伟大的失败和伟大的胜利一样可贵,背景如此豪华的Rethink,其失策可能就在于,它太想做那个颠覆者了。
麻省理工学院的研究人员制作了一个新的神经网络模型,以便能够让机器人自主地探索环境,在观察环境主体的时候联系到既有的经验,从而达到目标。
意识到基础算法层无法与巨头抗衡后,灵羚科技选择了反向推导式的解决方案,即先从客户端获取需求,再寻找解决问题的方法。
以后对工业机器人的要求,将不满足于局限于既有的学习内容,同样还要有自主的学习能力。也就是说,在机器人碰到陌生的物体的时候,能够自主地判断该怎么去处理。
尽管服务机器人已进入了广大的消费者领域,但其未来技术、产业发展的路径还很长;现在的主要问题是,服务机器人除了“看”和“说”之外,很多动作都无法完成。
很多机器人打的广告就是类似于“让您从繁忙的看孩子当中抽身而出”,这本身就是一个极其错误的引导。在任何时候,社交都是基于人和人的,与机器人进行交往不能从根本上替代人的作用。
今天的一切大型科技展会,在行业外的市民那里,更像是一种城市名片带来的自豪感。这当然是好事,但也可以让我们清晰看到,高科技产业内外对技术的认知,其实还是存在清晰界限的。
服务型机器人在未来几年,可能会优先完成内部系统的进化,以期尽快摆脱技术不成熟时“人工+智能”的窘境。这也许就是我们对此类机器人未来的一种最为乐观的预期了。