摘要: 日前, 麻省理工科技评论中国, DeepTech 联合 COLMO AI 科技家电举行的一场线上 TR35 青年科学家分享会圆满落幕......
这次分享会主要围绕 "AI 重构未来" 的主题展开, 针对新基建浪潮, 市场环境变化, AI 芯片, 机器人, AI 技术产业趋势等时下热点, 邀请了来自投资机构, 学术界, 产业界的多方专家精英进行了专业分享和讨论.
智能家电正在告别 "伪" 智能
美的集团洗衣机事业部研究院院长高弘锡表示, 近年来, 随着智能家居, 智慧生活概念的火热, 很多厂家都开始跟风把物联网, 语音交互等技术跟家电产品进行简单结合, 这给消费者造成了不少认知上的偏差, 很多产品并没有从实用和体验层面出发给用户生活带来切实有效的改变.
COLMO 智能洗衣机针对这些用户痛点, 研发了专门的多神经网络模型, 柔性物体类型识别技术, 基于图像语义分割的多模型融合的衣物重量和颜色识别技术, 以及基于大数据的动态参数自适应匹配技术.
用户无须在衣物中添加额外的标签, 也不需要分开逐件投入, 洗衣机就可以准确地将滚筒内的衣物和背景分离进行有效识别, 在 1 秒内可识别得出衣物重量, 数量, 类型, 材质等信息, 在衣物混合洗的情况下, 目前视觉识别技术准确率也能达到 85% 以上.
机器人的 "通用智能本体" 研究更进一步
上海交通大学研究员, 博士生导师, 非夕机器人首席 AI 科学家卢策吾介绍了智能机器人行业的 "通用智能本体" 研究, 该项目研究论文被 Nature 机器智能子刊录用, 也在中国工程院院刊上进行了发表.
在当下的机器人技术环境下, 每一个任务都要单独去设计一套软硬件系统, 而反观人类, 人是一个通用的智能本体, 可以把一项技能以非常低成本的方式, 在各种活动和任务中去迁移执行; 另一方面, 机器人在未来会去执行各种各样无穷尽的任务, 如果每一个任务执行方式都需要单独的定制开发, 整体成本是巨大的......
通用智能本体应具备怎样的特性? 卢策吾认为主要有三点: 1, 可迁移性. 在执行大多数任务时, 无需更换本体, 用户只需提供简单的任务描述, 无需重新设计底层通用硬件, 协议和操作系统; 2, 可扩展性. 和通用计算机的模块 (CPU,RAM) 一样, 各个基本模块相对独立, 且可升级; 3, 可群智性. 面向群体智能, 知识可增长, 经验可共享.
在机器人行业, AI 技术的应用也有很大的局限性, 比如依赖深度学习, 算法面对没有见过或者训练过的数据它就难以识别进行下一步的操作. 例如, 我们想要告诉机器人这是一把剪刀, 只能通过大量的图片数据训练告诉它长成这个样子的物品就是剪刀, 这仍是一个模式识别的弊端, 机器人并没有真正理解剪刀的概念和交互操作方式.
卢策吾认为, 基于有泛化能力的元操作集合, 通过与物体交互操作, 智能体对物理世界 ( 特别是操作对象 ) 会产生更加深刻的理解, 而以元操作为基本单位建立统一协议, 能为实现本体之间经验共享的群体智能打下基础, 未来有望在工业, 餐饮, 医疗, 家用等诸多机器人领域应用.
点评: 现在的伪智能确实太多了, 很多人不分自动化, 数字化和智能化的区别, 稍微有点自动化的, 就称为智能化, 人工智能. 大数据与人工智能也不分, 这两者确实有很密切的关系, 但是大数据并不等同于人工智能, 不能将两者混为一谈.
美的这个洗衣机确实可以称得上是人工智能, 是对家电智能化非常有益的探索, 值得其它家电企业学习. 最重要在于, 家电企业, 以及所有的企业, 需要学习美的是, 不要把简单的自动化等伪智能就当作智能化, 人工智能, 并大吹特吹, 忽悠消费者.
真正高水平的智能化, 则是像上海交大的这个研究."机器人在未来会去执行各种各样无穷尽的任务, 如果每一个任务执行方式都需要单独的定制开发", 这就是自动化. 任务稍有变化, 就需要进行精确编程或设置, 现在制造业很多生产线和工业机器人就是这样. 就像文中这张图, 如果机器人使用不同的杯子, 都需要人根据具体杯子对机器人进行设定, 那就是自动化, 不是智能化.
