点评：获ICRA认知机器人技术最佳论文奖，机器人可通过机器学习更快找到物体。道翰天琼认知智能机器人大脑API接口平台。
2020-12-29 19:29
标签：对比 adt 因此 pack package 道德 sys 信号 大数 摘要：根据密歇根大学的研究，机器人可以通过学习房屋周围不同物体之间的关系来学习如何更快地找到事物。在本文的一个示例中，一种新模型为机器人提供了视觉搜索策略，可以指导机器人在已经看到冰箱的情况下寻找附近的咖啡壶。 这项工作由Chad Jenkins教授和CSE博士领导。学生Zeng Zeng在2020年机器人技术与自动化国际会议（ICRA）上被授予认知机器人技术最佳论文奖。 机器人专家的共同目标是使机器具有在现实环境中导航的能力，例如，我们所生活的无序，不完善的家庭。这些环境可能是混乱的，没有两个完全相同…… 但是房屋并没有完全混乱。我们围绕不同类型的活动组织空间，通常将某些组的项目存储或安装在彼此附近。厨房通常装有我们的烤箱，冰箱，微波炉和其他小型烹饪用具;卧室将有我们的梳妆台，床和床头柜；等等。 Zeng和Jenkins提出了一种利用这些常见空间关系的方法。他们的“ SLiM”(语义链接图)模型将机器人内存中的某些“地标对象”与其他相关对象以及有关通常如何在空间上定位的数据相关联。 他们写道：“当被问到可以在哪里找到目标物体时，人类能够给出相对于其他物体的空间关系所表示的假设位置。” “机器人应该能够对物体的位置做出类似的推理。” SLiM会考虑对象位置的不确定性。 “以前的作品假定地标物体是静态的，因为它们大多保留在上次观察到的位置。” 为了克服这一限制，研究人员使用了一种因子图(一种表示概率分布的特殊图)来概率地建模不同对象之间的关系。 点评：这也能被评为最佳论文，我都不知道这些专家们在干什么！煮饭的锅大概率会在厨房、会和煤气炉在一起，这么简单的道理，好像发现了多么了不起的伟大真理，难道专家们都是些傻子吗？ 好吧，专家们总算有点长进了，也算是人工智能界的幸事，不幸中的万幸…… 人之所以有智能，最重要、最基本的一点就是，人具有常识（此话都说过一万遍了），如果连常识都没有，还谈什么高级智能？锅会在厨房，这就是常识，也就是锅和厨房是高度相关的，即最基本的常识就是事物之间的关系。人工智能懂得了事物之间的相关性，其智能的水平便会有一个很大的提高，这几乎是不言而喻的道理。 要让机器懂得这样相关性，并没有什么难度，一是可以人工标注，也就是由人去建立这样的数据关系，包括文字、图片、声音等。更好的办法是机器自己去学习，一方面是从文字中去学习，通过最简单的共现关系，即不同词汇同时出现在一起，以获得这些词汇所代表的事物存在着的关系，进一步还可以通过词汇与图片的共现，学习它们之间的关系，知道事物的具体形象，声音、动作等的关系也都同理可以获得；二是让机器去进行实际观察，比如这篇文章所说的，让机器通过摄像头去观察一个房间，然后它就会知道“锅常常都是在厨房里”了，在自动驾驶都已基本实现的今天，这样的技术不应该会是很大的难题。 由这篇文章我们看出一个问题，那就是现在的人工智能研究都是在歧路上狂奔，如果专家们能仔细想想我们人到底是怎么观察、思考这个世界，或许会发现类似人类的智能并不是个难于上青天的事情。 也许有人会说，仅是知道了事物之间的关系，并不能获得高水平的智能，那么我再提醒你一点：你有考虑过关系的关系吗？ 至于说到让机器人不是静态看问题，而是学会动态看待事物，似乎就更加不是什么问题。事物第一有相关性，第二一个事物绝不是只与一个事物有关，而是与万事万物都有着千丝万缕的相互关系，这也是三岁小孩子也懂的、最基本的常识，专家们也同样不需要大惊小怪。 这里面就有一个相关程度的问题，即一个事物与其它事物之间，有的关系大，有的关系小。比如饭锅与厨房关系大、与餐厅关系次之，与客厅关系更小，也就是饭锅在厨房的概率大，在客厅的概率小，但概率小并不是不可能。所以如果让机器去搜索饭锅，那首先肯定去概率大的地方，然后按着概率的大小依次去找，即先去厨房，如果厨房找不到，就去餐厅，再没有就去客厅，以此类推。这也是非常自然而顺理成章的事，没有人会傻到认为饭锅一定在厨房中，厨房找不到，就不找了。