信息交流的协调性。
3 智能机器人的具体应用
很多国家在工业领域内使用机器人较多，并且发展到一定程度，日本、美国等国家在农业等领域应用了智能机器人。在农业采摘过程中，这些采摘机器人（图2）依托机械手臂、三维视觉传感器、末端执行机构、压力传感器等部件进行采摘，使采摘番茄的成功率超过75%左右，采摘蘑菇的成功率为81%。这些采摘机器人在采摘过程中可以避开障碍物采摘得当，并对多余部分进行剪修。另外，一些国家的农业领域中应用了嫁接机器人，其可在嫁接的3个重要环节中实现全自动模式，并且能让成功率高达97%，节省了巨大的人力、物力成本。除此之外，耕耘机器人、农药机器人、除草机器人等多种机器人类型也应用于农业领域中。
人工智能机器人的发展现状及发展趋势
机器人有三个发展阶段，那么也就是说，我们习惯于把机器人分成三类，一种是第一代机器人，那么也叫示教再现型机器人，它是通过一个计算机，来控制一个多自由度的一个机械，通过示教存储程序和信息，工作时把信息读取出来，然后发出指令，这样的话机器人可以重复的根据人当时示教的结果，再现出这种动作，比方说汽车的点焊机器人，它只要把这个点焊的过程示教完以后，它总是重复这样一种工作，它对于外界的环境没有感知，这个力操作力的大小，这个工件存在不存在，焊的好与坏，它并不知道，那么实际上这种从第一代机器人，也就存在它这种缺陷，因此，在20世纪70年代后期，人们开始研究第二代机器人，叫带感觉的机器人，这种带感觉的机器人是类似人在某种功能的感觉，比如说力觉、触觉、滑觉、视觉、听觉和人进行相类比，有了各种各样的感觉，比方说在机器人抓一个物体的时候，它实际上力的大小能感觉出来，它能够通过视觉，能够去感受和识别它的形状、大小、颜色。
那么第三代机器人，也是我们机器人学中一个理想的所追求的最高级的阶段，叫智能机器人，那么只要告诉它做什么，不用告诉它怎么去做，它就能完成运动，感知思维和人机通讯的这种功能和机能，那么这个目前的发展还是相对的只是在局部有这种智能的概念和含义，但真正完整意义的这种智能机器人实际上并没有存在，而只是随着我们不断的科学技术的发展，智能的概念越来越丰富，它内涵越来越宽。
现在开发的机器人应该是处于第一第二阶段之间。有兴趣的话可以加 百度hi好友来探讨一下~我也比较喜欢研究这方面的技术。
哈工智能机器人的发展现状及发展趋势？
哈工智能的机器人正逐步走进各行各业，赋能其生产制造更智能、更高效、更轻松。比如在家电行业，哈工智能旗下哈工现代机器人HA006机型在执行激光焊接工作时，可将入热量降到最低的需要量，热影响区变化范围小，且因热传导所导致的变形亦最低，实现焊接完成后焊缝整齐、效果美观、无后续打磨工序，具有高精度、一致性强、适应性高等特点，提升电烤箱制造效率，减少无效的工序，为电烤箱行业提供更优质的制造方案。
哈工智能以工业机器人自身快速精确、刚性强、柔性高的特性为支点，以系统集成赋予机器人更智慧的能力，使其满足各行各业高柔性、高标准的要求。
机器人可以一周7天，一天24小时工作，高精准、高质量、高效率，以“超级生产力”使得各行各业的制造更轻松。未来，哈工智能还将致力于精进工业机器人自身的“生产力”，工业机器人业务的“服务力”，以“让制造更轻松”为根本出发点，助力各行各业，为生产数智化、工业智能化持续赋能。
智能机器人的发展前景
本人觉得前景非常的光明.首先，智能的家电首先已经出现在国内国外各大商场了,所以这是作为一个硕士生来说还是比较不错的话题的.
另外,如果你是写论文的话还是写写比较超前的话题，例如,将来的智能机器人(制造业中应用于电子业,如电子板,电容，各种芯片等等)如果是想将来有这样的发展的话，还是学一学关于电子类的智能体,单片机就不错.
智能机器人资料
机器人现在已被广泛地用于生产和生活的许多领域,按其拥有智能的水平可以分为三个层次.
一是工业机器人,它只能死板地按照人给它规定的程序工作,不管外界条件有何变化,自己都不能对程序也就是对所做的工作作相应的调整.如果要改变机器人所做的工作,必须由人对程序作相应的改变,因此它是毫无智能的.
二是初级智能机器人.它和工业机器人不一样,具有象人那样的感受,识别,推理和判断能力.可以根据外界条件的变化,在一定范围内自行修改程序,也就是它能适应外界条件变化对自己怎样作相应调整.不过,修改程序的原则由人预先给以规定.这种初级智能机器人已拥有一定的智能,虽然还没有自动规划能力,但这种初级智能机器人也开始走向成熟,达到实用水平.
