機器人日益走進我們的學習生活，這主要是利用了什麼技術

主要是利用了「人工智慧」技術。人工智慧是研究、發展用於模擬、延伸和擴展人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。機器人是自動執行工作的機器裝置；它既可以接受人類指揮，又可以運行預先編排的程序，也可以根據以人工智慧技術制定的原則綱領行動。

本教學操作環境：windows7系統、Dell G3電腦。

機器人日益走進我們的學習生活，這主要是利用了「人工智慧」技術。

人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。機器人是自動執行工作的機器裝置。它既可以接受人類指揮，又可以運行預先編排的程序，也可以根據以人工智慧技術制定的原則綱領行動。

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、發展用於模擬、延伸和擴展人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智慧是電腦科學的一個分支，它企圖了解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言辨識、影像辨識、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思考的資訊過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人類那樣思考、也可能超過人的智能。

人工智慧在生活中的應用

#【第一方面：自然語言處理】

自然語言處理是一門融語言學、電腦科學、數學於一體的科學。自然語言處理並不是一般地研究自然語言，而是研製能有效地實現自然語言通訊的電腦系統，特別是其中的軟體系統，是電腦科學，人工智慧，語言學關注電腦和人類（自然）語言之間的相互作用的領域。自然語言處理的目的是實現人與電腦之間用自然語言進行有效溝通的各種理論和方法。

1、多語言翻譯

自然語言處理的一個主要應用面向就是外文翻譯。生活中遇到外文文章，大家想到的第一件就是尋找翻譯網頁或APP，然而每次機器翻譯出來的結果，基本上都是不符合語言邏輯的，需要我們再次對句子進項二次加工排列組合。至於專業領域的翻譯，如法律、醫療領域，機器翻譯根本就是不可行的。

面對這一困境，自然語言處理正在努力打通翻譯的壁壘，只要提供海量的數據，機器就能自己學習任何語言。機器從0開始進入一個領域（零成本進入）大概2週。所以，進入哪個領域都能高度垂直的做下去。例如，法律類專業文章翻譯，優質法律文章的總量是有限的，讓機器學習一遍這些文章，就可以保證翻譯95%的流暢度，而且能做到即時同步。

2、虛擬個人助理

虛擬個人助理是指使用者透過聲控、文字輸入的方式，來完成一些日常生活的小事。大部分的虛擬個人助理都可以做到蒐集簡單的生活信息，並在觀看有關評論的同時，幫你優化信息，智能決策。

同時部分虛擬個人助理還可以直接播放音樂的智慧音響或收取電子郵件，這些都是虛擬個人助理的變化形式之一。虛擬個人助理應用在我們生活中的各個層面，音響、車載、智慧家庭、智慧車載，智慧客服多方面。一般來說，聽到語音指示就可以完成服務的，基本上都是虛擬個人助理。

3、智慧病例處理

自然語言處理還可以將積壓的病例自動批量轉化為結構化資料庫，機器學習和自然語言處理技術能自動抓取病歷中的臨床變量，產生標準化的資料庫。隨後變數抽提、思路生成到論文圖表導出的全過程輔助智能演算法能挖掘變數相關性，激發論文思路，同 時提供針對臨床科研的專業統計分析支援。

其水準相當於受過8 年臨床醫學教育的醫學研究生，這樣下來同樣同讀一篇50頁的病歷，抓取和理解其中的所有臨床資訊速度比醫生平均快2700倍，大大地提高了醫院的辦公效率，求醫難這個問題將會得到很多的緩解。

【第二面向：語音辨識】

語音辨識是一門跨領域學科。語音辨識技術所涉及的領域包括：訊號處理、模式識別、機率理論和資訊理論、發聲機制和聽覺機制、人工智慧等等。與機器進行語音交流，讓機器明白你說什麼，這是人們長期以來夢寐以求的事情，如今人工智慧將這一理想變為現實，並帶它走入了我們日常的生活。

1、智慧醫院

依靠人工智慧技術和大數據，醫院可以實現智慧語音互動的知識問答和病歷查詢，語音輸入能取代打字，讓您透過說話的方式，就可輕鬆與電腦、平板電腦、行動查房設備進行輸入。每個人所說的話說話都會被轉錄成文字並顯示在您的HIS系統、PACS系統、CIS系統等希望輸入文字的位置。此外還可以對健康風險進行預測和對患者分群進行分析。

2、口語評測

在語音辨識方面還有一個比較有趣的應用－語音評測服務，語音評測服務是利用雲端運算技術，會自動口語評測服務放在雲端，並開放API介面供客戶遠端使用。在語音評測服務中，人機互動式教學，能實現一對一口語輔導，就好像是請了一個外教在家，從此解決了啞巴英語的問題。

【第三個面向：電腦視覺】

#電腦視覺是一門研究如何讓機器「看」的科學，更進一步的說，就是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、追蹤和測量等機器視覺，並進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。透過電腦視覺，電腦將處理更適合人眼觀察或傳送給儀器偵測的影像。電腦視覺的主要任務是透過對採集的圖片或視訊進行處理以獲得相應場景的三維資訊。