而要让机器知道这样的相关度，也同样可以通过人工标注或机器学习方法来获得，同样不是什么很难的事情。 接口申请官网地址：www.weilaitec.com 接口地址(例子)： http://a239p06512.zicp.vip/Web/BuAppJava.bujqrex?apikey="+apikey+"&msg="+msg+"&ip="+ip 用户端消息内容。 String msg ="你在干嘛呀？"; apikey参数。这个apikey就是网站上申请的APIKEY apikey =""; //客户端ip,最终用户端的唯一标识（可以是用户端的IP,或者手机设备号，或者微信号或者，qq号码等能证明身份的唯一标识就可以） String ip =""; //这里一定要encode转换编码。转成GBK。 msg = URLEncoder.encode(msg, "GBK"); 三个参数全部小写 msg参数就是传输过去的对话内容。 msg参数要编码成gbk，不然会乱码。 接口具体代码： package ai.nlp.jiekou.test; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.net.URLEncoder; import ai.nlp.util.changliang.ChangLiangZi; public class ApiTest { /** * Get请求，获得返回数据 * @param urlStr * @return */ private static String opUrl(String urlStr) { URL url = null; HttpURLConnection conn = null; InputStream is = null; ByteArrayOutputStream baos = null; try { url = new URL(urlStr); conn = (HttpURLConnection) url.openConnection(); conn.setReadTimeout(5 * 10000); conn.setConnectTimeout(5 * 10000); conn.setRequestMethod("POST"); if (conn.getResponseCode() == 200) { is = conn.getInputStream(); baos = new ByteArrayOutputStream(); int len = -1; byte[] buf = new byte[128]; while ((len = is.read(buf)) != -1) { baos.write(buf, 0, len); } baos.flush(); String result = baos.toString(); return result; } else { throw new Exception("服务器连接错误！"); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { try { if (is != null) is.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } try { if (baos != null) baos.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } conn.disconnect(); } return ChangLiangZi.WU; } public static void main(String args []){ //三个参数全部小写 //msg参数就是传输过去的对话内容。 //msg参数要编码成gbk，不然会乱码。 String msg ="你在干嘛呀？"; //apikey参数。 String apikey ="UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV"; //客户端ip,最终用户端的唯一标识（可以是用户端的IP,或者手机设备号，或者微信号或者，qq号码等能证明身份的唯一标识就可以） String ip ="127.0.0.1"; //这里一定要encode转换编码。