人工智能有很多很多的模型/方法来实现,我这里主要谈谈在深度学习下,特别是在编/解码器架构下,机器理解自然语言的原理 。
深度学习理解自然语言是通过编码器(Encoder)来实现的 。对于自然语言的句子,机器并没有办法直接理解它的意思,我们需要用编码器把句子转换成机器比较容易理解的编码才行 。
文章插图
机器人的工作原理?
机器人的工作原理
从最基本的层面来看,人体包括五个主要组成部分:
身体结构
肌肉系统,用来移动身体结构
感官系统,用来接收有关身体和周围环境的信息
能量源,用来给肌肉和感官提供能量
大脑系统,用来处理感官信息和指挥肌肉运动
机器人的组成部分与人类极为类似 。一个典型的机器人有一套可移动的身体结构、一部类似于马达的装置、一套传感系统、一个电源和一个用来控制所有这些要素的计算机“大脑” 。从本质上讲,机器人是由人类制造的“动物”,它们是模仿人类和动物行为的机器 。机器人是“能自动工作的机器”,它们有的功能比较简单,有的就非常复杂,但必须具备以下三个特征:
身体是一种物理状态,具有一定的形态,机器人的外形究竟是什么样子,这取决于人们想让它做什么样的工作,其功能设定决定了机器人的大小、形状、材质和特征等等 。
大脑就是控制机器人的程序或指令组,当机器人接收到传感器的信息后,能够遵循人们编写的程序指令,自动执行并完成一系列的动作 。控制程序主要取决于下面几种因素:使用传感器的类型和数量,传感器的安装位置,可能的外部激励以及需要达到的活动效果 。
动作就是机器人的活动,有时即使它根本不动,这也是它的一种动作表现,任何机器人在程序的指令下要执行某项工作,必定是靠动作来完成的 。
从技术上说,机器人可以认为是一种通用的机械平台,就好像电脑是通用的计算设备,而计算器只能计算一样 。
机器人系统通过安装具有通用性功能的感知设备(也就是传感器,如摄像头,测距仪等等),通过处理,可以对各种场景(术语是非机构化的,也就是说不是特意搭出来的简单实验环境)进行识别;在此基础上,利用认知技术,可以对场景进行理解,比如通过摄像机判断哪些是人,哪些是茶杯(当然,这些技术实际上是属于图像识别的研究范畴,但机器人是集成学科,各个学科的成果都要拿来用);通过对场景的理解,机器人使用通用性的机构(比如仿人手的机械手,这种东西工业上不用的,因为无论干那个具体工作,都可以有针对性的执行器使用,但机器人更多考虑的是通用性,就是不应定最适合某一个工作,但要能很多工作都可以干),去完成指令 。
如果再往一个低一些的层面说,就是机器人内部有台计算机,通过读取各个传感器的信息,做出判断,并且调用电机实现相关的动作 。
值得说明的一点是,机器人是集成学科,具体的某一个技术基本上都有学科单独研究,机器人研究的是如何把很多已有的功能拼起来 。所以不要对机器人有什么幻想性的东西,他里面每个单独的部分,拿出来都有其他产品的 。
另外你可能很疑惑的是人工智能,其实这个领域,电脑游戏行业做得比机器人行业还高级,除了最顶尖的机器人,其他的和游戏里面的AI水平差不多的 。
【人工智能原理是什么,机器人的工作原理?】机器人应该是“能自动工作的机器”,它们有的功能比较简单,有的就非常复杂,但必须具备以下三个特征:身体是一种物理状态,具有一定的形态,机器人的外形究竟是什么样子,这取决于人们想让它做什么样的工作,其功能设定决定了机器人的大小、形状、材质和特征等等 。大脑就是控制机器人的程序或指令组,当机器人接收到传感器的信息后,能够遵循人们编写的程序指令,自动执行并完成一系列的动作 。控制程序主要取决于下面几种因素:使用传感器的类型和数量,传感器的安装位置,可能的外部激励以及需要达到的活动效果 。动作就是机器人的活动,有时即使它根本不动,这也是它的一种动作表现,任何机器人在程序的指令下要执行某项工作,必定是靠动作来完成的 。
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