真正的智能化则是 "用户只需提供简单的任务描述", 比如 "把一个杯子里的水倒入另一个杯子", 那么不管大杯子, 小杯子, 各种形状的杯子, 也不管杯子放在桌子上的什么地方, 即不用放在精确的位置, 机器人都能做到, 这就是智能化. 也就是说机器人要有 "迁移的可能性" 和 "泛化的能力".
从交大的这个研究成果中, 我们也看到了在真正的人工智能, 通用人工智能研究上有了可喜的进展, 希望他们再接再厉, 也希望有更多业界研究者加入到这个行列中来.
道翰天琼认知智能简介机器人平台 API 接口机器人大脑
. 认知智能是计算机科学的一个分支科学, 是智能科学发展的高级阶段, 它以人类认知体系为基础, 以模仿人类核心能力为目标, 以信息的理解, 存储, 应用为研究方向, 以感知信息的深度理解和自然语言信息的深度理解为突破口, 以跨学科理论体系为指导, 从而形成的新一代理论, 技术及应用系统的技术科学. 认知智能的核心原理范畴包括: 1. 宇宙, 信息, 大脑三者关系; 2. 人类大脑结构, 功能, 机制; 3. 哲学体系, 文科体系, 理科体系; 4. 认知融通, 智慧融通, 双脑 (人脑和电脑) 融通等核心理论体系. 认知智能实现落地四步走: 1. 认知宇宙世界. 支撑理论体系有三体 (宇宙, 信息, 大脑) 论, 易道论, 存在论, 本体论, 认知论, 融智学, HNC 等理论体系; 2. 清楚人脑结构, 功能, 机制. 支撑学科有脑科学, 心理学, 逻辑学, 情感学, 生物学, 化学等学科. 3. 清楚信息内涵规律规则. 支撑学科有符号学, 语言学, 认知语言学, 形式语言学等学科. 4. 系统落地能力. 支撑学科有计算机科学, 数学等学科. 认知智能是计算机智能体系发展的高级阶段, 但不是最终阶段, 最终阶段或是通用智能 (强人工智能), 是人工智能发展的下一阶段, 是智能体系发展的高级阶段. 智能体系, 从计算智能到感知智能, 再从感知智能到认知智能, 再从认知智能到通用智能强智能. 智能体系大概会经历四个阶段. 认知智能, 只是智能体系的第三个阶段, 也代表了智能体系发展的第三个时代, 认知智能时代. 计算智能 数值数据计算为基础. 感知智能 以模仿人类感知环境信息为基础. 认知智能 以模仿人类认知理解记忆思维等能力为基础. 通用智能 以全方位模仿人类智慧等能力为基础 . 认知智能的核心理论体系包括 HNC(中科院黄曾阳教授创立此理论体系), 融智学(中美塞尔研究中心主任知名学者教授邹晓辉老师创立此学科), 三体(宇宙, 信息, 大脑) 论(杭州道翰天琼智能科技有限公司创始人李坤创立此理论),. 同时还包括中西方哲学体系 (易经, 道德经, 存在论, 本体论, 认知论等), 脑科学, 心理学, 逻辑学, 情感学, 生物学, 化学, 符号学, 语言学, 认知语言学, 形式语言学, 计算机科学, 数学等学科. 认知智能理论体系涉及多学科理论体系, 跨界融通多学科理论体系, 是认知智能从业者所必备的基本功. 整套认知智能理论体系融合了多个学科, 多个领域的的理论思想体系, 融合之后, 才能从各个学科的角度去认知和解密认知智能的奥秘, 解密人类大脑的结构, 功能和机制. 从而得以复制人脑的核心八大能力, 得以让计算机和机器人具备类人脑的三智(智慧, 智力, 智能) 能力. 三体论是探索研究宇宙, 信息 (融智学信息八大形式信息) 和人 类大脑三者关系的理论体系. 三者关系形式化类比就如同照相机. 宇宙类似照相机的取景地, 信息类似照相机镜头获取到的取景地信息, 大脑类似照相机的底片. 宇宙中存在着大量的客观信息, 这些信息在表达着宇宙的客观事物. 宇宙的客观事物信息化之后, 就变成了信息体系. 因此宇宙是信息的本质来源, 信息是宇宙的信息化表示. 信息被人类大脑感知和认知之后, 有部分信息则会存储在人脑内部. 这些信息到达人脑之后就存储在人脑内部的各个区域的神经元之上. 因此外界信息是人类大脑内部的信息本质来源之一, 人类大脑是外界信息的载体之一. 客观宇宙和大脑的关系是, 大脑内部存储着宇宙的局部世界, 大脑内的世界和宇宙的局部有着相同或者非常类似的地方. 因此宇宙的局部在大脑中存在映射. 这个映射的建立, 就是通过信息这个中间媒介建立起来的. 因此人脑, 信息, 大脑三者关系非常类似照相机的取景地, 镜头和底片. 同时大脑内部的结构如果无限放大, 结构就类似宇宙结构, 而宇宙无限缩小的时候, 其结构就非常类似人类大脑内部的结构. 具体可详查宇宙和大脑结构对比. 融智学是著名学者教授中国塞尔研究中心主任邹晓辉老师创立的一门全新的学问体系. 其创立的背景是呼应第一次认知大飞跃. 其创立的目的是引领第二次认知大飞跃. 