人工智能機器人（人工智能機器人介紹）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于人工智能機器人的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 人工智能機器人有哪些危害？
• 人工智能機器人發(fā)展有什么影響?
• 人工智能與機器人有什么區(qū)別？
• 人工智能機器人的訓練原理

人工智能機器人有哪些危害？

人工智能并不是局限于機器人這一個品種。理想中的人工智能應該是包含著各種形態(tài)的“機械生命體”{智能體}，可概括的形體來說，可以是計算機程序、機器人、車載硬件、芯片、手機等，而人工智能就存在與這些硬件當中的軟體內。

機器有自己的思維是否會對人類自身產生威脅，這是科學家和人們需要考慮的。電影《我與機器人》便描述了一個機器反而要消滅人類的悲劇。同時，大量人工智能的產生會造成大量的失業(yè)。由此而見，我們需要做的還有很多更不能讓“失業(yè)潮流席卷而來”。

2.人工智能機器人被恐怖分子利用。據(jù)國外媒體報道，2016 多國專家齊聚日內瓦研討“人工智能自動化系統(tǒng)”問題，并一致認為應盡早嚴控此類機器人的發(fā)展與利用。會后，聯(lián)合國發(fā)表最新報告警告稱，恐怖分子有可能希望建立一支機器人部隊，機器人武器一旦落入恐怖分子之手，后果將不堪設想。

人工智能機器人發(fā)展有什么影響?

1、體力勞動性的行業(yè)面臨大規(guī)模失業(yè)的風險。
據(jù)2018年人力資源和社會保障部新聞發(fā)布會介紹，2018年末中國失業(yè)率達4.05%機器人不會犯錯，不會累，不需要休息，不需要工資。這完全可以代替很多職業(yè)，例如工人，司機等等不需要思想的工作。如此便會導致大批大批的人失業(yè)，大批大批的人整日無所事事。

2、人類的精神生活退化。

人工智能機器是沒有感情的。如果此刻你的身邊，你的同學，你的朋友，都是人工智能機器人，你會受得了嗎？現(xiàn)在的社會，是一個物質的社會，但更是一個精神的社會，如果人工智能機器人越來越多，這個世界將沒有感情，沒有喜怒哀樂，到處都是冷冰冰的，沒有藝術，沒有精神食糧，到處都是機械化的。

3、人工智能機器人具有很大危險性。

比如電影《我與機器人》便描述了一個機器反而要消滅人類的悲劇。早在2015年，德國大眾的一家汽車制造工廠，一個機器人誤殺一名外包公認。而作為人工智能發(fā)展大國——日本，至今為止，已經有20人死于機器人誤殺事件，而有高達8000的人數(shù)被機器人致殘，而如果一旦人工智能機器人落到恐怖分子的手里，那后果將會更加不堪設想。

人工智能與機器人有什么區(qū)別？

主要區(qū)別是，性質不同、特點不同、應用不同，具體如下：

一、性質不同

1、人工智能

人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。

2、機器人

機器人是一種能夠半自主或全自主工作的智能機器。

二、特點不同

1、人工智能

人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

2、機器人

機器人具有感知、決策、執(zhí)行等基本特征，可以輔助甚至替代人類完成危險、繁重、復雜的工作，提高工作效率與質量，服務人類生活，擴大或延伸人的活動及能力范圍。

三、應用不同

1、人工智能

機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統(tǒng)，自動規(guī)劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。

2、機器人

我國的機器人專家從應用環(huán)境出發(fā)，將機器人也分為兩大類，即工業(yè)機器人和特種機器人。工業(yè)機器人是指面向工業(yè)領域的多關節(jié)機械手或多自由度機器人。特種機器人則是除工業(yè)機器人之外的、用于非制造業(yè)并服務于人類的各種先進機器人，包括：服務機器人、水下機器人、娛樂機器人、軍用機器人、農業(yè)機器人等。在特種機器人中，有些分支發(fā)展很快，有獨立成體系的趨勢，如服務機器人、水下機器人、軍用機器人、微操作機器人等。

參考資料來源：百度百科-人工智能

參考資料來源：百度百科-機器人

人工智能機器人的訓練原理

人工智能機器人的訓練原理通常是基于機器學習的方法，具體來說，它包括以下幾個步驟：

數(shù)據(jù)采集：首先，需要收集大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以來自機器人在實際環(huán)境中的行為、傳感器數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)可以用來訓練機器人的模型，以幫助機器人更好地理解環(huán)境和執(zhí)行任務。

數(shù)據(jù)預處理：收集到的數(shù)據(jù)需要進行預處理，以減少噪聲和提高數(shù)據(jù)質量。這包括數(shù)據(jù)清洗、去噪、歸一化等處理。

特征提?。涸跀?shù)據(jù)預處理之后，需要對數(shù)據(jù)進行特征提取，以便機器人可以更好地理解數(shù)據(jù)和環(huán)境。特征提取的目的是將原始數(shù)據(jù)轉化為機器學習算法所能處理的形式。

模型訓練：接下來，需要選擇適合的機器學習算法，并使用已經處理好的數(shù)據(jù)進行訓練。在訓練過程中，算法會不斷地根據(jù)輸入數(shù)據(jù)進行調整和優(yōu)化，以提高模型的準確性和魯棒性。

模型評估：完成模型訓練后，需要對模型進行評估，以確定模型的性能和效果。這可以通過使用測試數(shù)據(jù)進行驗證和測試，以便確定模型的準確性和可靠性。

模型優(yōu)化：根據(jù)模型評估的結果，可以對模型進行優(yōu)化，以提高模型的性能和效果。

通過上述步驟的訓練，機器人可以不斷地學習和適應環(huán)境，從而具備更強的智能和執(zhí)行能力。

以上就是關于人工智能機器人相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。

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