机器人历史回顾 最早的“机器人”顶多只能 算是结构精密的自动化机械，就 像你不会称一个时钟为机器人 一样。那时的机械以现代的角度来 说也称不上是机器人，但想 象古希腊人看到希洛（H e r o o f Alexandria）或阿加扎利（Al- jazari）所做的精巧自动机器（称为 A u t o m a t o n）时，他们的感觉 恐怕和我们第一次看到 i P h o n e 的感觉差不多吧。而“人形机器 人”的概念来自大发明家（兼科 学家、数学家、工程师、人体解 剖学家、画家、雕塑家、建筑师、 植物学家、音乐家和左手倒着写 字专家）达文西，他的众多草稿 中，就包括一个内含机械构造的 武士盔甲。就像大部份达文西草 稿内的东西一样，没人知道在当 时有没有人做出这么个机器人 来，但看机械，似乎会站会坐、 会挥手，嘴巴还会动呢！ 真正意义上的机器人出现于 1959 年。美国人英格伯格和德沃 尔研制出世上第一台工业机器 人。这台机器人外形像一个坦克 的炮架，基座上有个可转动的大 机械臂，该臂上又伸出一个可伸 缩和转动的小机械臂，能进行一 些简单操作，代替人做一些诸如 抓放零件的工作。 经过了 40 年的发展，机器人 获得了很大的发展——无论在 会下楼梯的智能机器人 数量还是质量上，这呈现了各门 科学技术相互融会贯通的结果。 现代工业机器人主要有四种类 型：（1）顺序型——这类机器人 拥有规定的程序动作控制系统； （2）沿轨迹作业型——这类机器 人执行某种移动作业，如焊接、 喷漆等；（3）远距作业型——比 如在月球上自动工作的机器人； （4）智能型——这类机器人具有 感知、适应以及思维和人机通信 机能。 智能机器人是最复杂的机器 人，也是人类最渴望能早日制造 出来的机器人。要制造一台智能 机器人相当困难，这就涉及到了 人工智能技术。人工智能就是研 究、开发用于模拟、延伸和扩展 人的智能的理论、方法、技术及 应用系统的一门新的技术科学， 主要目标就是使机器能够胜任 一些通常需要人类智能才能完 成的复杂工作。 谈谈人工智能 人工智能的奠基者，大部份 人都公认是英国的数学家图灵 （AlanTuring）。他发明了一种称 为图灵试验的测试方式，做为机 器是否有人工智能的判断标准： 让机器和真人分别坐在两个看 不见对方的房间里，通过电脑屏 幕打字交谈。如果人类无法判定 坐在对面盒子里的是人类还是 机器的话，那机器就通过了这个 “图灵试验”。依现在的技术，要 做出在一般性交谈中很像真人 的电脑响应程序已经很容易，但 拿稍微深入一点的内容去戳电 脑，电脑马上就原型毕露了。 这就是为什么一部分哲学 家和科学家相信类似人类的人 工智能永远不可能的原因—— 电脑根据输入的文字操弄自已 手上的数据库，然后再回答出一 个答案来，这样叫做“智慧”吗？ 电脑知道自已在做什么吗？以 I B M 的深蓝为例，当年深蓝打败 了世界棋王卡斯珀罗夫被誉为 是人工智能的一大进步，但深蓝 真正在做的，只是把每一步可能的棋步都算出来，并且据此 决定什么步数算出来的赢面最 大而已。如果接下来问深蓝晚 饭吃什么好，深蓝也只有卡壳的 份儿。从某些角度上来看，现在 的人工智能顶多只能说是强化 版的电话语音而已，使用者输入 123，电脑就根据这个切换到不 同的回答。简单来说，电脑无法 像人类一样，整合过去的经验和 知识，产生“灵光一闪”的时刻， 创造出新的发明、新的设计或新 的理念。究竟人工智能还有多遥 远呢？ 目前科学家面临着两个大 问题——辨识和常识。人类在辨 识方面没有什么困难（通常情况 下），可以从眼睛看到的画面中， 分析出每个物体的属性，并且过 滤掉不重要的东西；可以从耳朵 听到的声音中，自动将不同的声 音分离开来，甚至专注在被大音 量掩盖的小声音上，一切都不用 特别去想就能办到。但机器人就 没办法了，它们可以看得比人类 清楚，听得比人类清楚，但他们 无法知道究竟它们听到的是什 么，看到的是什么。