三是高级智能机器人.它和初级智能机器人一样,具有感觉,识别,推理和判断能力,同样可以根据外界条件的变化,在一定范围内自行修改程序.所不同的是,修改程序的原则不是由人规定的,面是机器人自己通过学习,总结经验来获得修改程序的原则.所以它的智能高出初能智能机器人.这种机器人已拥有一定的自动规划能力,能够自己安排自己的工作.这种机器人可以不要人的照料,完全独立的工作,故称为高级自律机器人.这种机器人也开始走向实用.
智能机器人
我们从广泛意义上理解所谓的智能机器人，它给人的最深刻的印象是一个独特的进行自我控制的“活物”。其实，这个自控“活物”的主要器官并没有像真正的人那样微妙而复杂。
智能机器人具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。这就是筋肉，或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。
智能机器人之所以叫智能机器人，这是因为它有相当发达的“大脑”。在脑中起作用的是中央计算机，这种计算机跟操作它的人有直接的联系。最主要的是，这样的计算机可以进行按目的安排的动作。正因为这样，我们才说这种机器人才是真正的机器人，尽管它们的外表可能有所不同。
我们称这种机器人为自控机器人，以便使它同前面谈到的机器人区分开来。它是控制论产生的结果，控制论主张这样的事实：生命和非生命有目的的行为在很多方面是一致的。正像一个智能机器人制造者所说的，机器人是一种系统的功能描述，这种系统过去只能从生命细胞生长的结果中得到，现在它们已经成了我们自己能够制造的东西了。
智能机器人能够理解人类语言，用人类语言同操作者对话，在它自身的“意识”中单独形成了一种使它得以“生存”的外界环境——实际情况的详尽模式。它能分析出现的情况，能调整自己的动作以达到操作者所提出的全部要求，能拟定所希望的动作，并在信息不充分的情况下和环境迅速变化的条件下完成这些动作。当然，要它和我们人类思维一模一样，这是不可能办到的。不过，仍然有人试图建立计算机能够理解的某种“微观世界”。比如维诺格勒在麻省理工学院人工智能实验室里制作的机器人。这个机器试图完全学会玩积木：积木的排列、移动和几何图案结构，达到一个小孩子的程度。这个机器人能独自行走和拿起一定的物品，能“看到”东西并分析看到的东西，能服从指令并用人类语言回答问题。更重要的是它具有“理解”能力。为此，有人曾经在一次人工智能学术会议上说过，不到十年，我们把电子计算机的智力提高了10倍；如维诺格勒所指出的，计算机具有明显的人工智能成分。
不过，尽管机器人人工智能取得了显著的成绩，控制论专家们认为它可以具备的智能水平的极限并未达到。问题不光在于计算机的运算速度不够和感觉传感器种类少，而且在于其他方面，如缺乏编制机器人理智行为程序的设计思想。你想，现在甚至连人在解决最普通的问题时的思维过程都没有破译，人类的智能会如何呢——这种认识过程进展十分缓慢，又怎能掌握规律让计算机“思维”速度快点呢？因此，没有认识人类自己这个问题成了机器人发展道路上的绊脚石。制造“生活”在具有不固定性环境中的智能机器人这一课题，近年来使人们对发生在生物系统、动物和人类大脑中的认识和自我认识过程进行了深刻研究。结果就出现了等级自适应系统说，这种学说正在有效地发展着。作为组织智能机器人进行符合目的的行为的理论基础，我们的大脑是怎样控制我们的身体呢？纯粹从机械学观点来粗略估算，我们的身体也具有两百多个自由度。当我们在进行写字、走路、跑步、游泳、弹钢琴这些复杂动作的时候，大脑究竟是怎样对每一块肌肉发号施令的呢？大脑怎么能在最短的时间内处理完这么多的信息呢？我们的大脑根本没有参与这些活动。大脑——我们的中心信息处理机“不屑于”去管这个。它根本不去监督我们身体的各个运动部位，动作的详细设计是在比大脑皮层低得多的水平上进行的。这很像用高级语言进行程序设计一样，只要指出“间隔为一的从1～20的一组数字”，机器人自己会将这组指令输入详细规定的操作系统。最明显的就是，“一接触到热的物体就把手缩回来”这类最明显的指令甚至在大脑还没有意识到的时候就已经发出了。