1、智慧安防

隨著各級政府大力推動「平安城市」建設的過程中，監控點位越來越多，視訊和卡口產生了海量的數據。尤其是高清監控的普及，整個安防監控領域的數據量都在爆炸式增長，依靠人工來分析和處理這些資訊變得越來越困難，利用以電腦視覺為核心的安防技術領域具有海量的數據源以及豐富的資料層次，同時安防業務的本質訴求與AI的技術邏輯高度一致，從可以從事前的預防應用到事後的追查。

2、人臉辨識打拐

目前，全國拐賣兒童犯罪活動較為猖獗，受害者及受害家庭數以萬計。根據民政部估計，目前，全國流浪乞討兒童數量約100 萬-150 萬。在河南、雲南以及兩廣沿海等地鄉村地區，買賣兒童幾近市場化，形成了一個完整的地下黑色利益鏈。可以尋回被拐賣兒童這件事迫在眉睫，刻不容緩。目前電腦視覺所應用的「人像辨識、人臉對比」最快可以讓被拐兒童在7小時內被尋回，這是電腦視覺在安全領域的巨大應用，今後也將越來越多地應用在打擊犯罪等方面。

【第四個面向：專家系統】

#專家系統是人工智慧中最重要的、也是最活躍的一個應用領域，它是指內部含有大量的某個領域專家水平的知識與經驗，利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領域問題的智慧型電腦程式系統。通常是根據某領域一個或多個專家提供的知識和經驗，進行推理與判斷，模擬人類專家的決策過程，去解決那些需要人類專家處理的複雜問題。

1、無人汽車

無人駕駛汽車是智慧汽車的一種，也稱為輪式移動機器人，主要依靠車內的以電腦系統為主的智慧駕駛儀來實現無人駕駛的目標。從1970年代開始，美國、英國、德國等已開發國家開始進行無人駕駛汽車的研究，在可行性和實用化方面都取得了突破性的進展。

中國從1980年代開始進行無人駕駛汽車的研究，國防科技大學在1992年成功研發出中國第一輛真正意義上的無人駕駛汽車。 2005年，首輛城市無人駕駛汽車在上海交通大學發展成功。世界上最先進的無人駕駛汽車已經測試行駛近五十萬公里，其中最後八萬公里是在沒有任何人為安全乾預措施下完成的。

2、天氣預測

隨著手機的普及，現在越來越多的人已經習慣觀看手機中的天氣預測，而在天氣預測中，專家系統的地位也是決定性的。專家系統可以先透過手機的GPRS系統，定位到使用者所處的位置，在利用演算法，對覆蓋全國的雷達圖進行資料分析並預測。

使用者就可以隨時隨地查詢自己所在地的天氣走勢。天氣預測中再無「局部地區有雨」的字眼，取而代之的是「您所在街道25分鐘後小雨，50分鐘後雨停」。給您配上一位專屬的氣象預報員，讓您收到的天氣預報能精準到分鐘和所在街道。

3、城市系統

城市系統是將交通、能源、供水等基礎設施全部數據化，將散落在城市各個角落的數據匯聚，再透過超強地分析、超大規模地運算，實現對整個城市的全局即時分析，讓城市智慧地運作起來。城市系統率先解決的問題就是塞車。今年杭州的城市大腦，透過對地圖數據、攝影機數據進行智慧分析，從而智慧地調節紅綠燈，成功將車輛通行速度最高提升了11%，大大改善了出行體驗。

【第五個面向：各領域交叉使用】

#其實人工智慧的四大面向應用其實或多或少都涉及到了其他領域，然而交叉應用最突出的方面還是智慧機器人。機器人是自動執行工作的機器裝置。它既可以接受人類指揮，又可以運行預先編排的程序，也可以根據以人工智慧技術制定的原則綱領行動。它的任務是協助或取代人類工作的工作，例如生產業、建築業，或危險的工作。

1、物流機器人

物流機器人是結合機器人產品和人工智慧技術去實現高度柔性和智慧的物流自動化的技術變革的引領者。在消費升級下的市場壓力，海量SKU的庫存管理、難以控制的人力成本，都已成為電商、零售等產業的共同困擾。而物流機器人管理成本低，包裹完整性強，可以滿足各種分揀效率和準確率的要求，投資回報週期短。它的出現可有效提升生產彈性，協助企業實現智慧轉型，也將越來越多地應用在日常生活中。

2、萌寵機器人

孩子一直是家長的心肝肉，而如何讓孩子贏在起跑線也是各路家長無比關心的問題，這時候早教就顯得尤為重要了。早教其實就是讓孩子有效的玩耍，讓孩子在玩耍的過程中學到很多知識，發展孩子的腦力，動手能力，反應能力，美感能力，培養興趣及習慣。

市面上的早期教育機構價格昂貴，師資不足，同時還可能存在一定的安全隱患，這時候萌寵機器人的存在就很大的緩解了這一問題。語音功能讓它像孩子的朋友一樣和孩子交流，記憶功能還可以記住寶寶的使用習慣，很快找到寶寶想聽的內容。同時提供快樂兒歌、國學經典、啟蒙英語等早期教育內容，且雲端內容可以持續更新。

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