人类有这样 的能力，源自于长时间的演化， 让许多“运算”都被潜意识中的 脑力分摊掉了，意识所见到的世 界， /asp?ID=33277 论文网，只是经过潜意识计算处理后，剩下来的简化部份。更重要 的，人类有能力跟经验判断、分 类未知的事物，而这是电脑办不 到的。 另一个人工智能的难题是 常识。人类从日常生活中的经验中获得常识，例如“ 水是湿的”、“时间不会倒流”、“绳子可 以拉，但不能推”、“苹果有现实 扭曲力场”等，这些事情不能用 程序来表达，只能在碰到的时候 学起来。海伦凯勒学习“水”的 含意的故事大家都听说过，但人 类有能力将概念（实物的水和文 字的水）连接起来，机器人却做 不到。每一样概念都要用程序写 进机器人的内存里，机器人才会 “懂”。换句话说，就是机器人没 有连结概念的学习能力。 如何让机器人有智能？
机器人和人工智能的区别(2008-07-29 19:00:35)标签：杂谈 我们研究的是人工智能，和机器人有密切关系，但不是为了研究那些现实的机器人。我们不会去研究机器人足球赛、跳舞机器人这些东西，机器人有很多种：工业机器人能够不断重复作一些设定好的精确动作，提高效率，减少失误；军用机器人能够捕捉移动目标并开枪射击，它需要具有简单的图像识别能力；无人飞机也是一种机器人，需要遥感和一些图像识别能力。这些都是已经投入使用了的机器人，但它们显然没有人的智力，只是自动控制技术的延展。人工智能是“类人”机器人所需要的算法和技术，也就是说我们研究的主题是高级智能的本质，而不是其外在表现和辅助部件。人工智能要解决的问题主要是以下几个方面：一、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。二、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。三、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。实用机器人在第三个方面做得比较多，而识别和智能运算是很弱的，尤其是概念知识的存储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果，这正是人工智能要重点解决的问题。 【人工和智能】人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
不是的！ 1、三D设计是新一代数字化、虚拟化、智能化设计平台的基础。它是建立在平面和二维设计的基础上，让设计目标更立体化，更形象化的一种新兴设计方法。学习设计的美术的确很重要。主要是要对立体方面有感觉，但如果经过自己的锻炼和对软件的熟练程度。克服这点小问题应该是可以的。最主要的就是你有足够的时间锻炼自己。熟练对软件的掌握。要相信自己可以。不要硬着头皮去做。每个东西都技巧。 2、人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上，较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用，包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。
屌丝和高富帅幸福的生活在一起
人工智能是使用计算机编写的程序可以与人交流，使人感到与之交流的是一个人，而不是一台机器，比如可以和人下棋的计算机 程序，或者可以帮人决策的程序，如专家系统，如帮助病人的医疗诊断程序，或者帮助人决定投资的程序，人工智能应用范围很广。比如：博弈、自动推理、专家系统、自然语言理解、规划和机器人学、机器学习等。人工智能是一种计算机程序，可以辅助人们解决一些问题。