把一个大任务在几个皮层之间进行分配，这比控制器官给构成系统的每个要素规定必要动作的严格集中的分配合算、经济、有效。在解决重大问题的时候，这样集中化的大脑就会显得过于复杂，不仅脑颅，甚至连人的整个身体都容纳不下。在完成这样或那样的一些复杂动作时，我们通常将其分解成一系列的普遍的小动作 （如起来、坐下、迈右脚、迈左脚）。教给小孩各种各样的动作可归结为在小孩的“存储器”中形成并巩固相应的小动作。同样的道理，知觉过程也是如此组织起来的。感性形象——这是听觉、视觉或触觉脉冲的固定序列或组合 （马、人），或者是序列和组合二者兼而有之。
学习能力是复杂生物系统中组织控制的另一个普遍原则，是对先前并不知道、在相当广泛范围内发生变化的生活环境的适应能力。这种适应能力不仅是整个机体所固有的，而且是机体的单个器官、甚至功能所固有的，这种能力在同一个问题应该解决多次的情况下是不可替代的。可见，适应能力这种现象，在整个生物界的合乎目的的行为中起着极其重要的作用。本世纪初，动物学家桑戴克进行了下面的动物试验。先设计一个带有三个小平台的T形迷宫，试验动物位于字母T底点上的小平台上，诱饵位于字母T横梁两头的小平台上。这个动物只可能做出以下两种选择，即跑到岔口后，它可以转向左边或右边的小平台。但是，在通向诱饵的路上埋伏着使它不愉快的东西：走廊两侧装着电极，电压以某种固定频率输进这些电极之中，于是跑着经过这些电极的动物便受到疼痛的刺激——外界发出惩罚信号。而另一边平台上等着动物的诱饵则是外界奖励的信号。实验中，如果一边走廊的刺激概率大大超过另一走廊中的刺激概率，那么，动物自然会适应外界情况：反复跑几次以后，动物朝刺激概率低、痛苦少的那边走廊跑去。桑戴克作试验最多的是老鼠。如老鼠就更快地选择比较安全的路线，并且在惩罚相差不大的情况下自信地选择一条比较安全的路线，其它作试验的动物是带着不同程度的自适应性来体现这一点的，不过，这种能力是参加试验的各种动物都具有的。
控制机器人的问题在于模拟动物运动和人的适应能力。建立机器人控制的等级——首先是在机器人的各个等级水平上和子系统之间实行知觉功能、信息处理功能和控制功能的分配。第三代机器人具有大规模处理能力，在这种情况下信息的处理和控制的完全统一算法，实际上是低效的，甚至是不中用的。所以，等级自适应结构的出现首先是为了提高机器人控制的质量，也就是降低不定性水平，增加动作的快速性。为了发挥各个等级和子系统的作用，必须使信息量大大减少。因此算法的各司其职使人们可以在不定性大大减少的情况下来完成任务。
总之，智能的发达是第三代机器人的一个重要特征。人们根据机器人的智力水平决定其所属的机器人代别。有的人甚至依此将机器人分为以下几类：受控机器人——“零代”机器人，不具备任何智力性能，是由人来掌握操纵的机械手；可以训练的机器人——第一代机器人，拥有存储器，由人操作，动作的计划和程序由人指定，它只是记住 （接受训练的能力）和再现出来；感觉机器人——机器人记住人安排的计划后，再依据外界这样或那样的数据 （反馈）算出动作的具体程序；智能机器人——人指定目标后，机器人独自编制操作计划，依据实际情况确定动作程序，然后把动作变为操作机构的运动。因此，它有广泛的感觉系统、智能、模拟装置（周围情况及自身——机器人的意识和自我意识）。
怎样变聪明的
人工智能专家指出：计算机不仅应该去做人类指定它做的事，还应该独自以最佳方式去解决许多事情。比如说，核算电费或从事银行业务的普通计算机的全部程序就是准确无误地完成指令表，而某些科研中心的计算机却会“思考”问题。前者运转迅速，但绝无智能；后者储存了比较复杂的程序，计算机里塞满了信息，能模仿人类的许多能力 （在某些情况下甚至超过我们人的能力）。
为了研究这个问题，许多科学家都曾耗尽了自己一生的心血。如第二次世界大战期间，英国数学家图灵发明了一种机器，这种机器成了现代机器人的鼻祖。这是一种破译敌方通讯的系统。后来，图灵用整个一生去幻想制造出一种会学习、有智能的机器。而在1945年10月的普林斯顿，另一位著名的数字家冯·奈曼却设计了一个被称为“人工大脑”的东西。他和自己的学生都是心理学和神经学的狂热迷恋者，为了制造人类行为的数学模拟机，他们遭受了多次失败，最后失去了制造“人工智能”可能性的信心。早期的计算装置过于笨重，部件尺寸太大，使得冯·奈曼无法解决如何用这些部件来代替极小极小的神经细胞这样一个难题，因为当时人类的大脑被看作是某种相互联系的神经元编织成的东西，所以就可以把它想象成某种计算装置，其中循环的不是能量，而是信息。科学家们想到，如果接受这样的对比的话，为什么不能发明出一种使信息通过以后产生智能的系统呢？
