ai机器人 :为什么AI机器人这么难做？

提到机器人和自动控制，人们脑海干嘛中马上就会闪过一条流水线，就像是一家汽车制造厂一样，一支效率极高，工作效率极高，Ai是机器人吗，工作效率极高，工作效率极高ai机器人 。但如果细究起来，其实就是那些传统的机械人在不断地做同样的事情。实际上，在真实的生活中，绝大多数的工作都需要我们及时地适应当前的状况。一台可以超越重复性，根据情况调整和思维的机器人，何时才会出现？这种机械，到底有什么技术难度？

第一、识别

该如何编写该流程？它没有我们所认为的那样容易，因为它无法辨认图像和单词，AI是不是机器人，它仅仅能够辨认出一些是什么数据ai机器人 。

电脑视觉已经用了数十年的时间，ai机器人 :为什么AI机器人这么难做？，ai是机器人么，试图用视觉技术让机器Ai理解图片，但是都失败了ai机器人 。在2012之前，多伦多大学杰弗里·亨顿的研究小组已经证明，这种仪器可以精确地辨认出图片。那么，他们是如何做到这一点的？其方式是直截了当地询问这台电脑：图片中有什么。他们将问题分成一组运算，最终得出图片上的结果。这一套算法，是用大量人工神经元构成的。个体而言，每一个神经细胞所执行的任务很单一：接收、生成、输出，但是组合起来就能完成非常复杂干嘛的高阶响应。而这种响应的大小，则要看神经元之间的连接程度，和连接的强度，特别是后者。由于神经元之间的联系的强弱发生了差异，这个体系就会作出不一样的判断：“这是猫，狗，人或者车。”如此一来，影像的辨识问题，也就从“电脑的辨识问题”，变成了“神经网络的联结程度调节”。但是由于有数百万个神经元要调节，所以不能用手工调节。

第二、行动

机械不仅要辨认，还要做动作智能机ai机器人 。怎样才能使体系作出适当ai的行为决定？

在2015， DeepMind战胜了围棋，击败了世界上的冠军ai机器人 。原本大家都认为至少要几十年才能完成，没想到一晚上就完成了。不光是棋类，其它的棋类都被机器以相同的方法征服。

与辨识不一样，辨识只需一步，我们就让这个体系来判定一幅画是否为犬类或其它类；而行为就不同了，你没有给你的系统智能下一步骤应该怎么走智能ai机器人 。他只是了解最终的结局是胜还是败，并从中改进自己。特别是，他们发现了胜负的情况下的共性，发现胜负的不同，并将其拆解。而深度增强的方法，则是通过一种新的神经元来吸取，然后按照自己的经历来调整神经元的重量。

伯克利加利福尼亚大学用相似的神经网络，开发出了一种虚拟的机器人，从一开始的不能迈出一小段距离，到最后跌跌撞撞，再到不断的练习，直到能够保持一段距离的跑步ai机器人 。