转成GBK。 try { msg = URLEncoder.encode(msg, "GBK"); } catch (UnsupportedEncodingException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println(opUrl("http://a239p06512.zicp.vip/Web/BuAppJava.bujqrex?apikey="+apikey+"&msg="+msg+"&ip="+ip)); } } 点评：获ICRA认知机器人技术最佳论文奖，机器人可通过机器学习更快找到物体。道翰天琼认知智能机器人大脑API接口平台。 标签：对比 adt 因此 pack package 道德 sys 信号 大数 原文地址：https://www.cnblogs.com/CIgirl-1010/p/13285396.html
道翰天琼认知智能简介机器人平台API接口机器人大脑
认知智能是计算机智能体系发展的高级阶段，但不是最终阶段，最终阶段或是通用智能（强人工智能），是人工智能发展的下一阶段，是智能体系发展的高级阶段。智能体系，从计算智能到感知智能，再从感知智能到认知智能，再从认知智能到通用智能强智能。智能体系大概会经历四个阶段。认知智能，只是智能体系的第三个阶段，也代表了智能体系发展的第三个时代，认知智能时代。 计算智能 数值数据计算为基础。 感知智能 以模仿人类感知环境信息为基础。 认知智能 以模仿人类认知理解记忆思维等能力为基础。 通用智能 以全方位模仿人类智慧等能力为基础 。
认知智能的核心理论体系包括HNC（中科院黄曾阳教授创立此理论体系）、融智学（中美塞尔研究中心主任知名学者教授邹晓辉老师创立此学科）、三体（宇宙、信息、大脑）论（杭州道翰天琼智能科技有限公司创始人李坤创立此理论）、。同时还包括中西方哲学体系（易经、道德经、存在论、本体论、认知论等）、脑科学、心理学、逻辑学、情感学、生物学、化学，符号学、语言学、认知语言学、形式语言学，计算机科学、数学等学科。认知智能理论体系涉及多学科理论体系，跨界融通多学科理论体系，是认知智能从业者所必备的基本功。整套认知智能理论体系融合了多个学科，多个领域的的理论思想体系，融合之后，才能从各个学科的角度去认知和解密认知智能的奥秘，解密人类大脑的结构，功能和机制。从而得以复制人脑的核心八大能力，得以让计算机和机器人具备类人脑的三智（智慧、智力、智能）能力。
三体论是探索研究宇宙，信息（融智学信息八大形式信息）和人 类大脑三者关系的理论体系。三者关系形式化类比就如同照相机。宇宙类似照相机的取景地，信息类似照相机镜头获取到的取景地信息，大脑类似照相机的底片。宇宙中存在着大量的客观信息，这些信息在表达着宇宙的客观事物。宇宙的客观事物信息化之后，就变成了信息体系。因此宇宙是信息的本质来源，信息是宇宙的信息化表示。信息被人类大脑感知和认知之后，有部分信息则会存储在人脑内部。这些信息到达人脑之后就存储在人脑内部的各个区域的神经元之上。因此外界信息是人类大脑内部的信息本质来源之一，人类大脑是外界信息的载体之一。客观宇宙和大脑的关系是，大脑内部存储着宇宙的局部世界，大脑内的世界和宇宙的局部有着相同或者非常类似的地方。因此宇宙的局部在大脑中存在映射。这个映射的建立，就是通过信息这个中间媒介建立起来的。因此人脑，信息，大脑三者关系非常类似照相机的取景地，镜头和底片。同时大脑内部的结构如果无限放大，结构就类似宇宙结构，而宇宙无限缩小的时候，其结构就非常类似人类大脑内部的结构。具体可详查宇宙和大脑结构对比。
