IDC에 따르면 최근 IT 산업은 2019 년 글로벌 디지털 변환 프로젝트의 40 %가 인공 지능 서비스를 이용할 것으로 예측 발표했다. 2021, 상용 엔터프라이즈 애플리케이션의 75 %가 인공 지능을 선택할 것이다, 소비자의 90 % 이상은 것 고객 서비스 로봇, 인공 지능과의 상호 작용은 완전히 지능형 홈의 분야에 침투됩니다.
인공 지능에 의해 초래 거대한 변화에 대응하여, 중국 정부는 "인공 지능 개발 계획의 새로운 세대."발행 계획에 따르면, 2030 년, 중국은 인공 지능의 핵심 산업 규모 1 조 개 이상의 위안, 10 개 이상의 관련 산업의 규모를 구현할 조 위안.이 계획은 2030 년까지, 중국의 인공 지능 이론, 기술 및 응용 프로그램은 전체 세계 선진 수준에 도달 인공 지능의 세계에서 혁신의 중심지가 될 것을 보여줍니다.
상대방이 인간 사회를 파괴하지 않는 지능적인 기계를 고려하더라도, 인류는 지능 기계의 개발에 도움이됩니다 하나 그러나, 로봇과 인공 지능 (AI)이 주제에 대해 이야기보기 대중의 점들은 두 진영으로 나누어 져 이 프로젝트의 기초는 분명히 사람들의 고용 기회에 영향을 미칠 것입니다.
특히, 한편으로, 많은 반복적이거나 순전히 트랜잭션 작업은 자동화로 대체되었습니다; 반면에, 로봇의 높은 또는 위험한 무거운 물리적 요구에 일부 작업은 옥스퍼드 대학에서 발표 한 조사 결과에 따라, 완료됩니다. 쇼는, 향후 20 년은, 작업의 미국 47 %는 로봇 및 자동화 기술로 대체 될 수있다. 그러나, 자동화 작업의 일부는 또한 교육을 포함하여 기술과 혁신에 대한 더 많은 지역과 같은 일부 작업을 만듭니다 교체 건설, 배포, 유지 보수, 수리 및 개발. 그래서 우리는 제대로 지능형 로봇이 어떻게 개발하는 방법을 살펴 것인가?
성장 통합의 로봇과 인공 지능은 더 자율적 인 로봇의 탄생을 양산 할 것이다.이 로봇은 따라서 자기 실행 가까운 것의 감각을 생성, 추가 언어를 고급 행동 및 학습 경험 등의 반응, 다양한을 분석하고 생성 할 수있을 것입니다 상태.
지능형 로봇에 개최 반대 의견을 제거하기 위해, 전자 파넬은 로봇과 인공 지능 프로그램의 가장 혁신적인 병원, 공장 및 작업장 개발을 해결하기 위해 설계된 일련의에 대한 조사를 실시하고 그에 따라 세 가지를 요약 로봇 및 지능형 자동화의 주요 동향은 향후 5 년에 개발을 강화한다.
1. 로봇의 모양과 동작은 곧 인간에 더 유사합니다
현재 영화에서 보는 것과는 달리, 대부분의 로봇은 인간이 아닌 사람처럼 보이지 않습니다. 대부분의 자동화 된 제조 분야의 로봇 식 로봇 팔은 들어 올림, 조임 또는 용접 작업을 수행 할 수 있지만 그러나 인간의 특성은 없지만 병원, 요양원 및 기타 서비스 및 사회 장면에서 로봇을 대체함에 따라 로봇의 의인화 된 특성과보다 인간화 된 대응 모델이 변화하고 있습니다. 그것은 점점 더 중요 해지고 있습니다.
그러나 휴먼 노이드 로봇이 인간에 대한 사람들의 우려를 증가 시키거나 완화시킬 것인지, 특히 자율 휴먼 노이드 로봇이 일반 인간의 작업장에 참여하기 시작하는지 여부를 주장하기에는 아직 시기상 다. 절대로 피곤하지 않고 실수를하는 일이 거의 없으며 인상을 요구하지는 않지만 실제 인간을 적대적인 것으로 만들 수있는 휴머노이드 로봇의 완벽한 특성입니다.
로봇은 점차적으로 인간의 특성을 점차적으로 보유 할뿐만 아니라 고급 인공 지능을 통해 인간의 지능에 빠르게 접근합니다. 심층 강화 학습은 행동주의 심리학에서 영감을 얻은 기계 학습 영역 중 하나로서 동물과 인간의 긍정적 또는 부정적 영향을 이끌어냅니다. 결과에서 행동을 학습하는 방법이 방법을 사용하여 센서 장착 로봇은 시행 착오를 통해 지속적으로 진행하는 방법을 배우고 그 결과를 초래하는 행동과 긍정적 인 결과를 연관시킬 수 있습니다.