于是他们提出了人工思维的各种理论。比如，物理学家马克便提出了企图使机器人用二进位或二进位逻辑元件进行思维的方法。这个方法被大家认为是非常简便的方法。1956年科学家们召开了第一届大型研讨会，许多专家学者主张采用“人工智能”这个术语作为研究对象的名称。两位不出名的研究者——内维尔和西蒙提出了不同凡响的设想。他们研究了两个人借助于信号装置和按钮系统进行交际的方式。这个系统要把这两个人的行为分解为一系列简单动作和逻辑动作。因为在这两个研究者的工作地点装有两台大型计算机，所以他们俩常把自己的试验从脚到头倒着进行消遣取乐：把简单的逻辑规则输入计算机，使它养成进行复杂推理的能力。这真是一个天才的想法；计算机程序不仅进行工作，而且靠它帮助，发现了一个新定理，这个定理证明完全出乎意料之外，而且比以前所有的证明还要优美得多。内维尔和西蒙发现了一个奠定性的原则，即赋予机器人智能用不着非得弄懂人类大脑不可。需要研究的不是我们的大脑是怎样工作，而是它做些什么；需要分析人的行为，研究人的行为获得知识的过程，而不需要探究神经元网络的理论。简单地讲，应着重的是心理学，而不是生理学。
从此，研究者便开始沿着上述方向前进了。不过，他们还一直在争论这样的问题：用什么方式使计算机“思维”。
有一派研究者以逻辑学为研究点，试图把推理过程分为一系列的逻辑判断。计算机从一个判断进到另一个判断，得出合乎逻辑的结论。象众所周知的三段论一样：“所有的动物都会死掉；小刺唱是动物，因此，小刺猖也会死掉。”计算机能否获得幼童一样的智力水平呢？关于这个问题，科学家们有两种相反的见解。伯克利的哲学教师德赖弗斯带头激烈反对“人工智能派”。他说人工智能派的理论是炼金术。他认为，任何时候也无法将人的思维进行程序设计，因为有一个最简单不过的道理：人是连同自己的肉体一起来认识世界的，人不仅仅由智能构成。
他进一步举例：计算机也许懂得饭店是什么意思，但它绝不会懂得得客人是否用脚吃饭，不懂得服务小姐是飞到桌边，还是爬到脚边；总之，计算机永远也不会有足够的知识来认识世界。但麻省理工学院的研究员明斯基却不同意德赖弗斯的观点，他认为机器人的智能是无限的。他对“人工智能”的解释是：这是一门科学，它使机器去做这样一种事情，如果这种事情由人来做的话，就会被认为是有智力的行为。明斯基同时是一位物理学家、数学家，还对心理学、社会学、神经学都有所研究。他指出，人工智能是心理学的一个新门类，这个门类用实验的方法，以计算机为手段模拟人类思维的本性。他认为自己所研究的计算机，是一门全新的科学；当然机器并不是人，它永远没有人的那种快乐或是痛苦的情感体验，只是热衷于掌握纯粹的知识。举个例子来说吧，人可以给计算机输入“水”的概念：水是一种液体，表面是平的；如果从一个容器倒入另一个容器里，其数量不变；水可以从有洞的容器里漏出来，能弄湿衣服，等等。但是，它获得有关水的最一般的信息之后，就尽力回答一个很重要的问题：“如果将盛满水的玻璃杯倾斜，那会怎样呢？”计算机在它的荧光屏上显示出了一只倾斜到水平位置的玻璃杯，尽管计算机知道引力定律，但它还是固执地在荧光屏上显示：玻璃杯歪倒了，可液体就是不外流。计算机永远不会从痛苦的、但却是有益的经验中体验到那种衣服被弄湿的人所感受到的不快心情。
所以有一个名叫申克的心理学家正领导一批学者从事这个令人感兴趣的课题的研究：让计算机学会阅读和概括读物内容，回答有关问题；让计算机学会几种人类语言，并互相翻译；让计算机学会对话、学习论证艺术、背单词……
与人对话
美国耶鲁大学曾经设计了一台这样的计算机：它的存储器里没有保存预先准备好的固定说法，它自行编制答话，会论证，会“思考”，某种程度上有点像人。靠着心理学和信息论，科学家为自己提出了一个令世人惊异不已的课题：把人的思维方式和行为研究清楚，然后去人工模拟它。