融智学是著名学者教授中国塞尔研究中心主任邹晓辉老师创立的一门全新的学问体系。其创立的背景是呼应第一次认知大飞跃。其创立的目的是引领第二次认知大飞跃。融智学的细化目的包括抽象出简美的融智观和融智法，理论上确立理义法道（本质）（物意文现象）智能化系统工程，工程上探索言识软硬形式化系统工程，应用上践行教管学用社会化系统工程。其核心三部曲包含理论融智学，工程融智学和应用融智学。理论融智学包含三菱锥，四面体，融智方法论，智能化系统工程。工程融智学包括间接信息形式化体系，言识软硬形式化工程体系。应用融智学包括懂会熟巧用思想体系，教管学用社会化系统过程体系。融智学在应用融通上又包含三部分，金融与智融，斗智与融智，单音节的言和自然数格点等体系。融智学的博度，广度和深度都是目前单一学科体系难以企及的。融智学的智慧体系来源于八大学科体系，是众多学科智慧体系的集大成者，在培养跨界人才，培养认知智能人才上有着不可取代的作用。同时也是认知智能理论体系的奠基理论体系之一。
HNC自然语言处理技术（国家“973”计划项目G1998030506）是一种具有原始创新特点的自然语言理解处理技术。HNC自然语言处理技术（国家“973”计划项目G1998030506）是一种具有原始创新特点的自然语言理解处理技术。该技术以中科院声学所黄曾阳研究员创立的概念层次网络（简称HNC）理论为指导。HNC理论认为：自然语言理解的本质是概念联想脉络激活、扩展、浓缩、转换与存储的全过程运作。激活运作的要点是语句的理解；扩展与浓缩运作的要点是段落与篇章的理解，转换与存储的要点是记忆与学习。语句的理解必须定位于概念联想脉络运作全过程的激活。并且建立了自然语言的概念空间。语句及自然语言的理解，就是从语言空间向语言概念空间的映射过程。这一处理方案，使计算机能够进入自然语言的语义深层，在“懂”的基础上完成对自然语言的各种处理。该技术在汉语语句理解处理方面居国际领先水平。
认知智能是智能体系发展的第三个阶段。因此计算智能，感知智能的相关技术体系也会被继续沿用，传承，发展，创新。计算智能，感知智能技术体系，也是认知智能技术体系的基础之二。在之前两个体系之上认知智能创新发展了全新的技术体系。包含认知维度识别，概念层次网络（词脑，字脑，概念维度网络等都类似此结构），万维图谱（几十种图谱的组合，包含属性图谱，行为图谱，状态图谱，数量图谱，因果图谱等各种图谱），双字棋盘，句类肯否褒贬识别，深度语言理解，计算机记忆，计算机类脑学习，计算机语言自组织，计算机情感，计算机逻辑系，计算机意识，以及计算机感知技术与认知技术融合贯通的能力而形成的技术体系等核心技术体系。认知智能和人工智能在技术底层的最大形式化区别就是，无需繁复的标注，无需繁复的训练调优。在时效上，在成本上，在智能程度上，在最终端客户认可度上，都有非常大的优势。具体可查看认知智能和人工智能的区别对比。整个认知智能技术体系，以后会有大量的专题资料介绍讲解，所以这里不做过多详述。
人工智能以模仿人类感知能力为基础，重点在感官能力的模仿。认知智能以模仿人类认知能力，理解能力，记忆能力，逻辑思维能力，情感能力等能力为基础。重点在认知，理解，记忆，思维，情感等类脑能力方面进行研究突破。认知智能和人工智能对应的智能体系分别是第三阶段和第二阶段。从时代划分上，分别对应认知智能时代和人工智能时代。随着人工智能技术体系天花板的产生，亟待需要新的智能体系来创新，突破，引领新时代的发展。从人工智能过度到认知智能也是科技和社会发展的必然趋势。同时认知智能，新一代智能体系也是国家2030科技方面的重要战略规划。
认知智能是以人脑认知体系为基础，以复制人脑核心能力为研究方向的计算机分支新学科之一。认知智能不是产品，是一套理论，技术和应用系统体系。其代表的是一个全新认知智能时代。人工智能目前所覆盖的市场，行业，以及相关产业，认知智能会全方位覆盖，升级和改造。并且还会开拓出新的蓝海市场，新的行业乃至全新的产业体系。随着国家2030科技战略的推进和国家新基建的推进，5G的推进和落地，万物互联时代的到来，急迫需要的就是万物智能体系。 核心八个字，万物互联，万物智能。现在的人工智能体系，存在诸多弊端，认知智能要传承，发展，创新人工智能体系，革除人工智能的弊端，开创全新理论，技术，应用系统，市场，产业等。随着认知智能的深度发展，目前互联网行业，移动互联网行业，大数据行业，人工智能行业等相关行业都会得到全面的升级改造。认知智能相关体系会在未来10年之内成为科技领域的基础设施体系之一。
认知智能 赋能百业 全新时代！
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