第21屆機(jī)器人世界杯

機(jī)器人世界杯是97年開(kāi)始在名古屋辦的拓诸，目標(biāo)是相當(dāng)有意思的侵佃，就是希望在2050年前，能夠制造出戰(zhàn)勝人類足球世界冠軍的機(jī)器人隊(duì)伍奠支。今年是第21屆馋辈，又回到名古屋。
現(xiàn)在這項(xiàng)比賽的影響力無(wú)疑在擴(kuò)大倍谜，中國(guó)的大學(xué)取得了相當(dāng)棒的成績(jī)迈螟。
值得一提，會(huì)場(chǎng)有很多孩子尔崔，因?yàn)槭窃谌毡九e辦答毫，但不只有很多當(dāng)?shù)匦∨笥眩€有很多國(guó)內(nèi)的孩子也去了季春，都在積極參與洗搂。說(shuō)到這個(gè)，不得不提到STEAM，這個(gè)steam不是指那個(gè)游戲平臺(tái)耘拇，而是一個(gè)綜合教育的概念撵颊，每個(gè)代表一個(gè)學(xué)科，即：S：科學(xué)（Science）惫叛，T：技術(shù)（Technology）秦驯，E：工程（Engineering），A：藝術(shù)（Art）挣棕，M：數(shù)學(xué)（Math）。如果掌握了這些亲桥，又可以綜合運(yùn)用的話洛心，孩子們是否就可以解決自己在未來(lái)面對(duì)的所有問(wèn)題呢？
樂(lè)觀的說(shuō)题篷，在steam這樣的綜合教育下词身，孩子還會(huì)懼怕困難么？恐怕只有困難才會(huì)讓他們更興奮番枚，更能大展身手法严，會(huì)有使用自己學(xué)來(lái)的東西去克服苦難，甚至改變世界葫笼。孩子天生都是好勝的深啤，從他們愛(ài)玩兒游戲比如王者農(nóng)藥就可以看出來(lái)，他們不怕挑戰(zhàn)路星，他們怕枯燥溯街，怕無(wú)聊，怕自己的能力被束縛洋丐。而機(jī)器人教育似乎可以打破傳統(tǒng)呈昔。似乎從這個(gè)方面來(lái)講，我內(nèi)心對(duì)教育有了更大的期待友绝，但僅僅這就夠了堤尾？恐怕并不，我不能讓自己局限在這迁客，恐怕人工智能可以在教育領(lǐng)域也有突破郭宝，堅(jiān)定了我繼續(xù)學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)的想法。
機(jī)器人就一定要人的外觀哲泊？這恐怕也不是必須剩蟀，只要更好的實(shí)現(xiàn)功能，何必拘泥于外形切威，比如兩個(gè)輪子穩(wěn)定還是四個(gè)輪子穩(wěn)定育特？當(dāng)然是四輪。
只要不拘泥于這一點(diǎn)，我覺(jué)得機(jī)器人的未來(lái)就有了無(wú)限種的可能缰冤。就像機(jī)器人世界杯的足球賽犬缨，上一篇文章講到，人類比動(dòng)物強(qiáng)在強(qiáng)大的協(xié)同能力棉浸，三個(gè)要素還記得么怀薛？規(guī)模、復(fù)雜度迷郑、實(shí)時(shí)協(xié)同能力枝恋。那么可以說(shuō)參加一場(chǎng)比賽的一隊(duì)中的機(jī)器人是絕對(duì)理性的，所以他們可以做到完美的實(shí)時(shí)協(xié)同嗡害，規(guī)模不大焚碌，復(fù)雜度一般。所以你們也看到了霸妹，發(fā)明機(jī)器人十电，一是人類要證明科技的進(jìn)步，二是要在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用（要賺錢嘛）叹螟，三是在很多工作中取代人類（提高效率）鹃骂。期待機(jī)器戰(zhàn)勝人類足球的那一天嗎？我是不期待罢绽。畏线。。良价。
就像現(xiàn)在小型機(jī)器人的協(xié)同在商業(yè)中的應(yīng)用甚至基本做到量產(chǎn)象踊，比如物流機(jī)器人，分揀貨物已經(jīng)取代人工了棚壁。所以小型機(jī)人應(yīng)該會(huì)最先迎來(lái)爆發(fā)杯矩。

