| 标题 | 人工智能在智能机器人领域中的运用探析 |
| 范文 | 陈品男 摘要：得益于人工智能的快速发展，我国在智能机器人的研发和应用上不断取得新的突破，标志着社会未来发展的必然方向。本文分别对人工智能和智能机器人做出简要分析，着重探究人工智能在智能机器人领域的运用，以期快速将人工劳动力从复杂劳累的生产生活中解放出来，加快社会的高效运转。 关键词：人工智能;智能机器人;运用;计算机;专家系统;深度学习;控制 中图分类号：G4? 文献标识码：A? 文章编号：（2021）-09-221 引言 人工智能是科技时代下的重要产物，通过模拟和延伸人类大脑的智慧，以计算机作为基本的技术支持，从而快速完成一系列复杂的指令。从某种意义上讲，智能机器人的研发水平能在很大程度上反映出一个国家的工业科技水平的高低，是人工智能发展实况的一种间接表现，其原因是这两者关系密切而且在工业领域的结合应用应该要相当广泛。但是就目前来看，我国关于人工智能在智能机器人领域的运用仍过于片面，这将会阻碍到两者在当今社会的深入和融合发展，故而有必要对具体的实践路径和措施展开详细的分析和探索，希望本文能对智能机器人领域的发展有所帮助。 1人工智能的相关概述 人工智能是指以计算机技术作为基础，展开对人类智慧的模拟，促使计算机代替人脑完成一系列复杂的任务。基于人工智能的持续发展，不同时期下人们对该技术的认识也大不相同。例如，在人工智能的发展初期，人们更多的将计算机所承担的任务理解为处理复杂的数据计算，但随着国家科技水平的不断提升，人们所需要解决问题的复杂程度逐渐攀升，这种处理问题的计算机运算模式也需要向更加高级的方向发展，即现在所称的人工智能。目前，人工智能的涉及面更广，心理学、哲学、生物学等都在其中有所体现，但是目前的人工智能仍为弱人工智能还无法广泛地参与到人们日常工作生活中，研究内容虽也变得更加丰富且富有深度，如程序设计、问题求解、模式识别、机器视觉等等但是仍然远远不满足人们想设计出与人相仿功能的机器人的需要，所以现今人们迫切需要人工智能方面更多技术的革新，同时这也标志着我国未来对人工智能的研究必然朝着更加多元化的方向发展。 2智能机器人的发展近况 世界上的第一台工业机器人出现于50年代，是一种外形近似于坦克炮架的大型设备，只能代替人工完成一些简单的操作，如零件抓放。随着社会的不断发展，机器人的功能和结构日趋完善，各国家在机器人研发的质量与数量上均取得了不小的进展，基本实现多学科融合的目标。截止到目前，智能技术成了加快工业产业快步发展的核心力量，这在极大程度上推动了智能机器人的发展。在日常生活中，人们更多接触到的是仿真机器人，这是一种集材料、电、控制技术于一体的现代机器人形式，能够初步地模拟人类的外形和形态，并且具备快速适应人类生活环境的能力，代替较为简单人工劳动力进行作业，同时也能完成对人类各项能力的拓展和延伸，在医疗、教育等多个领域都具有较大的实用价值。但同时，目前各国智能机器人的发展处于几乎停滞的状态，即使是顶尖科技公司的许多智能机器人的工作效率尚且不如人工及其工作范围较为局限，如何使智能机器人进一步发展已经成为瓶颈问题，除此之外智能机器人的出现也引发了很多的社会问题，如智能机器人代替人力劳动引起社会结构的变化是否会导致社会秩序变得紊乱？还有智能机器人的发展会不会增加贫富差距？就比如说有些人认为人工智能会替代人类从而使大多数人失业而拥有大量资本的资本家却能够垄断智能机器人的生产过程，所以就这些关于智能机器人的发展问题，仍要求当代人持有理性和辩证的眼光去看待，并从科学角度进行对智能机器人的深入研究。 3人工智能在智能机器人领域的实际运用 3.1专家系统在智能机器人领域的运用 人工智能的不断发展下，现代机器人的控制能力也在持续提升。就眼下来看，大部分机器人进行自我控制的主要路径是通过建立数字模型，这种方式相对复杂，且在动力学角度还存在一定的时变性和耦合性，这将会大大增加数据模型的计算和分析的难度。为解决这一难题，越来越多的科研人员投入到实际探索之中，试图借助于在线识别系统完成对人所在位置的精准定位，但由于整个过程涉及到相当规模的数据计算，故而这种方案的可行性并不理想。但同时，这一成果却为现代机器人的发展指明了方向，即如何由大量的数据计算转向对人类行为的模拟。若单一采用专家系统，受到复杂的计算过程的影响，智能机器人的工作效率会大大降低，但将其与机器人本身的常规控制体系相结合，智能机器人的控制方式会得到进一步的优化，从而提升综合性能。 3.2神经网络在智能机器人领域的运用 借助于人工智能技术，能实现对生物神经系统的模拟，从而快速并精准的处理好系统中的各类信息。当然，其中包括一些模型性、缺乏规则性的系统，同时也能做出对非线性系统的描述，具有相当强悍的信息整合能力。