融智学的细化目的包括抽象出简美的融智观和融智法, 理论上确立理义法道 (本质)(物意文现象) 智能化系统工程, 工程上探索言识软硬形式化系统工程, 应用上践行教管学用社会化系统工程. 其核心三部曲包含理论融智学, 工程融智学和应用融智学. 理论融智学包含三菱锥, 四面体, 融智方法论, 智能化系统工程. 工程融智学包括间接信息形式化体系, 言识软硬形式化工程体系. 应用融智学包括懂会熟巧用思想体系, 教管学用社会化系统过程体系. 融智学在应用融通上又包含三部分, 金融与智融, 斗智与融智, 单音节的言和自然数格点等体系. 融智学的博度, 广度和深度都是目前单一学科体系难以企及的. 融智学的智慧体系来源于八大学科体系, 是众多学科智慧体系的集大成者, 在培养跨界人才, 培养认知智能人才上有着不可取代的作用. 同时也是认知智能理论体系的奠基理论体系之一. HNC 自然语言处理技术 (国家 "973" 计划项目 G1998030506) 是一种具有原始创新特点的自然语言理解处理技术. HNC 自然语言处理技术 (国家 "973" 计划项目 G1998030506) 是一种具有原始创新特点的自然语言理解处理技术. 该技术以中科院声学所黄曾阳研究员创立的概念层次网络 (简称 HNC) 理论为指导. HNC 理论认为: 自然语言理解的本质是概念联想脉络激活, 扩展, 浓缩, 转换与存储的全过程运作. 激活运作的要点是语句的理解; 扩展与浓缩运作的要点是段落与篇章的理解, 转换与存储的要点是记忆与学习. 语句的理解必须定位于概念联想脉络运作全过程的激活. 并且建立了自然语言的概念空间. 语句及自然语言的理解, 就是从语言空间向语言概念空间的映射过程. 这一处理方案, 使计算机能够进入自然语言的语义深层, 在 "懂" 的基础上完成对自然语言的各种处理. 该技术在汉语语句理解处理方面居国际领先水平. 认知智能是智能体系发展的第三个阶段. 因此计算智能, 感知智能的相关技术体系也会被继续沿用, 传承, 发展, 创新. 计算智能, 感知智能技术体系, 也是认知智能技术体系的基础之二. 在之前两个体系之上认知智能创新发展了全新的技术体系. 包含认知维度识别, 概念层次网络(词脑, 字脑, 概念维度网络等都类似此结构), 万维图谱(几十种图谱的组合, 包含属性图谱, 行为图谱, 状态图谱, 数量图谱, 因果图谱等各种图谱), 双字棋盘, 句类肯否褒贬识别, 深度语言理解, 计算机记忆, 计算机类脑学习, 计算机语言自组织, 计算机情感, 计算机逻辑系, 计算机意识, 以及计算机感知技术与认知技术融合贯通的能力而形成的技术体系等核心技术体系. 认知智能和人工智能在技术底层的最大形式化区别就是, 无需繁复的标注, 无需繁复的训练调优. 在时效上, 在成本上, 在智能程度上, 在最终端客户认可度上, 都有非常大的优势. 具体可查看认知智能和人工智能的区别对比. 整个认知智能技术体系, 以后会有大量的专题资料介绍讲解, 所以这里不做过多详述. 人工智能以模仿人类感知能力为基础, 重点在感官能力的模仿. 认知智能以模仿人类认知能力, 理解能力, 记忆能力, 逻辑思维能力, 情感能力等能力为基础. 重点在认知, 理解, 记忆, 思维, 情感等类脑能力方面进行研究突破. 认知智能和人工智能对应的智能体系分别是第三阶段和第二阶段. 从时代划分上, 分别对应认知智能时代和人工智能时代. 随着人工智能技术体系天花板的产生, 亟待需要新的智能体系来创新, 突破, 引领新时代的发展. 从人工智能过度到认知智能也是科技和社会发展的必然趋势. 同时认知智能, 新一代智能体系也是国家 2030 科技方面的重要战略规划. 认知智能是以人脑认知体系为基础, 以复制人脑核心能力为研究方向的计算机分支新学科之一. 认知智能不是产品, 是一套理论, 技术和应用系统体系. 其代表的是一个全新认知智能时代. 人工智能目前所覆盖的市场, 行业, 以及相关产业, 认知智能会全方位覆盖, 升级和改造. 并且还会开拓出新的蓝海市场, 新的行业乃至全新的产业体系. 随着国家 2030 科技战略的推进和国家新基建的推进, 5G 的推进和落地, 万物互联时代的到来, 急迫需要的就是万物智能体系. 核心八个字, 万物互联, 万物智能. 现在的人工智能体系, 存在诸多弊端, 认知智能要传承, 发展, 创新人工智能体系, 革除人工智能的弊端, 开创全新理论, 技术, 应用系统, 市场, 产业等. 随着认知智能的深度发展, 目前互联网行业, 移动互联网行业, 大数据行业, 人工智能行业等相关行业都会得到全面的升级改造. 认知智能相关体系会在未来 10 年之内成为科技领域的基础设施体系之一. 认知智能 赋能百业 全新时代!
