认识达内从这里开始

随着科学技术的不断突破，我们在互联网编程领域有了很大的进展，但是同样的人工智能、区块链、VR等技术的发展也让我们的生活发生了很大的变化。

我们看一看世界的样貌，现在有云和网络，同时运算能力也在不断增强，还有高质量的大数据，所有的这些都会给我们提供大量的机会，也会带来一些网络安全的问题。物联网也在快速发展，很多人提到把设备连入网络，工厂也是这个网络的一部分，先进制造系统和先进的技术都是其中的一部分，包括机器人在内。这两天已经有很多嘉宾提到客户需求驱动的重要性，以及对产品的定制化生产，当然同时还有零部件供应商的作用。所有的国家包括中国在内都必须要思考这些可持续性的发展，因为有些客户购买产品的时候，如果这个产品的设计和生产不是根据节约自然资源或者遵循高质量的生产流程，这些客户就不会购买，能源消耗也是消费者非常关注的问题，必须要在开发过程当中考虑这些因素。

如果年轻人都能够拥有智能手机并连接网络，机器人为什么不能连接?看起来这是很明显的事情，但并不是那么明显，因为开发者所做的工作一直是赋予机器人智能。现在机器人可以做一些和人之间的互动和导航，智能手机技术也对机器人产生影响，我们现在不再把机器人仅仅看作一个独立行动的设备，而是看成一直在线、一直互联的设备，就像我们人一样。

我们可以把数据、应用程序等集中于云与本地设备之间，这种数据处理形式被叫做雾计算。现在雾计算的时代正在到来，但方向究竟是什么?去年我们也有做过一个讲座，谈一谈科幻小说的场景怎样成为现实。比如《我，机器人》当中体现的2035年机器人的情况，也可以分析我们的技术发展到了什么程度，包括与材料和环境互动的程度。这一切都要从智能开始，也就是我们需要一个路线图，很多人都有这样的路线图，也就是设定未来计算发展的方向，但我们也要对这些想法进行分析。

这些颠覆式的创新有些是无法用路线图预测的，这才是我们面临的真实生活。有些东西可以用路线图预测，但并不是所有的东西都能够预测，比如没有人能够预测iPhone的出现。很多人工智能大师都做过各种各样的预测，包括乐观和悲观的情景，有些人说一百年以后人工智能可以实现什么。我们到底应该走向哪个领域，AI是否能够复制人脑?这里有些人工智能的文章，比如模仿人类的神经系统，欧洲的人脑计划也在朝着这个方向研究，成立了神经机器人平台，总体的想法就是用大脑的运作模式控制机器人。这里不仅要验证神经生理数据，还要验证人脑区域计算模型，这也是欧洲的项目，已经进行了十年的时间。

如何来看传统AI取得的成功?都有哪些成功和失败?这些取得成功的领域还是很重要的，比如专家系统、搜索引擎、数据挖掘系统、自然语言接口，实际上这些都取得了很大的进展。世界机器人大会上已经有很多公司分享了取得的成功，但仍然有很多问题，我们尚不知如何真正实现智能。更为重要的是，需要认识到如何实现这种非常自然的互动，这就不仅仅是大脑层面，也要涉及到身体和大脑以及真实世界如何互动。

作者：Paolo Dario

节选：IT之家

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