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智能制造 版权信息
- ISBN：9787567144118
- 条形码：9787567144118 ; 978-7-5671-4411-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
智能制造 内容简介
本书作为重量专业技术人员继续教育基地专业技术人员知识更新系列丛书之一，其编写是基于服务专业技术人员学习需要。书稿为以智能制造为主题的讲座整理稿汇编，收录《机器人相伴的智能时代：机器人、机器人应用与人机融合》《智能制造发展趋势与对策》《脑机交互结合虚拟现实的机器人控制新模式》《海洋无人艇技术及其应用》《面向航空航天工业的移动工业机器人关键技术与系统应用》《机器人的发展与应用——从多视角认识不一样的机器人》《工业4.0与中国制造2025》等讲座整理稿。
智能制造 目录
机器人相伴的智能时代：机器人、机器人应用与人机融合
智能制造发展趋势与对策
脑机交互结合虚拟现实的机器人控制新模式
海洋无人艇技术及其应用
面向航空航天工业的移动工业机器人关键技术与系统应用
机器人的发展与应用——从多视角认识不一样的机器人
工业4．0与中国制造2025
附录上海大学上海经济管理中心简介
智能制造发展趋势与对策
脑机交互结合虚拟现实的机器人控制新模式
海洋无人艇技术及其应用
面向航空航天工业的移动工业机器人关键技术与系统应用
机器人的发展与应用——从多视角认识不一样的机器人
工业4．0与中国制造2025
附录上海大学上海经济管理中心简介
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智能制造 节选
我们国家人工智能的发展在20世纪70年代之后，1978年我国开始把智能模拟作为国家的一个重要发展研究课题。1981年，成立了中国的人工智能协会，标志着人工智能在我们国家研究的开始。人工智能发展很快，现在人工智能已成为计算机、航空航天、军事装备、工业等多个领域的关键技术。 自从1956年提出了“人工智能”这个概念之后，人们把空间技术、原子能技术、人工智能作为20世纪三大科学成就。 人工智能是指由机器去实现目前必须借助人类的智慧才能完成的一系列任务。大家知道人工智能目前还没有强到在各个方面都可以和人类智能相比，我们只能说在某些领域它超越了人类，但远未达到人工智能超越人类智能的程度。其实人和机器有各自擅长的领域，只是一些比较简单的重复性劳动可能机器更为擅长。 很多复杂的问题，也许我们用眼睛一看，或者用我们的大脑稍微思考一下就能解决，但是机器人解决不了。人工智能的发展在学术界也分为两大方面：一个叫作弱人工智能；一个叫作强人工智能。弱人工智能是指基于机器学习的算法、程序设计预测情况，做出执行方案。目前在工业控制方面，让机器人做的基本都属于弱人工智能，实际上很多都是已经编写好的计算机程序，即人编写好相关算法后，让计算机执行相关的算法和程序就行了。 什么叫作强人工智能？这是未来的发展方向，就是能让计算机编写一些程序，让它具有自己的思维能力，形成自己对外部事物的理解，然后自己作出决策。虽然我们已经朝着强人工智能发展，但是这方面还不够强，只能说人工智能在语音、人机交互、情感等方面对人有一系列的理解，而还有许许多多复杂的事情，计算机仍是不那么容易办到，比如人的喜怒哀乐。一个人说话的时候，也许你不一定看得出来其表情的异样，但你能够通过他说的话感知到这个人的情绪和状态。如果让计算机做这个事情，可能是不容易的。 在脑机交互领域，对这样的研究，目前采用脑电波技术，结合图像识别技术对人的情绪做出判断。目前这是一个复杂的问题，没有解决得非常好，让计算机通过你说的话就能够知道你今天的情绪，还是有难度的。所以说让计算机具有思维能力，我们称之为强人工智能。 所谓强人工智能，简单理解就是人怎么样，这个机器就能怎么样，尤其是能够模拟人类的思维和决策，使机器像人一样进行决策，我们就说它达到了或者具备了强人工智能。而目前的人工智能基本上落在弱人工智能方面。 人工智能概念从1956年产生到现在，呈现不断发展的趋势。也有人说现在虽然人工智能在高速发展，但是也是人工的智能，没有人工就没有智能，或者说没有人给予机器这些复杂的、处理问题的能力，让它具有思维能力，它是不可能自行获得思维能力的。当然，我们*终要达到的强人工智能，就是希望使机器能够像人类一样，具有人类的聪明和智慧。 人工智能是一个涉及多学科的发展领域，包括计算机科学、生理学、自动化等。它是一个交叉的学科，不是一个单独的学科。根据原理的不同，人工智能又分为基于符号主义、连接主义、行为主义的三个不同流派。不同的流派对人工智能有不同的观点，其研究方法也不一样。不同的领域都有一系列的突破性进展。 人工智能的发展分成几个时期：从1956年到1974年，人工智能的发展遇到各种各样的障碍；从1974年到1980年，发展比较缓慢；从1980年到1987年，发展比较繁荣；从1987年到1993年，进入低潮阶段；从1993年到现在，尤其是2016年以后，人工智能得到了突飞猛进的发展。经历了多个时期，人工智能的发展也是波动式的，在不断的波折当中，不断地解决问题，不断地发展和前进。 美国的斯坦福大学、卡耐基梅隆大学以及很多研究机构都在从事机器方面的研究，当然侧重点各有不同：有的侧重智能机器人的研究，有的侧重仿生机器人的研究，还有的研究机器学习算法、专家系统、自然语言的理解、机器视觉等。 如果你想对人工智能进行一系列的研究，那么有许许多多的概念需要理解，特别是知识的表示。如果你想让计算机像人类一样思考和处理问题，首先你得从各种各样的人那里获取各种知识，然后用计算机能够理解的符号、语言把它们表示出来。换而言之，就是利用代码把这些知识表示出来。再言之，知识与知识之间怎么连接？人具有推理能力、逻辑思维，而把这些推理能力、逻辑思维变成一系列计算机符号语言，这样的做法就叫作知识的表示，就是知识如何采用计算机能够识别的代码和运算表示出来。 机器的思维涉及大量的算法。把感知到的外部信息、外部知识采用计算机的语言符号表示出来并进行一系列的加工，这一过程叫作机器的思维。
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