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未來智能機(jī)器人的四大發(fā)展趨勢與應(yīng)用

jf_f8pIz0xS ? 來源:賢集網(wǎng) ? 作者:繞波特   ? 2021-03-07 10:33 ? 次閱讀

幾十年來,人工智能已被描述為科幻小說中的一種邪惡力量。想想HAL-9000,這是亞瑟·克拉克(Arthur C. Clarke)。但是,盡管AI機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用確實(shí)非常復(fù)雜,并且具有潛在的危險(xiǎn),在這十年中,人們將最頻繁地遇到這些神經(jīng)技術(shù),這看起來既普通又積極。但是有一個重要的算法應(yīng)用領(lǐng)域需要實(shí)際工作。

首先是良性用途。我在這里考慮的是已經(jīng)存在原型的領(lǐng)域:人工智能驅(qū)動的活動,到本十年末可能會變得很正常:對話商務(wù)、家庭技術(shù)支持和自動駕駛汽車。但是,第四個機(jī)構(gòu)決策機(jī)構(gòu)目前沒有令人滿意的原型,因此很難修復(fù)。

會話商務(wù): 這是指語音驅(qū)動的銷售活動,其中自然語音是客戶的聲音,在供應(yīng)商端與AI驅(qū)動的機(jī)器人聲音進(jìn)行交互。它與當(dāng)今的電子商務(wù)模式不同,在該模式中,客戶經(jīng)歷了一系列步驟:訪問供應(yīng)商的網(wǎng)站,查看一系列圖片,輸入他們的選擇,鍵入交貨方向,提供信用卡信息,然后確認(rèn)購買。取而代之的是,客戶將從訪問網(wǎng)站或與智能揚(yáng)聲器交談開始。機(jī)器人會向該人打招呼,詢問其如何利用先前的搜索和購買知識來提供幫助。所有這些都將使用自然語言進(jìn)行。隨著時間的流逝,人工智能機(jī)器人甚至可以開始聯(lián)系,為禮物,重新訂購或特殊交易提供建議。

家庭技術(shù)支持:如今,尋求家用電器問題的幫助通常始于致電OEM的客戶服務(wù)臺或本地服務(wù)中心。客戶描述他們的問題,派遣技術(shù)人員到家里,并在現(xiàn)場解決問題。根據(jù)問題,可能需要幾天的時間才能解決。但是,在接下來的幾年內(nèi),當(dāng)發(fā)出第一個呼叫時,它將由24/7漫游器應(yīng)答。將指示您使用手機(jī),并將其相機(jī)對準(zhǔn)型號識別標(biāo)簽,控制設(shè)置,安裝詳細(xì)信息和問題。系統(tǒng)將詢問您一系列問題,以縮小診斷范圍并確定更換零件。然后,您將看到一個教程視頻,該視頻經(jīng)過增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的增強(qiáng),使您能夠自己進(jìn)行許多維修

自動駕駛汽車:全自動駕駛汽車和卡車已經(jīng)在生產(chǎn)中,但是仍然需要人工干預(yù)以確保其安全運(yùn)行。到本十年末,情況將不再如此。自動駕駛汽車和卡車將學(xué)會并迅速實(shí)施對有問題的道路情況(尤其是涉及施工,道路危險(xiǎn),手勢和魯ck駕駛員的那些情況)的適當(dāng)響應(yīng)。這將使通勤者在進(jìn)行中時可以做其他事情,減輕商業(yè)駕駛員的短缺,并改變產(chǎn)品交付的格局。它們的按需功能也可能會影響私家車的所有權(quán)模式。

機(jī)構(gòu)決策:AI最具挑戰(zhàn)性的應(yīng)用不是嵌入在數(shù)字設(shè)備中的應(yīng)用。相反,它們是嵌入到公共和私人機(jī)構(gòu)決策機(jī)制中的機(jī)制,用于決策有關(guān)人類服務(wù)的事情:獲得貸款,擔(dān)保保險(xiǎn),設(shè)定利率,政府福利的資格,刑事量刑,保釋適用性,工作成功的可能性以及獲得醫(yī)療保健的資格等。但是,那些算法的私人開發(fā)者會嫉妒地保護(hù)他們的創(chuàng)作,而政府機(jī)構(gòu)很少透露其算法的工作方式。而且,由于算法會隨著攝取的更多數(shù)據(jù)而不斷變化,因此需要專家全面了解它們的工作原理,而在法庭上為它們辯護(hù)則少得多。但是,更具破壞性的是某些人聲稱這是警方數(shù)據(jù)的真實(shí)表現(xiàn),因此它會無意識地偏向少數(shù)群體,因此可以有效地自動進(jìn)行歧視。

盡管他們可以學(xué)習(xí)對良好行為進(jìn)行建模,但他們也能夠基于偏差會歪曲其結(jié)論的數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)不良行為。然而,人工智能技術(shù)的速度,全面性和成本節(jié)省實(shí)在太有價(jià)值了。預(yù)測到在接下來的十年中,它們將使普通市民及其擁護(hù)者能夠更好地理解,并在必要時向有缺陷的算法提出挑戰(zhàn),從而對有缺陷的AI系統(tǒng)造成損害的可能性進(jìn)行有意義的檢查。
編輯:lyn

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