人工智能在当代社会已经是一个不可阻拦的发展大趋势，而且人工智能的影响和运用也深入到了社会生活等方方面面，对人类的衣食住行产生了巨大的改变，同时也在改变着传统或者现代的产业结构和人员配置。人类生活的各个行业例如农业、体育、医疗卫生、制造业、律师行业、记者和编辑行业等领域都已经在或者将会在未来深入使用人工智能技术，这对于未来世界的改变是巨大而且无法想象的。在未来几年内，机器人与人工智能能给世界带来的影响将远远超过个人计算和互联网在过去三十年间已经对世界所造成的改变。人工智能将成为未来10年内的产业新风口，像200I安钱电力彻底颠覆人类世界一样，人工智能也必将掀起一场新的而且持续深入的产业革命。但是事情的发展总是两面性的，人工智能的发展和百年前的工业革命一样将会在很大程度上造成劳动力的转换，在这个过程中，将会出现一系列的问题，而这些问题很有可能成为阻碍人工智能继续发展的巨大阻力。人工智能领域的最新发展对科技变化的促进作用可能会以两种基本的方式搅乱我们的劳动市场。首先，大部分自动化作业都会代替工人，从而减少工作的机会，这就意味着血药人工作的地方变得更少，这种威胁显而易见，也很容易度量；另外，很多科技进步会通过让商家重组和重建运营的方式来改变游戏规则，这样的组织精华和流程不仅经常会淘汰工作岗位，也会淘汰技能。但从总体上来说，人工智能所带给未来人类世界的好处是要大于其弊端的，而且在未来人类生活的理想蓝图中，人工智能也会发挥着很大的作用和推动力，这是一个必然也无法阻止的趋势。
机器人和人工智能的区别(2008-07-29 19:00:35)标签：杂谈 我们研究的是人工智能，和机器人有密切关系，但不是为了研究那些现实的机器人。我们不会去研究机器人足球赛、跳舞机器人这些东西，机器人有很多种：工业机器人能够不断重复作一些设定好的精确动作，提高效率，减少失误；军用机器人能够捕捉移动目标并开枪射击，它需要具有简单的图像识别能力；无人飞机也是一种机器人，需要遥感和一些图像识别能力。这些都是已经投入使用了的机器人，但它们显然没有人的智力，只是自动控制技术的延展。人工智能是“类人”机器人所需要的算法和技术，也就是说我们研究的主题是高级智能的本质，而不是其外在表现和辅助部件。人工智能要解决的问题主要是以下几个方面：一、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。二、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。三、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。实用机器人在第三个方面做得比较多，而识别和智能运算是很弱的，尤其是概念知识的存储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果，这正是人工智能要重点解决的问题。 【人工和智能】人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
没有
你还是自己去汉斯出版社 的官网找下相关文献看看学习学习吧
以下是几个顶级会议的列表（不完整的，但基本覆盖）(1)机器学习顶级会议：NIPS, ICML, UAI, AISTATS; （期刊：JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN）计算机视觉和图像识别：ICCV, CVPR, ECCV; （期刊：IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP）人工智能：IJCAI, AAAI; （期刊AI）另外相关的还有SIGRAPH, KDD, ACL, SIGIR, WWW等。特别是，如果做机器学习，必须地，把近4年的NIPS, ICML翻几遍；如果做计算机视觉，要把近4年的ICCV, CVPR, NIPS, ICML翻几遍。(2)另外补充一下：大部分顶级会议的论文都能从网上免费下载到。(3)说些自己的感受。对计算机视觉和计算神经科学领域，从方法和模型的角度看，统计模型（包括probabilistic graphical model和statistical learning theory）是主流也是非常有影响力的方法。有个非常明显的趋势：重要的方法和模型最先在NIPS或ICML出现，然后应用到CV,IR和MM。虽然具体问题和应用也很重要，但多关注和结合这些方法也很有意义。