谈到“人工智能”这个词的时候，我们马上会把它跟一些非真实的东西联在一起。这个词的出现，令许多人提心吊胆：机器人和人一样了，那人类将何去何从！有的人在拼命捍卫着人类自身的最后一个堡垒，使其免遭机器人的伤害、侵犯。问题之所以复杂还在于这个词至今还没有形成统一的定义。明斯基说：“这是一门科学，它使机器人去做这样一种事情，这种事情如果由人去做的话，就会被认为是有智能的行为。”这类俏皮的定义用处不大，有时简直会把研究者引到实用形式主义的沼泽中去。另一个叫图灵的研究者提出了人工智能的测试方法：如果人类猜不出计算机跟他谈话时将表述何种内容——不知道它要说什么，那么，这台计算机已经达到了人的智能水平。他的这一番高论曾经引起了轰动，给学术界添了不少忙乱。为了排除计算机言语问题，这样的对话最好是利用电传机进行。对于许多控制专家来说，为达到图灵所说的水平，进行了大量的工作。数不清的各种各样的电子交谈者纷纷问世。
60年代末，美国控制论专家、麻省理工学院教师魏森鲍姆编成了几个程序，其主要目的是满足图灵的测试条件——把吹毛求疵的技术专家搞糊涂。这种做法的基础是似是而非的对话。在进行这种对话时，交谈者只是看起来像是在交谈。“交谈者”实际上不去考虑交谈对方所说的意思，而是把听到的东西作些并不复杂的形式上的改变，组成自己的答话。请看：
研究者说：“朋友建议我到您这儿来，他说这多少可使我快乐些。”
计算机吃惊地问道：“您的朋友建议您到这儿来？”
研究者说：“他说我总是郁郁不乐。”
计算机说：“您郁郁不乐，我很遗憾。”
详尽研究了无聊空洞的沙龙对话之后，魏森鲍姆发明了他那富有魅力的
“机器人女士”。他发现他的某些同胞能在毫无兴趣的情况下应付对方谈话，而且他们的对话仍能很好地进行下去。这个机器人女士继承了这一能力，能在问话中找到关键词语，然后组成一些公式化的令人感到恰当的答案。看得出，这位“女士”是有些智能。但实际上，她的智能有限，只是善于伪装罢了。“女士”的头脑十分简单，在人说出来的话语中，一些固定的关键词语迫使它产生反应，提出一些固定的语句来。比如，当人说“你不知道某某”时，“女士”便会答道：“为什么您认为我不知道呢？”她能说会道，但只不过是一个沙龙里闲聊的能手罢了。
科尔比在斯坦福大学编制了另一种计算机程序，它与上述“女士”不同。它的任务是帮助刚刚开始工作的精神病医生获得某些同重病患者交谈的经验。这个程序模拟的是患迫害狂的病人。程序中存储了一定的履历情况：佩里，28岁，未婚，在邮局工作；他极其脆弱，对涉及他的外貌、教育和信仰等所有问题都敏感；他的爱好是看电影和赛马；有一次，他竟朝赛马场赌注登记员猛扑过去，因为那个人没付给他赢得的彩金；从此，他便开始惧怕黑社会的报复。交谈中，佩里的情绪经常变化。如果谈话主持人经常地触及到佩里的“痛处”，佩里便开始激动，出现妄想狂症状。下面是他们的对话：
医生：“您怕黑社会吗？”
佩里：“黑手党是最可怕的暴徒。”
医生：“您跟黑手党有什么联系吗？”
佩里：“您没看到吗，他们知道我。”
医生：“他们怎么会知道你？”
佩里：“他们在监视我。”
医生：“为什么？”
佩里：“他们想罗织罪名把我打入监狱。”
医生：“他们为什么要害您？”
佩里：“他们想置我于死地。”
医生：“为什么呢？”
佩里：“我掌握着黑手党的罪证。”
一群精神病医生被安排通过电传机跟一个真病人和佩里同时进行交谈，虽然他们知道其中一个交谈者是计算机，但猜不出究竟哪个是计算机。这样，图灵测试法便开始发生作用了。后来发生了更加有趣的事，先前魏森鲍姆制作了一个模拟精神病医生医治某些神经功能失调症的机器人；后来产生了用这个机器人来治佩里的想法，这是它们之间的对话：
医生：“您好，请说说您哪儿不舒服？”
佩里：“我有时生别人的气。”
医生：“我不太理解您说的意思。”
佩里：“您应该注意听些。”
医生：“请继续说吧。”
佩里：“我曾经去过贝—梅多乌斯赛马场。”
医生：“您去干什么？”
佩里：“我去赛马了。”
医生：“您还想讨论什么？”
佩里：“我对赛马感兴趣。”
医生：“您为什么要说这些呢？”
佩里：“那里赛马赌博时捣鬼。”
医生：“我不太明白您的意思。”
佩里：“您真是个令人讨厌的人！”
医生：“您喜欢把我看作是个真正令人讨厌的人吗？”
佩里：“我听腻了。”
医生：“为什么？”
佩里：“再见！”
医生：“认识您十分高兴。您应交付399美元25美分。”
这就是它们的对话，交谈得不错，尽管医生有些“瞎蒙”。程序员准备逐步完善“佩里”的程序，以便年轻的医生们能在对话过程中“治愈”这个人造病人。到那时，大学生们便可以通过跟计算机交谈来学习，免去面对真正的精神病人时因医术不熟练造成的痛苦。
