深圳苹果7换触摸屏多少钱_实体人工智能将是机器人领域未来十年最具潜力的领域

近年来，人工智能领域取得了长足的进步，深圳苹果7换触摸屏多少钱但这些进步主要集中在数字人工智能领域。对于可以执行像我们的生物这样的日常任务的物理人工智能(PAI)，进步相对较小。

这主要是因为物理人工智能涉及复杂的跨学科研究，并且研究界目前缺乏将这些知识进行系统集成的才能和技能。

专注于未来几十年物理人工智能的发展，两位来自瑞士联邦材料科学与技术实验室的学者Aslan Miriyev和Mirko Kova教授共同研究了这一问题。伦敦帝国理工学院(Imperial College London)最近发表了一篇有关《自然机器智能》的评论文章，该文章不仅定义了PAI，还建议建立一种技能训练系统，鼓励物理人工智能的跨学科研究，强调教育下一代人工智能的重要性。 PAI研究人员。

预计下一代机器人将像活生物体，能够在现实世界的非结构化环境中自动采取行动，能够通过自我适应自我维持并通过控制器进行学习，具有应对物理损害的弹性，并且能够与集体系统互动以进行整合。

这些未来的机器人将用于导航，运输和其他机械操作，这些操作需要实时的决策和适应性，其中涉及处理从传感器的“身体”发送到“大脑”的多个信号的组合。

此外，这些机器人还需要具有预测自我功能，自我修复和按需自动增长的能力，以及在各种情况下维持体内平衡的能力，以确保任务性能和自我可持续性。 -保存)和谐的平衡。

为了使机器人具有这种​​智能行为，需要大脑结构，身体形状和环境相互作用之间的紧密相互作用。在过去的几十年中，基于数据的数字人工智能发展迅速，计算，算法和认知的学习能力显着提高，而机器人主体，形式和材料的发展相对落后。

本文将介绍数字人工智能的物理对应物，即物理人工智能(PAI)，并提出一种用于未来PAI研究人员的技能教育的方法。物理人工智能(PAI)

在最近的几十年中，人类的生活方式发生了非常重大的变化，这突显了对远程和自动化过程的需求。但是，当今的机器人还不够成熟，无法执行日常任务，例如操纵对象或在无法预测的复杂环境中移动。另外，当今的机器人还不够安全，无法与人类和室外环境进行交互。

大脑和身体之间的适当平衡是创建智能机器人的先决条件，这些机器人的行为更加自然并且完全集成。通过使用软件，机器人设计在自动化方面已经非常成功，但是新材料的设计和机器人方法的开发需要人工参与，因为它涉及更广泛的技能。

例如，在新兴的软件机器人技术领域，为了获得所需的机器人功能，仍然没有与结构设计和控制器设计结合使用的材料选择和合成方法。

因此，在未来十年中，机器人技术领域的一个主要空白是开发新材料和新结构，以使机器人身体和身体形状共同进化，智能控制系统和基于学习的方法。为了填补这一空白，机器人界的一个重要发展趋势是实现身体，控制，形式，动作执行和感知的共同进化。这里称为物理人工智能(PAI)。

PAI是指可以执行通常与智能生物相关的任务的实体系统。该领域包括理论和实践。 PAI方法论对材料，设计和制造都有自己的考虑。使用PAI开发的机器人可以利用其身体的物理和计算特性，再加上其大脑的计算能力，可以在非结构化环境中自动执行任务并保持稳定状态。与生物体相似，PAI机器人不仅可以代替数字AI，还可以通过连接到大脑为数字AI提供协作帮助。许多小型机器人(计算能力有限的机器人)没有专用的中央大脑，其性能取决于人体的计算。

与自然多样性原理相似，PAI合成是指具有任意功能，形状，大小和合适的栖息地的机器人系统，其中特别强调基于化学，生物学和材料的功能的集成。因此，PAI与身体改变的方法无关，并且不同于体现的智能。 PAI合成的实质来自于材料从级别到表单级别，再到机器人系统级别，各种不同的功能特征已成功组合。