Megvii Cloud就是旷视科技在人脸识别、机器视觉方面最新的大动作，这个Megvii Cloud智能开发平台是一个面向全球开发者的人工智能开放平台，就是为了给开发者们提供人脸识别、文字识别、图像识别及其他人工智能能力，帮助开发者能够用上最简便的方式实现AI赋能。
计算机视觉领域的突出特点是其多样性与不完善性。这一领域的先驱可追溯到更早的时候，但是直到20世纪70年代后期，当计算机的性能提高到足以处理诸如图像这样的大规模数据时，计算机视觉才得到了正式的关注和发展。然而这些发展往往起源于其他不同领域的需要，因而何谓“计算机视觉问题”始终没有得到正式定义，很自然地，“计算机视觉问题”应当被如何解决也没有成型的公式。尽管如此，人们已开始掌握部分解决具体计算机视觉任务的方法，可惜这些方法通常都仅适用于一群狭隘的目标（如：脸孔、指纹、文字等），因而无法被广泛地应用于不同场合。对这些方法的应用通常作为某些解决复杂问题的大规模系统的一个组成部分（例如医学图像的处理，工业制造中的质量控制与测量）。在计算机视觉的大多数实际应用当中，计算机被预设为解决特定的任务，然而基于机器学习的方法正日渐普及，一旦机器学习的研究进一步发展，未来“泛用型”的电脑视觉应用或许可以成真。人工智能所研究的一个主要问题是：如何让系统具备“计划”和“决策能力”？从而使之完成特定的技术动作（例如：移动一个机器人通过某种特定环境）。这一问题便与计算机视觉问题息息相关。在这里，计算机视觉系统作为一个感知器，为决策提供信息。另外一些研究方向包括模式识别和机器学习（这也隶属于人工智能领域，但与计算机视觉有着重要联系），也由此，计算机视觉时常被看作人工智能与计算机科学的一个分支。
回答 从实际应用层面来理解，人工智能是研究如何用计算机软件和硬件去实现机器的感知、决策与智能行为的一种技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。其理论基础表现为搜索、推理、规划和学习，应用领域包括计算机视觉、图像分析、模式识别、智能控制、机器人学、自然语言处理、数据挖掘、虚拟现实等。 人工智能离我们的生活远吗？“目前人工智能的应用已经覆盖了我们的教育、医疗、零售、工业、农业、生活服务等很多方面。”新开普电子股份有限公司教育科技总经理马振刚举例，以教育为例现在已经覆盖了学前知识问答、中学的作业批改、大学的智慧校园等；在医疗方面主要是在医疗文档结构化，电子病历输入等；在零售领域无人零售店、商品识别、识图检索等；工业生产的品质监测、安全操作识别、货物分拣等；在农业领域的作物长势预测、病虫害识别、农产品分拣等；在生活服务方面智能推荐、路径规划、自动驾驶辅助、随处可见的人脸认证等这些都属于人工智能的应用范畴。 未来，几乎各行各业都将受到人工智能发展影响 随着人工智能的应用越来越广泛，咸阳表示，人工智能将为我们的生活带来根本性的改变，如提高劳动效率，解放人力劳动；满足多样需求，便利生活工作；保障生活安全，促进稳定和谐；变革社会交往等。 “同时，人工智能也会为就业和传统经济带来巨大的影响，通过人工智能实现的自动化会极大提高生产效率，节约劳动成本，促进人类社会物质财富的繁荣与发展，这也就意味着一些低技术含量的体力劳动甚至是高技术含量的脑力劳动都将被人工智能取代。未来几乎各行各业都将会受到人工智能发展的影响。”咸阳说。 人工智能全面进入普通家庭仍有很大空间 人工智能已经悄然出现在生活的很多场景，人工智能全面进入普通家庭还有多远？马振刚表示，当前很多普通家庭也已经体验到了人工智能带来的便捷，但距离全面进入仍然有很大的空间，这主要受限于计算规模和边缘设备的成本，未来随着人工智能算力服务商的统一，普通家庭获得人工智能算力和服务就像用电用网一样简单的时候，就可以大规模地普及。 “至于机器人只是人工智能的一个载体，在未来会成为家庭的刚需，而且这个数量会非常的可观，现在已经有智能扫地机器人、智能陪伴机器人，未来甚至会有人形机器人管家等，平均家庭机器人数量应该会在3台以上。”马振刚说。 人工智能的发展趋势是什么？ 人工智能的发展趋势是什么？ 咸阳介绍，人工智能未来的发展趋势主要表现在以下几个方面：关键性任务的人工智能和个性化人工智能，例如关键性任务人工智能芯片，芯片制造商将研发能够运行启用人工智能的特制芯片。这些芯片会被用于与人工智能相关的特殊用途，比如语音识别人工智能芯片。跨多组织机构的人工智能，就是指人工智能系统将涉及多个组织机构。后摩尔定律时期的人工智能，就是在当前算力限制下进一步提高人工智能系统的性能。 亲，您好，希望以上答案对您有所帮助，如果您对以上答案满意，请给一个赞！ 更多10条
英国金斯顿大学（Kingston University）的专家将探讨如何将受到人眼启发的人工视觉系统用于未来的机器人——这为在森林深处、战区甚至遥远的行星获取固定镜头带来了新的可能。《每日科学》网刊登了来自英国金斯顿大学的文章，称科学家将为机器人装配人工智能视觉技术。英国金斯顿大学（Kingston University）的专家将探讨如何将受到人眼启发的人工视觉系统用于未来的机器人——这为在森林深处、战区甚至遥远的行星获取固定镜头带来了新的可能。这项为期三年的研究项目与伦敦国王学院（King's College London）和伦敦大学学院（University College London）合作，研究如何采集、压缩这些最先进的摄像头所提供的数据，并以远低于现在的能源消耗在机器之间进行数据传输。该项目得到了英国工程和自然科学研究委员会（Engineering and Physical Sciences Research Council）130万英镑的资助，将致力于利用新开发的动态视觉传感器进行学术研究。这种传感器只更新图像中产生移动的部分，大大降低了对计算能力和数据存储的要求。这些神经形态传感器模仿哺乳动物的眼睛处理信息的方式，能够快速有效地检测其视野中的光线变化，一位研究人员指出。在该项目中，她领导团队寻找创新的方法来处理和传播通过传感器获得的信息。“传统的摄像头技术可以在一系列单独的帧或图像中采集视频。如果其中的某些区域比另一些区域变动更多，就可能导致资源浪费。”该研究人员指出，“在一个真正的动态场景中，例如爆炸，由于帧率和处理能力的限制，且使用了太多的数据来表示静态区域，导致最终不能准确采集快速移动的部分。”“但这些传感器是由一家正与我们就该项目进行合作的公司生产，它们会按照不同的速度对现场的不同部分进行采样，且仅在光线条件发生变化时才获取信息。”这大大降低了摄像头的能源和处理需求。在项目进行期间，研究团队将研究如何从动态视觉传感器中高效地获取高质量的镜头，然后在机器之间共享或上传到云端服务器。据该研究人员介绍，该研究还可能对这种传感器在医学领域的应用产生广泛的影响。“这种节能措施为机器人、无人机和下一代视网膜植入物等打开了新世界，极大地扩展了这些设备的监视作用和其他用途。”她说，“它们可以用于人类无法进入且无法为电池充电的小型设备中。”“有时传感器被从飞机上扔到森林里，并停留多年。这样做的目的是让配备了这些传感器的不同设备能够相互高效地共享高质量的数据，而不需要人的干预。”作为项目的一部分，该团队将探讨这些传感器如何作为物联网（IoT）的一部分协同发挥作用。物联网是通过互联网连接的可以远程操作的设备。
人工智能与机器人这本期刊你之前看过吗？建议你有时间可以去看看哦，找下自己的写作思路先
《人工智能与机器人研究》是一本关于人工智能的期刊，该期刊杂志上发表的文章包含这些领域：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人工智能其他学科等等。另外，这本期刊就是一本开源期刊，与传统期刊相比，采用了同行评审的方法审稿，具体开源期刊的特点可以百度了解更多；而且发表了的文章传播范围更广，受众更多，文章的影响力也更大。