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可评估发质的智能梳子问世,现代智能有多发达

时间:2017-01-25 21:15 来源:佚名 作者:网络采集 阅读:

  21世纪以来,智能设备已经逐渐走入了人们的生活,而这些高科技的元素也并不仅仅局限于手机和平板电脑了。智能家电、智能灯泡、智能手表…似乎所有领域的产品都可以变得“更聪明”。我们四周无不存在着“智能”的影子,许多曾经想都不敢想的仪器被人类一样样的创造实现。   1.世界首款智能梳子:   1月4日消息,目前推出世界首款智能发刷。智能发刷是两家公司研究和创新科技孵化器合作开发的,安装的传感器来自Withings,产品嵌入了欧莱雅信号分析算法,可以评估发质,对各种护发方式进行监控。报告中指出,发刷如果太硬会对头发造成伤害,比如断裂、发梢分叉。新开发的智能发刷可以减少伤害。   2.智能电动牙刷:   智能电动牙刷是一种新型高科技牙刷,能够分析用户刷牙习惯,记录每颗牙齿信息,并通过移动应用软件将数据显示在智能手机上。   智能牙刷与传统的电动牙刷相比,不仅同样具有高频的震动频率及声波功能,同时能够通过内置   世界首款智能电动牙刷的传感器自动分析用户的刷牙习惯,每次刷牙的时候它都能记录相关的刷牙数据,并且可以将数据传输到智能手机上,通过专用的移动App将所有收集到的数据显示出来。Kolibree公司表示,他们开发出这款智能牙刷的目的是为了帮助人们养成更好的刷牙习惯。   这款电动牙刷可以更换刷头,方便多个用户同时使用,不过分享同一个牙刷会让数据采集混乱,建议每人自备一个。电动牙刷的振动速度可以在4000至12500转每分钟进行调整,电池充满后可以使用一周。   人工智能:   它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。   人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。   人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。   人工智能研究价值:   例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,如今计算机不但能完成这种计算,而且能够比人脑做得更快、更准确,因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”,可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的,人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。   通常,“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识,学习策略,在遇到类似的问题时,运用经验知识解决问题并积累新的经验,就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。   但人类除了会从经验中学习之外,还会创造,即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来,计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说,计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”,很难从一种“质”直接到另一种“质”,或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此,这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。   这是智能化研究者梦寐以求的东西。   2013年,帝金数据普数中心数据研究员S.C WANG开发了一种新的数据分析方法,该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现,新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。本质上,这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径。这种途径是数学赋予的,是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此,计算机不仅精于算,还会因精于算而精于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于全面的操作能力,否则计算机真的有一天会“反捕”人类。   当回头审视新方法的推演过程和数学的时候,作者拓展了对思维和数学的认识。数学简洁,清晰,可靠性、模式化强。在数学的发展史上,处处闪耀着数学大师们创造力的光辉。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来,而数学定理最大的特点就是:建立在一些基本的概念和公理上,以模式化的语言方式表达出来的包含丰富信息的逻辑结构。应该说,数学是最单纯、最直白地反映着(至少一类)创造力模式的学科。   人工智能发展阶段:   1956年夏季,以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会,共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题,并首次提出了“人工智能”这一术语,它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。   从1956年正式提出人工智能学科算起,50多年来,取得长足的发展,成为一门广泛的交叉和前沿科学。总的说来,人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器,那就必须知道什么是思考,更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢?科学家已经作出了汽车,火车,飞机,收音机等等,它们模仿我们身体器官的功能,但是能不能模仿人类大脑的功能呢?到目前为止,我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官,我们对这个东西知之甚少,模仿它或许是天下最困难的事情了。   当计算机出现后,人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具,在以后的岁月中,无数科学家为这个目标努力着。如今人工智能已经不再是几个科学家的专利了,全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科,学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程,在大家不懈的努力下,如今计算机似乎已经变得十分聪明了。例如,1997年5月,IBM公司研制的深蓝(DEEP BLUE)计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(KASPAROV)。大家或许不会注意到,在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作,计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科,计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。   一般认为智能是知识和智力的总和,前者是智能的基础,后者是指获取和运用知识求解的能力。智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统,智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库,具有自学习功能,还有搜集与理解环境信息和自身的信息,并进行分析判断和规划自身行为的能力。   智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统,它在制造过程中能进行智能活动,诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事,去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新,扩展到柔性化、智能化和高度集成化。   从智能制造系统的本质特征出发,在分布式制造网络环境中,根据分布式集成的基本思想,应用分布式人工智能中多Agent系统的理论与方法,实现制造单元的柔性智能化与基于网络的制造系统柔性智能化集成。根据分布系统的同构特征,在智能制造系统的一种局域实现形式基础上,实际也反映了基于Internet的全球制造网络环境下智能制造系统的实现模式。   所谓的智能机器也就是智能机器人,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。由此也可知,智能机器人至少要具备三个要素:感觉要素,运动要素和思考要素。 智能机器人是一个多种高新技术的集成体,它融合了机械、电子、传感器、计算机硬件、软件、人工智能等许多学科的知识,涉及到当今许多前沿领域的技术。机器人已进入智能时代,不少发达国家都将智能机器人作为未来技术发展的制高点。美国、日本和德国目前在智能机器人研究领域占有明显优势。近年来,中国大力研发智能机器人,并取得了可喜的成就。   科学技术向来是把“双刃剑”,智能机器人技术在发挥其积极作用的同时也会给人们带来社会和伦理问题。因此有人担忧:智能机器人将来是否会在智能上超越人类,以至对就业造成影响,甚或威胁人类的生命财产?其实,这方面的担心完全没有必要。智能机器人并非无所不能,它的智商目前只相当于4岁的儿童,它的“常识”比正常成年人就差得更远了。 中国知名学者周海中教授早在1990年发表的《论机器人》一文中就指出:机器人在工作强度、运算速度和记忆功能方面可以超越人类,但在意识、推理等方面不可能超越人类。日本机器人专家广濑茂男教授最近也指出:即使智能机器人将来具有常识,并能进行自我复制,也不可能带来大范围的失业,更不可能对人类造成威胁。只有正确看待和使用智能机器人,才能使其更好地服务人类、造福人类。   在2016中国智能制造业年会上,21世纪经济报道发布了《2016中国制造业竞争力调研报告》。报告显示,目前我国智能制造走了不到30%的路程,到2025年,我国智能制造将能够走过超过50%。面对中国制造2025和工业4.0,传统制造业转型来到了十字路口,如何找准产业定位,在信息化时代加快传统产业转型,是摆在政府和企业面前的共同课题。据了解,目前,我国智能制造已开始呈现出多线并进的发展趋势,项目已覆盖23个行业,装备制造是我国智能制造业的重点扶持行业。相较于传统制造业区域,新的智能制造业主要是珠三角、长三角、环渤海三处齐头并进。

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