人工智能（Artificial Intelligence）

人工智能，只是廣義上的稱呼袖外，從狹義上分為強(qiáng)人工智能和弱人工智能史隆。
基本大眾口中的人工智能都是指弱人工智能。
強(qiáng)人工智能：指的是人造機(jī)器有自主意識(shí)和智能性曼验。（相當(dāng)于所有方面和人類基本一致泌射。）
弱人工智能：指的是人造機(jī)器在某一方面有智能性。（強(qiáng)化某一方面的智能）
當(dāng)AlphaGo戰(zhàn)勝柯潔鬓照，預(yù)示在圍棋領(lǐng)域熔酷，不可能再有人類戰(zhàn)勝它了。也僅僅只有圍棋領(lǐng)域豺裆。但是拒秘，凡是說(shuō)人工智能馬上要超越人類的号显，其實(shí)都是胡扯。人類都不知道自己有多復(fù)雜躺酒，就說(shuō)我們自己創(chuàng)造的機(jī)器可以超越我們押蚤，是不是有點(diǎn)過(guò)于夸大其詞了？
先來(lái)講講人工智能的概念羹应，并不難懂：
總結(jié)起來(lái)一句話揽碘，就像教小孩做事情。
比如你教它認(rèn)識(shí)什么是小狗园匹，你就給它一張一張的各種動(dòng)物的圖片雳刺，每放一張就用機(jī)器懂得語(yǔ)言告訴它是不是，當(dāng)他看完無(wú)數(shù)組照片后裸违，他那里就有一個(gè)儲(chǔ)存之前這些學(xué)習(xí)過(guò)程的信息煞烫，他自己會(huì)生成（算法）一個(gè)判斷小狗的模型（函數(shù)），到最后你再給它一個(gè)新的動(dòng)物累颂，他就會(huì)根據(jù)模型來(lái)給你結(jié)果。
人工智能三個(gè)特點(diǎn)：
1凛俱、數(shù)據(jù)紊馏，放在這個(gè)例子里就是那些數(shù)不清的動(dòng)物圖片。
2蒲犬、算法朱监，處理那些圖片，并生成模型函數(shù)的數(shù)學(xué)方法原叮。
3赫编、計(jì)算能力，既然有2的算法奋隶，并且你可以想象到2那一步里面要處理多少數(shù)據(jù)擂送，你就可以清楚為什么人工智能這么需要運(yùn)算數(shù)據(jù)。
來(lái)講講AlphaGo唯欣。它戰(zhàn)勝柯潔用的是一種叫DeepMind（深度學(xué)習(xí)）的算法嘹吨，就是由DeepMind公司開(kāi)發(fā)。這個(gè)公司的創(chuàng)始人是戴密斯·哈薩比斯境氢，大牛人蟀拷，這哥們兒給公司的口號(hào)是“首先解決只能問(wèn)題，然后用只能解決一切其他問(wèn)題萍聊∥史遥”如果你感興趣可以去搜一下。
這些人工智能就是要訓(xùn)練的寿桨，類似上面給人工智能放動(dòng)物圖片就是一種訓(xùn)練此衅。DeepMind的原型：用計(jì)算機(jī)模擬人類大腦。上世界80年代一個(gè)人就開(kāi)始研究用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)架構(gòu)來(lái)模擬人類大腦，就是我們今天說(shuō)的深度學(xué)習(xí)的原型炕柔，這個(gè)人是Geoffrey Hinton教授酌泰。由此你也可以感受到，深度學(xué)習(xí)由來(lái)已久匕累，并且這個(gè)教授現(xiàn)在不年輕了陵刹。讓深度學(xué)習(xí)崛起的有兩個(gè)人，google大腦的創(chuàng)始人吳恩達(dá)教授欢嘿，他發(fā)現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)需要強(qiáng)大的計(jì)算能力衰琐，所以他找到了英偉達(dá)的GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理單元）炼蹦，使得計(jì)算能力提升了上百倍羡宙。（英偉達(dá)股票大漲的原因？哈哈）
另一個(gè)人也是華人掐隐，李飛飛狗热，她建立了一個(gè)圖像識(shí)別資料庫(kù)。而且這個(gè)庫(kù)里的所有圖像都是標(biāo)注過(guò)的虑省。就是如果圖里有山就睡標(biāo)注出山匿刮。
標(biāo)注是什么？還記得我說(shuō)的人工智能就是訓(xùn)練孩子嗎探颈？剛才認(rèn)狗狗那個(gè)例子熟丸，你要給機(jī)器說(shuō)這個(gè)動(dòng)物是什么啊。類比我們的學(xué)習(xí)伪节，學(xué)習(xí)是有考試的光羞，考試的意義不就是看你是否掌握嗎，這就叫反饋怀大，沒(méi)有反饋怎么能叫學(xué)習(xí)纱兑。所以某些訓(xùn)練人工智能的核心就是有監(jiān)督學(xué)習(xí)。比如微軟曾經(jīng)把自己開(kāi)發(fā)的人工智能扔到網(wǎng)絡(luò)里不管它化借，結(jié)果它學(xué)了一大堆臟話萍启。。屏鳍。勘纯。。钓瞭。
當(dāng)然也還有無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)驳遵，這要區(qū)分情況，比如淘寶檢測(cè)人們點(diǎn)擊商品的習(xí)慣來(lái)判斷用戶喜好的機(jī)器人山涡，這種分析用戶行為的人工智能并沒(méi)有對(duì)錯(cuò)堤结，所以弱人工智能的分類可以很細(xì)很細(xì)唆迁。
對(duì)于產(chǎn)業(yè)，以前軟硬件是問(wèn)題竞穷，軟件就是方法唐责，硬件就是能夠使用這個(gè)方法的東西。如吃飯瘾带，會(huì)使用筷子就是軟件鼠哥，飯就是硬件。如做數(shù)學(xué)題看政，會(huì)知識(shí)就是軟件朴恳，題就是硬件。如騎摩托允蚣，會(huì)騎這個(gè)技能就是軟件于颖，摩托就是硬件。只有如何運(yùn)用在自己行業(yè)才是新的思考嚷兔。
Google 開(kāi)源了自己開(kāi)發(fā)的人工智能系統(tǒng)森渐，TensorFlow。大大降低了應(yīng)用的門檻冒晰。開(kāi)發(fā)者可以把復(fù)雜的數(shù)據(jù)傳輸?shù)饺斯ぶ悄苌窠?jīng)網(wǎng)里進(jìn)行分析和處理系統(tǒng)同衣。基于Google這樣的科技先鋒用一個(gè)開(kāi)源平臺(tái)大大降低了算法難度翩剪。而現(xiàn)在硬件比如GPU，并不是問(wèn)題彩郊，
那么基于數(shù)據(jù)前弯，算法，計(jì)算能力這三個(gè)特點(diǎn)秫逝，最重要的無(wú)疑就是數(shù)據(jù)了恕出，只有數(shù)據(jù)和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)才可以形成壁壘。