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CCF YOCSEF上海举办线上技术论坛“机器人虚实谈”

2020年4月18日,CCF YOCSEF上海举办了技术论坛,知名学者分享了他们近期在机器人领域的人类情感识别、注意力分析、通用智能本体、视频行为理解、机器人抓取、3D知识迁移、深度学习等方面的最新工作,并围绕机器人情感分析和表达能力、类神经反应“元操作”,数据驱动AI、知识引导AI、仿生、类脑等热点问题展开深入探讨。

如今,智能软硬件、智能终端、智能机器人、虚拟现实增强现实等问题不断吸引社会注意力。不论是企业还是高校,在发展机器人技术方面,都会存在一定的侧重点:有的注重软件服务(虚拟环境),有的注重硬件终端(实体环境)。本次论坛的核心在于邀请领域专家,分享有关智能技术发展趋势,讨论机器人技术研究的软硬虚实,对关键技术挑战进行点评,并思考如何更好开展机器人教学。

CCF YOCSEF上海于2020年4月18日成功举办了主题为“机器人虚实谈”的线上技术论坛活动,邀请了来自北大、上海交大、复旦和同济的有关知名学者,与大家分享他们近期在机器人领域的人类情感识别、注意力分析、通用智能本体、视频行为理解、机器人抓取、3D知识迁移、深度学习等方面的最新工作,并围绕机器人情感分析和表达能力、类神经反应“元操作”,数据驱动AI、知识引导AI、仿生、类脑等热点问题展开深入探讨。

此次线上论坛由CCF YOCSEF上海主办,上海交通大学、上海电力大学协办。论坛执行主席为CCF YOCSEF上海主席李超,CCF YOCSEF上海候任AC李晋国,微论坛执行主席为CCF YOCSEF上海候任副主席林榕,CCF YOCSEF上海通讯委员刘民。

论坛包括嘉宾引导发言和互动思辨两个环节,超过150余名观众扫码报名,同时在线观看人数100余人。微论坛面向CCF YOCSEF上海微信群近500名成员进行图文直播,并同步转发到CCF YOCSEF全国AC群及多个YOCSEF分论坛群中。线上会议观众通过“举手”发言和发表文字的方式积极参与互动思辨,气氛热烈,直到论坛结束后,观众仍在活动微信群中延申讨论。

引导发言环节邀请了来自高校的3位演讲嘉宾,分别是北京大学信息科学技术学院王韬、上海海交通大学电子信息与电气工程学院卢策吾、复旦大学计算机科学技术学院张文强。除上述3位嘉宾外,思辨环节还邀请了同济大学王昊奋一起参与思辨讨论。

王韬《情感智能机器人

主要介绍了团队在情感智能机器人方面的研究工作,从机器人情感识别基础出发,介绍了北京大学情感智能机器人实验室在多模态情感识别方面的贡献,展示了团队在表情识别、目光与凝视识别、头部动作识别、生理反应识别方面的工作,并展示了泰德、萝卜、小松等自主研发机器人,希望能把科幻电影里的陪伴人类机器人的美好幻想通过科学研究工作真正带入到我们的日常生活中。

卢策吾通用智能本体的设想

报告主要介绍了团队在机器人视频行为理解、3D知识迁移以及机器人抓取测试平台方面的工作,通过以类神经反应元操作为基础提升机器人对人类行为的理解能力,通过3D知识迁移技术实现对与已知物体相似,但又未知未见的物体的理解,并搭建了机器人抓取研究的通用开源测试平台GraspNet。

张文强《机器人类

报告从现在取得极大成功的深度学习人工智能算法出发引发思考,如何对“数据驱动AI”和“知识引导AI”进行融合,指出仿生、类脑是融合二者的重要研究方向,展示了团队在仿生机器人方面的工作,并展望了未来机器人在人类医疗领域的贡献和发展方向。

思辩交流环节,执行主席李超和李晋国围绕“机器人技术前沿进展”提出三个思辨话题,嘉宾、在线观众以及微论坛观众一起展开讨论。在线观众积极“举手”发表观点或对嘉宾提问,气氛十分热烈。

思辨问题1智能机器人研究的软硬虚实之间有明显分水岭吗?