教会机器人去抓住这样或那样的实质更为重要。跟计算机谈话有两种类型：有限的交谈和有限的理解。在有限的交谈中，机器人“理解”它所交谈的全部内容，不过只是涉及到确定话题的情形下，比方说，下棋或摆积木。在有限的理解时，可以同它随意交谈，但是它却远远不能全部理解你的话。魏森鲍姆编制的机器人“女士”这个程序正属于此类。“女士”只能表面上理解事件和现象。不过，随着控制对话理论和实践的发展，机器人的言语变得越来越能表达意思了。图灵测试法开始经常性地生效了。
美国的一家电子计算机公司的副董事长，阴差阳错，接受了一次图灵标准测试。从此，这个标准的地位开始下降了。因为控制专家们由此发现，它也不是检验计算机智能极限的最佳标准。
最佳标准是什么呢？怎样的智能水平才够称得上是真正的“智能”机器人呢？这又成了摆在智能科学家面前的一个新问题。
机器人教给你
计算机事业的发展是建立在许多科学研究者“异想天开”的主观设想和辛勤劳动的客观实践的基础之上的。前面已经说过，一些学者在研制控制对话原理，做出了不少贡献。此时，另一些实践家和实用主义者则努力将机器人的这种新能力套在科技进步的大车上，他们决心让机器人具备具体的领域中的某些知识。
我们知道，计算机所获得的全部信息因素被一个相互依赖的复杂系统联系在一起。计算机比起逻辑推理来，更经常地采用类比和判断的方法，它将这些要素进行归类、合并和综合，渐渐地发展了自己的“思维”能力。现在我们来回顾一下机器人在这个发展过程中的一些历史性事件。
最初一批这样的计算机诞生于50年代末。它们证明了约40个定理，并且能解答象“建造儿童金字塔”一类的简单小问题。到60年代，人们已经能够同计算机谈论天气之类的话题了，因为这些计算机了解气象学，并具备正确造句所必需的句法知识。比如，如果对它说：“我不喜欢夏天下雨。”它会彬彬有礼地回答：“是的，不过夏天并不经常下雨。”此外，还有一个叫“棒球”的程序能解答与本年度比赛有关的所有问题：比赛地点、比分、参赛队的人员情况。而“谈谈”程序，它已经开始对交谈者的家庭关系感兴趣了，尽管它确实对此一无所知。只是到了1965年，机器人“先生”才开始更多地注意词义，而不仅是单词在句中的排列顺序。计算机“学生”也是这种类型的，像一个学习成绩优秀的学生，能解答一次方程，能用流利的英语叙述解方程的顺序。
输入计算机中的知识专业化程度越高，计算机掌握它们的可能性就越大。现在，有些计算机已成了真正的“技术顾问”。比如，它们已经在协助专家们去确定哪个地层矿产丰富；协助专家们作出有关传染病的诊断。要制造出这样的“专家”来，必须把人——专家的知识，传授给它们。然而，不管令人多么难以置信，主要困难仍在于怎样把这些知识从人的大脑中“全掏”出来。比如，医生作出诊断时，根据经验，遵守一些规则。这些规则，他几乎是在下意识地和机械地加以运用的。研究者们花费了好多时间去采访医生和其他专家，以便弄清楚他们思维过程所固有的基本规律。只要能将他们思维的全部过程还原，那么，再把它复制于计算机程序中，这相对来说就不复杂了。从1965年开始，计算机中的第一个“专家”便由法伊根鲍姆在斯坦福制成了。它一出生，就自告奋勇地帮助化学家确定物质的分子结构；另一个技术顾问“探矿者”，工作起来更是严谨。它详细地研究地质图和土壤样图，以便确定存在的矿床。它居然在华盛顿州发现了一座蕴藏丰富的钼矿。
而计算机“医生”，它的程序编制于70年代。它在得知诊断结果和主要症状后，能对传染病作出诊断。最精彩的是，如果应用人要求它解释作出这样诊断的理由的话，那么它任何时候都能说明作出这种诊断的理由是这个，而不是另一个。匹兹堡大学的一位计算机专家波乌普尔和内科专家迈尔斯还设计了计算机“科达”的程序，这个计算机在其存储器中存储着比一个医生在任何情况下所记住的更多的病症。它可以把事实、评定和判断结合起来作高难的诊断。计算机竟然学会了诊断？对的，不信，请看下面的实例：
有一天，人们给这台计算机输入了一个中年人的详细病情。当时，这个中年人脸色难看之极，呼吸困难，被救护车送到了医院。迈尔斯初诊为心脏病发作。而计算机注意到了该病人的病情——胸廓不感到疼痛，以前发作心脏病时，血压正常，病历中有关于糖尿病的记载，计算机先考虑了十多种疾病的症状，否定了这些假设的疾病。然后，在荧光屏上显示出主要诊断结果，几分钟后，计算机得出确诊：病人是心脏病发作。而医生要作出同样的确诊则需要几天的时间。在某些复杂和异常情况下，它作出的确诊比私人医生的确诊更为正确、更为细心。所以迈尔斯医生认为，计算机几乎总是愿意同有足够时间的医学专家研究患者的每一种病症。例如，进行过附加测试以后，