结合了PAI和数字人工智能的范例是机器人技术开发领域中最突出的领域之一，并提供了无数的研究机会。特别是，将物理机器人和计算机器人集成到单个PAI方法中的研究有望创建人机共生的生态系统，从而重新定义人机之间的交互。当前，这一方向上的主要障碍是缺乏开发PAI的技能，并且没有人提出明确而连贯的教育结构和培训方法。

在创建PAI的雄心勃勃的旅程中，深圳苹果7换触摸屏多少钱许多学科将紧密地交织在一起。主要课程是材料科学，机械工程，计算机科学，化学和生物学。为了将机器人范式从组装的硬件设备转变为由PAI组成的机器人，必须结合这些学科的技能。

每个给定的科目都包含各种各样的必需技能，甚至还有很多未包括在内。但是，对于当今的个人而言，很难填补如此广泛的技能树，并且没有系统的教育方法来训练这些技能。

促进PAI技能发展

作者设想，为了掌握多学科的PAI技能，需要一种系统的教育方法，并且该方法必须在机构和社区级别可用。作者还对这套潜在方法提出了一些建议，包括营造良好的机构和社区氛围，以发展学生的技能并为导师提供支持。

接下来，可以提出一种多层次的方法来在当前的高等教育计划中实施PAI培训。作者建议该方法应包括以下三个组成部分：(1)制度支持; (2)了解跨学科研究的复杂性和挑战; (3)建立一个认可和传播研究成果的地方。

首先，如果您想为PAI技能培训打下坚实的基础，则机构支持至关重要。作者认为，在机构层面，主要的努力方向是明确鼓励不同部门和学院的研究人员积极合作开展PAI。共同研究PAI的机构集群可以创建一个教育平台，例如提供多学科选修课程和实验室培训，并允许内部科研合作和设备的互用。关键是，运作正常的机构集群可以确保在选择适合每个人的正确技能组合时提供专业指导学生的兴趣和研究需求范围。这种方法还可以促进不同机构中心之间的外部合作，并促进国内外的交流和课外活动。

由于PAI本质上是一项跨学科研究，因此相关的研究结果具有更广泛的受众，并且有可能在影响较大的期刊上发表。但是，由于多学科研究涉及广泛的专业知识，因此风险会更高，情况也会更加复杂。多个学科之间的研究工作需要勇于走出舒适区，要面对一个不熟悉技术术语和人际关系网的勇气，还需要不断的学习和毅力。此外，职业发展步骤还需要鼓励和奖励跨学科研究工作。例如，如今在招聘教师时，通常是根据狭窄的特定目标领域而不是从多学科的角度进行。通过雇用在连接PAI相关学科方面具有专业知识的教师并提供适当的机构支持，它可以为跨学科PAI研究提供重要动力。这些步骤可以直接推进PAI的研究，同时可以通过发表具有重大影响的成果，专利和吸引的投资来使该机构的声誉获得许多倍的回报。

此外，创建一个能够识别和传播多学科研究的场所也非常重要。如果将PAI研究划分为传统科学研究领域，例如材料科学，力学，有机化学等，则可能会缩小科学问题的显示空间，即仅显示特定群体可以理解的部分。这种方法缺乏整体视野，无法理解问题的整体复杂性。特别是在机器人技术和人工智能领域，需要更广泛的多学科认证模型，并且该模型应关注学科和专业知识之间的复杂交互。作者建议创建和支持针对PAI复杂和多学科挑战的研究人员，会议和期刊社区。他们还建议通过不同学科来组织竞争性奖学金，奖励和奖金，以支持社区一级的参与。

总结一下

在本文中，深圳苹果7换触摸屏多少钱作者建议通过创建PAI开发用于共生人类机器人生态系统的机器人，然后在未来的几十年中领导该机器人的研究。当前，社区仍然缺乏创建PAI所需的多学科技能，并且大多数机构仍未为这一具有挑战性的多学科研究方向建立基础设施。作者提出了几种推进PAI技能教育的方法：通过建立激励机制结构和社区环境，可同时培训学生的多学科技能并支持导师的活动。应该注意的是，本文的目的是强调教育下一代PAI研究人员的重要性，而不是给出详细而精确的最终行动计划。希望科研界可以就该主题进行更广泛的讨论，并相互交流不同的意见和方法。