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人工智能和机器学习在行业中也变得越来越重要

放大字体  缩小字体 发布日期:2020-03-09 浏览次数:0
 
  人工智能(AI)意味着许多不同的事物。您能否概述这些方法以用于工业应用?
 
  于尔根·博克(JürgenBock)对我们来说,人工智能不只是机器学习,即使当前该子学科是人们关注的焦点。毫无疑问,最近已经在机器学习中取得了成功,特别是在计算机视觉方面。象征性人工智能已经遗忘了一些东西。

 人工智能和机器学习在行业中也变得越来越重要

 
  象征性的,也是基于规则的人工智能意味着事实,事件或动作都用具体清晰的符号记录下来。现在可以在这些符号上计算出数学上精确的运算和逻辑结论。这样,符号AI可以对抽象过程进行建模并清除知识。在Kuka,我们研究这两个学科,因为我们深信每种方法都有其优点和缺点,并且这些方法可以很好地互补。
 
  特别是在工业应用中,决策必须遵循明确的规则并且易于理解,这代表了象征性AI的方法。同时,当有大量质量合适的数据可用时,可以使用机器学习过程,例如,用于基于传感器数据的错误情况检测,或基于相机的物体或环境检测。
 
  库卡大学如何组织人工智能小组研究?
 
  博克库卡(Kuka)的小组研究分为四个技术研究集群,涵盖了机器人技术的所有领域。自2015年以来,它包含了“智能数据和基础架构”集群,该集群处理人工智能的各个主题领域。本质上,这些是“机器学习”,“语义技术”和“基础结构”的领域,用于提供技术和传达必要的数据。
 
  AI在Kuka中扮演什么角色?
 
  博克(Bock)对于库卡(Kuka)而言,人工智能方法是技术组件,可帮助机器人在某些应用场景中实现更大的自主权。但是,这并不意味着使用人工智能方法可以比以前更好地解决机器人技术中的所有问题。
 
  如果已经有好的数学模型(例如描述机器人运动学和机器人技术),则也应使用这些模型,而无需再次学习。
 
  在库卡(Kuka),智能生产是矩阵生产的概念,它将在未来实现工业规模的极其灵活的生产,并将在整个过程链中联网。
 
  很快会有智能人形机器人Kuka机器人吗?
 
  博克我们不是从两足步行机的意义上开发人形机器人,但我们确实致力于解决机器人和人类如何更好地协同工作的方法。这包括安全灵敏的轻型手臂,双臂系统和移动机器人。
 
  基本上,我们正在努力使Kuka机器人变得越来越智能,并能够在各自的应用领域(包括经典的工业机器人)中表现得更加自主。人工智能方法可帮助机器人根据可用数据在某些情况下做出独立决策。
 
  人工智能将不再教机器人吗?
 
  博克(Bock)有时将人工智能与自然智能区分开来的是,没有内在的动力去做任何事情。这意味着必须始终以某种形式通知机器人应该执行的任务。
 
  但是,这种“ 交流 ”是最容易完成的教学点还是通道,取决于任务的特定类型和应用领域。将来,肯定会根据要操纵或处理的产品或其他对象以及过程来完成更多的任务描述。
 
  人工智能将有助于从这些任务描述中得出具体的机器人动作。
 
  您通常如何评估德国工业中人工智能的发展?我们站在哪里?
 
  博克我们在德国和欧洲拥有很高的数据意识,对此我们感到自豪。一方面,这涉及(可能)个人数据的处理,另一方面涉及生产数据的处理,这从理论上提供了对最内部操作流程和产品详细信息的了解。
 
  从AI开发的角度客观地看,这是一个障碍,因为机器学习过程特别依赖大量的训练数据。数据的可用性说明了为什么在机器视觉领域取得巨大进步的原因,例如在Internet上可以获得高质量的数据,但是工业上的成功相对缓慢才变得明显。
 
  这是在数据经济与通过人工智能实现增值之间的走钢丝,生产工厂的操作员必须走。
 
  对AI是否有限制,或者有一天机器和机器人会在工厂和流程订单中完全独立地工作吗?
 
  博克这需要一些时间。如今和可预见的将来,人工智能仍然缺乏“为什么”。为了能够做出某些决定,有时知道为什么应该进行某种活动(例如在生产中)是至关重要的。
 
  人工智能系统没有内在动力去做事或“正确”地做事。必须给机器以所有意图,例如作为正式目标说明的一部分。这个目标越普遍,为机器制定这个“为什么”就越困难和复杂。
 
  另一个关键的关键点是,例如,在处理和加工工件时,机器远没有像人一样的技能。在操纵和感知方面,今天的机器人还远不能像人类一样执行。
 
  您的个人评估机器人之旅将走向何方?
 
  博克(Bock)我们将看到机器人如何变得越来越自治,并且它们今天已经执行的某些任务将以较少的具体要求执行。将来,机器人还将能够在应用领域中使用,特别是在服务机器人技术的背景下,即在工业生产之外的今天,机器人还没有被使用。人工智能将对此做出重大贡献。
 
  Bock先生,谢谢您的采访。

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