“科达”就可以成为医生们的普通参谋，它甚至可以降低医疗费，因为根据计算机提出的问题，医生指定病人去化验的次数将会减少。
现在这样的“专家”队伍已经扩大了。长此下去，它们定将儿孙满堂。例如，正在研制的电子计算机，会翻译，会辨别书面语和口语，会指出错误，会学习，会改正错误。总之，未来的“专家系统”所涉足的领域将越来越广泛，从天上到地下，从古代到现代——真正做到“天上知三分，地上全知道”（虽有点夸张，但符合它发展的方向和人们的愿望）。
人工智能发展现状和趋势如何？
人工智能塑造国家竞争新优势
作者：工信部赛迪研究院互联网研究所
陆峰博士
互联网智能机器人发展前景和现状怎么写的发展构建了地球村，人工智能的发展正在点亮智慧地球村。作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，人工智能正在叠加释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，快速催生新产品、新服务、新业态，培育经济发展新动能，重塑经济社会运行模式，改变人类生产和生活方式，促进经济社会发展的大幅整体跃升。党的十八大以来，党和国家高度重视和大力扶持新一代信息技术发展，移动互联网、云计算、大数据、物联网等技术加速交叉融合发展，有效地推动人工智能技术快速成熟、产业快速发展和经济社会领域广泛应用。
一是确立了人工智能发展国家战略。党的十八以来，面对新一轮科技革命和产业变革形势，党中央和国务院高瞻远瞩、审时度势，发布和实施了《新一代人工智能发展规划》，制定和实施人工智能发展国家战略，从国家层面对人工智能发展进行了统筹规划和顶层设计,提出建设世界主要人工智能创新中心发展目标，并在人工智能科技创新体系、智能经济、智能社会、军民融合、智能化基础设施、重大科技项目等方面做出了系统部署，为了智能机器人发展前景和现状怎么写我国在新一轮科技革命和产业变革中把握未来科技发展主导权、培育经济发展新动能、塑造国际竞争新优势提供了坚实的政策保障。
二是大力推动人工智能产业跨越发展。党的十八大以来，我国人工智能产业快速崛起，凭借着互联网产业快速发展积累了庞大规模数据量和数据挖掘利用技术的进步，数据、技术和政策效应相互叠加，催生了一大批新型人工智能企业，目前我国人工智能企业数量占到全球人工智能企业数量近25%，中国人工智能专利申请数累计超过15700项，位列全球第二，特别在计算机视觉与图像、智能机器人和自然语言处理等领域已经处在与世界领先水平，处于与世界一流水平并跑和领跑阶段。百度、腾讯、阿里、美团、滴滴出行等互联网企业在搜索、驾驶、家居、人际交互、制造、交通等多个领域大力推进“人工智能+”，大型互联网企业都纷纷把发展人工智能业务作为驱动未来业务发展的新抓手，都期望通过发展人工智能来把握新一轮科技革命主导权。科大讯飞、商汤科技等人工智能专业企业分别在智能语音技术、智能图像识别技术等领域取得重大突破，技术被广泛应用在互联网、电信、金融、电力等行业，相关智能技术多次斩获国际大奖。大疆无人机、京东无人车、新松智能机器人等新型智能设备的发展和广泛应用，正在推动人工智能产业和传统产业加速深度融合。
三是以人工智能推进智能经济快速发展。党的十八大以来，党和国家大力推进新一代信息技术发展，人工智能技术被广泛应用到工业、服务业、农业等经济发展各领域，推动经济快速朝着智能化方向发展，创新、协调、绿色、共享、开放的智能经济发展模式正在加速形成。阿里云ET工业大脑利用人工智能算法深度挖掘工业大数据,输出“供、研、产、销”全链路智能算法服务,促进企业生产经营管理等领域全面的网络化、数据化、智能化决策，全力助推中国智造发展。浙江、广东等地大力推进制造业机器换人，将大量智能机器人“招进”了工厂，促进了智能制造发展和智慧工厂建设。百度推出了人工智能开放平台，围绕智能汽车和智能家居，打造了Apollo和DuerOS两大行业开放生态，加速推动我国无人驾驶汽车和智能家居迈向世界先进水平。滴滴出行、美团点评等公司将人工智能技术应用到司机调度、餐饮配送、出行路线等服务优化中，极大地提高了企业组织、运行、管理和服务智能化水平，促进了用户服务体验提升和绿色共享经济发展。蚂蚁金服等互联网金融企业将人工智能技术应用到平台金融监管领域，为整治洗钱、欺诈等金融违法犯罪行为提供利剑，促进金融智能化发展。海康威视等企业智能仓储物流解决方案的发展，促进装卸搬运、分拣包装、加工配送等物流环节的智能化发展，无人仓库、无人物流正在快速发展。