接口申请官网地址: www.weilaitec.com
接口地址(例子):
http://a239p06512.zicp.vip/web/BuAppJava.bujqrex?apikey="+apikey+"&msg="+msg+"&ip="+ip
用户端消息内容.
String msg ="你在干嘛呀?";
apikey 参数. 这个 apikey 就是网站上申请的 APIKEY
- apikey ="";
- // 客户端 ip, 最终用户端的唯一标识(可以是用户端的 IP, 或者手机设备号, 或者微信号或者, qq 号码等能证明身份的唯一标识就可以)
- String ip ="";
- // 这里一定要 encode 转换编码. 转成 GBK.
- msg = URLEncoder.encode(msg, "GBK");
三个参数全部小写
msg 参数就是传输过去的对话内容.
msg 参数要编码成 gbk, 不然会乱码.
接口具体代码:
- package ai.nlp.jiekou.test;
- import java.io.ByteArrayOutputStream;
- import java.io.IOException;
- import java.io.InputStream;
- import java.io.UnsupportedEncodingException;
- import java.NET.HttpURLConnection;
- import java.NET.URL;
- import java.NET.URLEncoder;
- import ai.nlp.util.changliang.ChangLiangZi;
- public class ApiTest {
- /**
- * Get 请求, 获得返回数据
- * @param urlStr
- * @return
- */
- private static String opUrl(String urlStr)
- {
- URL url = null;
- HttpURLConnection conn = null;
- InputStream is = null;
- ByteArrayOutputStream baos = null;
- try
- {
- url = new URL(urlStr);
- conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
- conn.setReadTimeout(5 * 10000);
- conn.setConnectTimeout(5 * 10000);
- conn.setRequestMethod("POST");
- if (conn.getResponseCode() == 200)
- {
- is = conn.getInputStream();
- baos = new ByteArrayOutputStream();
- int len = -1;
- byte[] buf = new byte[128];
- while ((len = is.read(buf)) != -1)
- {
- baos.write(buf, 0, len);
- }
- baos.flush();
- String result = baos.toString();
- return result;
- } else
- {
- throw new Exception("服务器连接错误!");
- }
- } catch (Exception e)
- {
- e.printStackTrace();
- } finally
- {
- try
- {
- if (is != null)
- is.close();
- } catch (IOException e)
- {
- e.printStackTrace();
- }
- try
- {
- if (baos != null)
- baos.close();
- } catch (IOException e)
- {
- e.printStackTrace();
- }
- conn.disconnect();
- }
- return ChangLiangZi.WU;
- }
- public static void main(String args []){
- // 三个参数全部小写
- //msg 参数就是传输过去的对话内容.
- //msg 参数要编码成 gbk, 不然会乱码.
- String msg ="你在干嘛呀?";
- //apikey 参数.
- String apikey ="UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV";
- // 客户端 ip, 最终用户端的唯一标识(可以是用户端的 IP, 或者手机设备号, 或者微信号或者, qq 号码等能证明身份的唯一标识就可以)
- String ip ="127.0.0.1";
- // 这里一定要 encode 转换编码. 转成 GBK.
- try
- {
- msg = URLEncoder.encode(msg, "GBK");
- } catch (UnsupportedEncodingException e)
- {
- e.printStackTrace();
- }
- System.out.println(opUrl("http://a239p06512.zicp.vip/Web/BuAppJava.bujqrex?apikey="+apikey+"&msg="+msg+"&ip="+ip));
- }
- }
来源: http://www.bubuko.com/infodetail-3632162.html