기계가 능력이 복잡한 경우를 해결하기 위해, 지능적인 행동을 생성하고, 인간의 정신을 모델링하여보다 현명한 의사 결정을 개발할 수있다 할 수있다 강화 학습의 깊이의 평가와 관련된 데이터를 기반으로 신경망 알고리즘의 깊이를 결합하여. 2016 물리 치고 세계 챔피언 AlphaGo도 시행 착오와 과거 대회의 지속적인 분석을 기반으로 컴퓨터 프로그램에 의해 훈련 방어 이동합니다.
보강 학습은 로봇의 분야에서 기계의 행동 패턴을 점점 더 의식적인 신체와 유사하게 만드는 데 사용되어 자동 운전 및 산업 자동화와 같은 분야에서 로봇의 적용을 심화시키는 데 도움이됩니다. 로봇 및 기타 첨단 기술의 지속적인 통합으로 그들은 매우 복잡한 작업과 학습 경험은 또한 높은 수준의 의사 결정이 필요한 작업을 수행 할 수 있습니다. 이는 특히 인간에게 위험하거나 부적합한 작업 환경에 유용합니다.
사회 기술 전문가 셰리 터클이 지적 하듯이 '얼굴 로봇은 우리의 상상력을 트리거 할 수 있습니다 : 우리는 로봇이보기의 인간 지점의 문제에 설 수 있다고 생각하고, 그 반대의'인공 지능, 인간 - 로봇의 더 성숙한 개발 다양한 상황에서 역할 교환을 구현할 가능성이 커지고 있습니다.
2. 사물의 인터넷은 로봇이 기능적으로부터 사회적으로 힘을 얻도록합니다.
현재, 대부분의 소비자 중심 로봇이 순수하게 기능적인 작업을 수행하도록 설계되어, 룸바 진공 청소기에 대한 항공 운송에서 무인 항공기는. 로봇 연구 개발의 대부분은 사람들과 의사 소통의 문제를 고려하지 않고 순수하게 인간의 서비스입니다.
향후 5 년 동안 로봇과 인간의 관계가 변화 할 것이며 고급 음성 및 이미지 인식 소프트웨어와 인공 지능이 결합되어 로봇 산업에 널리 채택되면서 소비자 중심의 기능 로봇이 곧 사회적 동반자가 될 것입니다. 변화 : 사물의 인터넷이 등장하면서 소비자 로봇은보다 지능적이고 상황을 잘 파악하게되었습니다.
3. 저가의 하드웨어가 소비자 로봇의 붐을 가속화 할 것입니다.
가장 중요한 것은 다양한 하드웨어 구성 요소의 비용이 지속적으로 감소하여 소비자 로봇 개발의 주요 동인이 될 것입니다. 스마트 폰이 급속하게 발전함에 따라 카메라, 센서, 음성 인식 모듈 많은 수의 휴대 전화 응용 프로그램으로 인해 비용이 어느 정도 절감되었으므로 개인 로봇의 소유는 더 이상 수백만 달러에 달하는 특허가 아니며 가까운 미래에 글로벌 일반 사람들이 자신의 로봇을 소유 할 수 있습니다.
또한, 드미트리 그리 신 그리 신 로봇의 세계 최대 규모의 벤처 캐피탈 펀드 전용 로봇 머리에 따라 조사 저가의 전자 라즈베리 파이와 아두 이노 오픈 소스 개발 보드의 광범위한 확산은 또한 로봇 시장의 발전을 촉진 것을 보여줍니다 발표했다.이 강력한 낮은 비용 전자 제품 매니아 따라서 집에서 만든 로봇 운동의 발전에 기여하고, 자신의 자율적 인 장치를 개발하기 위해 과거에 비용의 일부를 만들 수 있습니다.
로봇의 연구 개발에 참여하는 사람들의 수가 더 많아지며 향후 5 년 내에 로봇을 중심으로하는 많은 벤처 기업이 출현 할 것으로 예상되지만 저가 회로는 이러한 개발 동력을 지원하기에 충분하지 않을 수 있습니다. 로봇이 해결해야 할 중요한 문제는 여전히 많은 로봇이 '중량 - 전력 비율'에 시달리고 있다는 것인데, 로봇 행동의 '인간화'를 실현하려면 복잡한 인공 지능 알고리즘을 실행하여 대량 처리 작업을 수행해야합니다. 현재,인지 로봇의 연구 개발은 잘 갖추어 진 연구 실험실에 국한되어있다.
불행히도 무어의 법칙은 내부 회로의 크기와 비용을 크게 줄이는 데 도움이 될 수 있지만 배터리, 모터 및 프로세서는 아직 소비자 용 로봇을 현실로 만들기 위해 먼 길을 가고 있습니다.