四是以人工智能推进智能社会快速发展。党的十八大以来，党和国家大力推进新一代信息技术发展，人工智能技术被广泛社会发展领域，教育、医疗、健康、养老、交通等领域，正在深刻改变社会各领域服务模式，促进服务模式创新，人工智能已经点亮了智慧社会生活。医疗领域，手术机器人、智能诊疗助手等正在加速普及，快速精准医疗时代已经开启。华大基因正在利用人工智能技术加速基因测序，阿里ET健康大脑正在成为患者虚拟助理、医学影像、药效挖掘、新药研发、健康管理等领域医生的得力助手，微医集团构建开放式医学人工智能平台为现有医疗服务体系赋能。教育领域，人工智能的应用正在推动智慧教育体系构建，“未来教师”机器人、高考机器人等智能化设备正在重塑传统教育模式。养老领域，“机器人+社区养老”智慧服务模式赋能健康养老服务业，帮助老人在社区或者家里就能享受365天全天候的星级健康养老及关爱服务。交通领域，高德、百度、腾讯等企业利用人工智能实时优化导航服务，让道路交通信息更加通畅，实现了大众出行的大规模协同，促进了社会绿色高效运转。
五是以人工智能推动社会治理能力跃升。党的十八大以来，人工智能发展正在促进了政府社会治理从现象治理向深度治理迈进，深刻改变政府的社会治理模式，开启了政府精准社会治理的时代。城市管理领域，城市数据大脑让城市有了自我感知、自我判断和自我调控能力，城市运行更加智慧化。杭州城市数据大脑结合手机地图、道路线圈记录的车辆行驶速度和数量，公交车、出租车等运行数据，实现了对整个城市进行全局实时分析和公共资源自动调配，极大地提升了城市交通治理能力。政务领域，智慧政务助力政务服务信息多跑路、百姓少跑腿，让政务服务更加便民、利民、惠民。腾讯AI政务基于腾讯微信、QQ等平台自身连接能力，提供智能核身、智能服务、智能分析和智慧应用等服务，满足了互联网实名认证、精准连接人与服务、勾勒用户画像、实现精准推送等各类政务服务需求。贵阳市政务服务中心依托人工智能技术精心打造政务机器人，更好地为办事群众提供智能化咨询和引导服务。安防监控领域，海康威视、商汤科技等企业在人脸识别、车辆识别、图像识别、视频分析等领域技术快速进步，促进了人工智能技术在家庭、小区和社会治安防控各个领域广泛应用，大大提高了治安防控能力。环保领域，人工智能等新一代信息技术全面助力智慧环保建设，构建起了在线化、网络化和智能化的智慧环保监管模式，解决了环保监管痛点。阿里ET环境大脑提供了全景生态分析、智能综合决策、智能环境监督等智慧环保服务，智慧环境大脑正在环保领域推广普及应用，为建设美丽中国提供强有力支撑。社会信用领域，大数据结合人工智能技术正在开启社会信用春天。芝麻信用人工智能机器学习平台，通过数据分析、处理、挖掘和模型构建，大大提高了经济违约概率预判，助力政府有效防范了金融风险。安全生产领域，人工智能技术助力生产全过程安全保障,全面提升了煤矿、非煤矿山、危险化学品生产储存、烟花爆竹生产储存、民用爆炸物品生产、金属冶炼等企业安全生产事故的预判能力。
科技是国之利器，人工智能发展势不可挡，新一轮产业变革和科技革命的窗口已经开启，人工智能正在成为决定一个国家未来竞争力的关键性要素。发展智慧产业、培育智能经济、构建智慧社会都离不开人工智能技术的支撑，人工智能的发展对企业发展、产业变革、经济增长、国际竞争和社会演进都将会产生重大深远影响。牢牢把握新一代人工智能发展战略机遇，坚定不移地把发展人工智能放在提高社会生产力、提升国际竞争力、增强综合国力、保障国家安全的战略支撑的全局核心位置，率先抢占新一轮产业变革和科技革命战略制高点，是实现中华民族伟大复兴中国梦不可或缺的重要内容。
联系方式：mellowmelon@163.com
关于智能机器人发展前景和现状怎么写和机器人发展的前景的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