目前来看，人工神经网络更多的被运用于导航、定位等的服务领域，通过融合各类神经网络信息，利用传感器完成信息的收集、分析和计算，最终得出机器人所处的精准位置，并且进行障碍物的位置计算，避免机器人在工作过程中遭到碰撞或强烈撞击。除此之外，人工神经网络在计算坐标位置、几何参数等方面同样具有较大的优势，机器人能通过系统进行学习，以智能化的方式来处理和记录坐标的图像，进一步提高位置判断的精准性。由此可知，人工神经网络在智能机器人领域所发挥的作用不容小觑，能大幅度提高机器人的信息处理能力和自动识别能力，完成对外界环境的智能化分析，促进整体功能的完善。若单一采用神经网络，智能机器人能够精确实现信息处理和自动识别，但是却不能更进一步地提升应变能力，因此还需要与其他算法来达到仿人的目的。 3.3进化算法在智能机器人领域的运用 就目前来说进化算法的基本功能为两种，一是进行群体搜索、二是完成基于群体的个体信息的相互交互，其原理就是基于生物进化的思想，先任意选择某一群体，然后根据环境的需要进行自然选择变异和重组，使计算机搜索到空间越来越好的区域。在现实情况下若智能机器人在工作期间受到非规则性的噪声影响，进化算法会启动群体搜索策略来寻找最优解，很好的辅助机器人进行路径规划。在此基础上，群体策略能与个体搜索进行融合使用，从而快速的处理海量的计算过程，促使机器人在某些约束条件下按照最优路径并精确识别所需个体进行工作。遗传算法、蚁群算法均是进化算法的主要表现形式，这两者在人工智能機器人的路径规划中都能发挥显著的功效，提高机器人的智能化水平，确保路径规划的效果良好。以遗传算法为例，当机器人处于陌生环境下，该算法能通过某种动态化的方式实施对机器人路径的设计和规划，丰富地图上的信息资源，继而科学的引用遗传操操纵进程，实现对移动智能机器人路径设计空间的进一步拓展。此外，通过近三十年的不断研究应用已经清楚表明了进化算法通过模拟自然进化的探索过程可以自动产生非常复杂而有序的计算机算法，但和自然界生物内在本身的复杂程度比起来只是粗糙简化，然而这却为计算机实现在无人的情况下进一步实现自我发展、自我优化功能奠定了基础。 3.4深度学习算法在智能机器人领域的应用 Alpha系列中的深度学习是最近人工智能的一大突破，也是人工智能领域再受大众广泛关注的原因，其能力表现在深度学习的样本数据内在规律和表示层次信息分析模仿的情况之下，对机器视觉所见图像信息和所闻声音数据进行深度解释，使得智能机器人具有像人一样的学习分析的能力。深度学习区别于其他计算机技术是有其原因的，其原理是以大数据为基础，以多层自编码神经网络的方式进行预训练，通过观察大数据的“主要特征”，从普遍规律中得出“重要结论”后用该结论再来服务于实践活动中，就比如在围棋中alphazero战胜alphago，人工智能一周之内作曲五千，人工智能作诗，人工智能作画等结果过程中深度学习算法所发挥的重要作用，再如星际争霸具有深度学习算法的人工智能也打败了最强人类，这同时也标志着深度学习算法在游戏方面的成熟运用，相信在不久的将来，人工智能将运用于智能机器人的模糊控制系统中，通过观察大量人类行为或者用传感器通过大量的试错总结自行摸索出最佳的行为轨迹，而这种轨迹正如人工智能在围棋领域所表现出超越人类的能力一般超越人类的认知，从而使机器人做出比人更加灵活的动作甚至从而衍生出机器人思考情感的能力。在未来的发展中，深度学习算法甚至还可能衍生出更多更实用的仿人功能，因此深度学习发展潜力巨大，确实有必要加强相关方面的研究。 结语 综上所述，人工智能是促进智能机器人的品质升级的一项核心技术，探究人工智能在机器人研发领域的深入十分有必要。从目前来看，专家系统、人工神经网络、进化算法，深度学习算法都是支持智能机器人高效工作的科技手段，这在极大程度上提高了机器人的信息整合能力和控制能力，故障诊断的准确性也有了显著提升，但是要想设计出接近于人类活动能力和思考能力的智能机器人，则需要将以上所有人工智能技术和自动化控制技术有机融合在一起，再加上未来新的技术革新才行，然而就目前来说，距离研发出这种高级智能机器人来说还为时尚早，但是其前景与潜力也是无穷的。故由此可知，人工智能与智能机器人的融合，不仅能全面优化机器人的性能，对加快国家科技的整体发展同样有着十分重要的意义。 参考文献 [1]陈海燕，徐翔，朱良.浅析人工智能在智能机器人領域中的研究与应用[J].现代信息科技，2019，3（10）：21-22. [2]薛元元.人工智能在智能机器人领域中的运用探析[J].科技风，2019（10）：60-61. |
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