百科頭條

熱愛創造創意，與他人分享想法并教孩子的Ko Chul-young大約在兩年前開設了一家名為Robota的面食餐廳。這曾被用作“機器人與眼睛”的離線聚會場所。因此，在星期六，門被關閉，舉行了“機器人制造”會議。

2016年可能會被記錄為機器人走出想象和恐懼的面紗，并自豪地將其命名為人類伴侶的一年。人們對機器人會從事人類工作或攻擊人類的擔憂正逐漸轉移到關于如何與機器人共存以及為機器人時代做好準備的討論。

根據Job Portal Inc.在“ Alphago Shock”事件發生后進行的一項調查，十分之六的韓國男女認為機器人可以代替他們的工作。三分之一的英國人愿意與機器人約會，五分之一的人表示可以與機器人發生性關系。許多人已經接受了機器人的存在。

該報告預測，如果這種趨勢繼續下去，到三年后的2020年，將有超過一半的大型公司采用“智能工廠”。五年后，到2022年，生產力的增長將使世界經濟增加15億美元。

“智能工廠”是源自“工業4.0”的概念，這是德國政府奉行的制造業增長戰略。為了增強制造業的競爭力，德國政府努力將優質產品的生產周期降至最短，這催生了“智能工廠”的概念。

庫存象征著現有的生產過程。隨著產品從生產商轉移到批發市場，從批發商轉移到零售店，再從零售市場轉移到消費者，庫存增加。

吉爾·弗雷特（Gil Frett）說：“這些評論是基于科幻小說中對人工瘋狂的人工智能的想象。” 。

他說：“很多人都在談論深度學習，就好像他們很聰明一樣。”

麻省理工學院前教授羅德尼·布魯克斯（Rodney Brooks）表示：“包括埃隆·馬斯克（Elon Musk）在內的許多人被誤認為是人為地誤解了AI。” 當您看到具有出色能力的人時，您會誤解它可以像人一樣應用于其他地方。

Facebook的馬克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）也強烈抱怨埃隆·馬斯克（Elon Musk）的言論。在周日的Facebook頻道上，他強烈抱怨馬斯克的言論“很不負責任”。

BCI是連接人腦和計算機的技術。通過與計算機交換人類思想，我們可以在我們周圍移動機器，獲取外界信號無法感知的信息，并發揮超出人類的能力。

實際上，許多機構和公司正在擴大在這一領域的投資。Facebook首席執行官馬克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）4月19日表示：“通過基于思想的計算機進行交流的時代將很快開放。”“我們正在開發將人腦與計算機連接起來的技術。” 。

此外，KISTEP還在尋求技術型初創企業增長緩慢的時代的突破，以及在政府研發預算上轉移投資的需求。在PBS后的時代，有必要轉向以研究人員為主導，以人為中心的自治與合作系統。已經提出了許多關于未來創新的建議，例如需要由該地區牽頭，并且科學技術現在應該關注人民的生活質量。

未來創新議程大學教授Ae-ri Duk-sung說：“由于在加利福尼亞的一家大學醫院正在分發機器人，因此藥劑師的工作受到人工智能的威脅。我正在尋求時間的概念，以便醫生可以專心工作。”“在我們擔心失業之前，因為人工智能無法替代人類的情感或社會關系，4在第二次工業革命的時代，必須發展超級學術技能以實現協作。”

將機器學習技術應用于基于AI 的神經網絡

當前的計算機方法麻煩且昂貴，并且需要數百萬個圖像來訓練AI系統。在本文中，Zhang的團隊介紹了使用基于AI的卷積神經網絡對200,000多只眼睛進行光學層析成像掃描的結果。斷層掃描是一種非侵入性技術，可以利用視網膜反射的光在二維和三維中復制視網膜組織。

收集到的信息在開發新的耕作方法中起著重要作用。Op說，與人工智能和智能手機連接的新信息處理系統正在改變解決饑餓問題的方式，并正在嘗試推廣智能手機。

國家行政系統中也引入了人工智能。法國總統馬克龍（Emmanuel Macron）上周宣布了一項龐大的AI開發計劃，該計劃將耗資16億美元。它旨在通過一個巨大的數據中心建立一個國家人工智能網絡。

在先進的工程技術和藝術的結合方面，表演獲得了極大的反響。座位賣完了。Yumi還領導了普契尼和馬斯卡尼的歌劇。那天Yumi播放了18首歌曲中的3首。歌曲的其余部分之后是Andrea Colombini。

日本飯碗店吉野家（Yoshinoya）擁有一個名為“ CORO ” 的 協作機器人。Koro負責從洗碗機中識別和分類餐具。由日本創業公司Life Robotics開發的Robot Koro是一款多臂單臂機器人。手臂延伸到86.5厘米，并使用六個關節執行各種任務。

協作機器人的**優勢在于，它們盡可能安全地接近人們。當有人靠近時，Koro還通過檢測危險情況來停止運動。您可以在沒有安全柵欄的情況下與他人安全地進行協作。

谷歌加速科學團隊的工程師克里斯蒂安森說：“我們通過向神經網絡顯示同一細胞的兩個匹配圖像來訓練該網絡，一個沒有標簽，一個帶有熒光標簽。”通過重復數百萬次，然后向我們從未見過的神經網絡呈現未標記的圖像，我們可以準確地預測熒光標記的位置。”

這種深度學習網絡可以識別細胞是死亡還是存活，并且在現場具有98％的準確性。即使從大量活細胞群體中也可以挑選出一個死細胞，這比人類通常以80％的準確性識別死細胞的準確性要高得多。實際上，每天向有經驗的生物學家兩次展示相同的細胞圖像有時會給出不同的答案。