人間中心の設計からロボットの想像力まで、今日の人工知能とロボット工学を推進するアイデアとイノベーションを探ってください。
私たちは、人工知能とロボット工学が家庭でも職場でも人々の生活にもたらすことができる成長の機会と付加価値を模索してきました。驚異的な成長が見られますが、真の大量採用を促進するには、さらにどのような画期的な進歩が必要でしょうか?
業界の主な傾向と業界発展の方向性は次のとおりです。
人間中心設計
コンピュータは古くから存在していますが、 1930 年代にはすでに普及していましたが、今日私たちが知っている数兆ドル規模の産業を開始したグラフィカル ユーザー インターフェイスの出現により、コンピュータが利用できるようになるまでには 50 年かかりました。同様に、AI とロボット工学の可用性に焦点を当てることが、導入を促進する鍵となります。
産業現場では、操作に高度な専門知識を必要としない、使いやすいロボットへの注目が高まっています。たとえば、多くのソフトウェア会社は、自社のプラットフォームを使用してこの問題を解決しています。これにより、最小限の位置決めと手動プログラミングをほとんどまたはまったく行わずに、自律型ロボット アプリケーションを簡単にセットアップできるようになります。同時に、何百もの産業用ロボット ブランドを統合し、オペレーターがシンプルなフローチャート スタイルのビジュアル プログラミング インターフェイスを使用してそれらを管理できるようにします。
これらのテクノロジーの使用は増加しており、世界の人工知能ソフトウェアの収益は 2022 年に 21.3% 増加し、市場規模は 625 億米ドルに達すると予測されています。
一般的なインテリジェント ロボット
現在の機械学習技術は、ロボットに特定のタスクを教えるために使用されていますが、柔軟性が高く、変化にうまく対応できません。スマートロボットがより多くの仕事を処理できる未来のためには、ロボットは周囲の環境を理解する必要があります。
生きたロボットは、人間の能力と可能性を拡張でき、未知の問題に遭遇したときにすでに知っていることを探索、評価、実験、拡張できなければなりません。
2022 AIBotics カンファレンスで、シンガポール国立大学とジョンズ・ホプキンス大学の研究者は、ロボットが物の外観ではなくアフォーダンスを理解するのに役立つ新しいフレームワークを発表しました。
彼らは、快適な椅子の目的と、人が快適に座るための椅子の準備方法をロボットに教えることに成功しました。 「ロボットの想像力」と呼ばれるこのアプローチは、家庭用ロボットをより賢く、自律的に問題を解決できるようにする可能性がある。世界中の多くの社会は急速な高齢化に直面しており、経済成長の鈍化や移動や社会参加などの社会問題に対する懸念が高まっています。一部の政府はこれらの問題を解決するテクノロジーに注目し、民間企業や学者と協力して未来の都市や社会を再設計しようとしている。
たとえば、日本の Society 5.0 ビジョンは、社会全体のデジタル化を通じて人口高齢化の問題を解決することを目的としています。リモート テクノロジーを使用して、日常業務を人工知能に任せながら国民がより長く働けるようにします。
政府は日本の自動車メーカーであるトヨタと提携し、住民のほとんどが高齢者である 360 人の実験都市ウィービングシティを建設しています。このプロジェクトでは、自動化されたモビリティのイノベーションと、地下での小包配送や廃棄物処理システムなどのスマートホーム開発をテストします。
以上が人工知能とロボット工学の次のフロンティアは何でしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Apollo Researchの新しいレポートによると、高度なAIシステムの未確認の内部展開は、重大なリスクをもたらします。 主要なAI企業の間で一般的なこの監視の欠如は、Uncontに及ぶ潜在的な壊滅的な結果を可能にします

従来の嘘検出器は時代遅れです。リストバンドで接続されたポインターに依存すると、被験者のバイタルサインと身体的反応を印刷する嘘発見器は、嘘を識別するのに正確ではありません。これが、嘘の検出結果が通常裁判所で採用されない理由ですが、多くの罪のない人々が投獄されています。 対照的に、人工知能は強力なデータエンジンであり、その実用的な原則はすべての側面を観察することです。これは、科学者がさまざまな方法で真実を求めるアプリケーションに人工知能を適用できることを意味します。 1つのアプローチは、嘘発見器のように尋問されている人の重要な符号応答を分析することですが、より詳細かつ正確な比較分析を行います。 別のアプローチは、言語マークアップを使用して、人々が実際に言うことを分析し、論理と推論を使用することです。 ことわざにあるように、ある嘘は別の嘘を繁殖させ、最終的に

イノベーションの先駆者である航空宇宙産業は、AIを活用して、最も複雑な課題に取り組んでいます。 近代的な航空の複雑さの増加は、AIの自動化とリアルタイムのインテリジェンス機能を必要とします。

ロボット工学の急速な発展により、私たちは魅力的なケーススタディをもたらしました。 NoetixのN2ロボットの重量は40ポンドを超えており、高さは3フィートで、逆流できると言われています。 UnitreeのG1ロボットの重量は、N2のサイズの約2倍で、高さは約4フィートです。また、競争に参加している多くの小さなヒューマノイドロボットがあり、ファンによって前進するロボットさえあります。 データ解釈 ハーフマラソンは12,000人以上の観客を惹きつけましたが、21人のヒューマノイドロボットのみが参加しました。政府は、参加しているロボットが競争前に「集中トレーニング」を実施したと指摘したが、すべてのロボットが競争全体を完了したわけではない。 チャンピオン - 北京ヒューマノイドロボットイノベーションセンターによって開発されたティアンゴニ

人工知能は、現在の形式では、真にインテリジェントではありません。既存のデータを模倣して洗練するのに熟達しています。 私たちは人工知能を作成するのではなく、人工的な推論を作成しています。情報を処理するマシン、人間は

レポートでは、更新されたインターフェイスがGoogle Photos Androidバージョン7.26のコードに隠されていることがわかり、写真を見るたびに、新しく検出された顔のサムネイルの行が画面の下部に表示されます。 新しいフェイシャルサムネイルには名前タグが欠落しているため、検出された各人に関する詳細情報を見るには、個別にクリックする必要があると思います。今のところ、この機能は、Googleフォトが画像で見つけた人々以外の情報を提供しません。 この機能はまだ利用できないため、Googleが正確にどのように使用するかはわかりません。 Googleはサムネイルを使用して、選択した人のより多くの写真を見つけるためにスピードアップしたり、編集して個人を選択するなど、他の目的に使用することもできます。待って見てみましょう。 今のところ

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