王韬:机器人是人工智能的一种载体;现在有一个问题是人工智能发展是超过机器人载体能力的。机器人载体发展与人工智能应该并行发展,现阶段机器人载体的发展需要更迫切。

张文强:机器人本体人工智能发展一样重要。从硬的领域来看机器人应用领域在工业领域发展很好,在其他领域发展还是不够,机器人发展需要结合行业的刚需。人工智能领域在手机载体下应用更为广泛,例如导航等等,更贴近我们的生活需求。

卢策吾:两个层层面都很重要,他们负责不同的功能段位,中间耦合部分需要做的更好才能让任务更流畅。

王昊奋:人工智能的研究分为感知、认知、行为;现在阶段感知与认知结合解决认知与分析功能结合市场需求呈现出扫地机器以及工业机器人产品应用。虚拟环境下主要有自然语言处理数据挖掘,现阶有家庭陪伴机器人产品的出现。虚拟与实体机器人可以结合发展。

李超:这个问题比较复杂,需要把虚拟和实际环境结合起来看,硬件有分离+可组合式的架构的趋势,软件系统也要打散成短小的、微型的未来组合,请问嘉宾们对未来硬件智能能否把软硬件有机结合发表些想法。

张文强:软硬想结合才能达到利益最大化,达到实际使用的效果。

卢策吾:寻找方法论,把一个一个库低成本的方式串起来获得一个比较大的知识引擎。

王韬:两种不同的做法:1.替身做法:机器人在远端做,使用后台系统来指导机器人操作。2.数据孪生系统。

思辨问题2关键技术瓶颈会在软件算法还是硬件控制?

王昊奋:现阶段软硬结合是个趋势,硬件需要做嵌入式设备和底层开发,随着移动智能网和安卓的出现,机器人支持了一定的模块化,大家可以关注技能包,不需要跟底层基础组件做交互,这样可以做更多的功能开发。目前工业界遇到的问题1)算法层面问题,如在标注数据量、特殊场景的挑战,会出现训练数据与真实数据的不一致;2)常识对于机器人比较难于获取,如抓取这样的动作,需要做到数据与知识双轮驱动,提高AI在小样本和未知未见场景上的识别能力。

思辨问题3国家、院校层面,目前应当优先发展哪方面?

王昊奋:国家层面是所有,院校、科研机构是算法的积累,数据的积累;工业界是应用优先,找到应用的前景,这种数据的积累,会返回到院校再做软件工具的提升。

张文强:互联网考虑的生存问题,对互联网公司来说流量入口是关键,需要以硬件为载体,再加上软件的内容做应用,都很重要。

王韬:硬件软件应用都重要,如果以木桶理论来看,机器人本体是关键,要补这个短板。

在论坛进行过程中,也有现场观众积极参与交流。有观众提问:现阶人工智能对老年痴呆有所帮助,未来对抑郁症方向能否起到帮助?嘉宾王韬针对这个问题分享了若干机器人案例,从机器人对老年痴呆以及小孩自闭症的作用来看,相信对抑郁症也会有所帮助。

最后,两位嘉宾用一句话总结了各自在机器人技术方面的理解。王昊奋指出,机器人是连接现实和幻想的桥梁,希望大家都能参加进来。王韬指出,可以多参考科幻电影里的机器人,找到我们的差距、努力方向、投入的力量。

CCF YOCSEF上海
CCF YOCSEF上海

CCF YOCSEF上海是由中国计算机学会青年计算机科技论坛于1999年在上海创建的分论坛。其宗旨是开展活动、吸纳人才、创造机会,促进IT青年人才成长。

理论类脑仿生知识迁移通用人工智能Robtics
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相关数据
复旦大学机构

复旦大学(Fudan University),简称“复旦”,位于中国上海,由中华人民共和国教育部直属,中央直管副部级建制,国家双一流(A类)、985工程、211工程建设高校,入选珠峰计划、111计划、2011计划、卓越医生教育培养计划、卓越法律人才教育培养计划、国家建设高水平大学公派研究生项目,九校联盟(C9)、中国大学校长联谊会、东亚研究型大学协会、环太平洋大学协会的重要成员,是一所世界知名、国内顶尖的全国重点大学。

相关技术
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

增强现实技术

增强现实,是指透过摄影机影像的位置及角度精算并加上图像分析技术,让屏幕上的虚拟世界能够与现实世界场景进行结合与互动的技术。这种技术于1990年提出。随着随身电子产品运算能力的提升,增强现实的用途也越来越广。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

虚拟现实技术

虚拟现实,简称虚拟技术,也称虚拟环境,是利用电脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界,提供用户关于视觉等感官的模拟,让用户感觉仿佛身历其境,可以及时、没有限制地观察三维空间内的事物。用户进行位置移动时,电脑可以立即进行复杂的运算,将精确的三维世界视频传回产生临场感。

机器人技术技术

机器人学(Robotics)研究的是「机器人的设计、制造、运作和应用,以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理」 [25] 。 机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件,比如定位、地图测绘和目标识别。之前章节中提及的技术都可以在机器人上得到应用和集成,这也是人工智能领域最早的终极目标之一。

数据挖掘技术

数据挖掘(英语:data mining)是一个跨学科的计算机科学分支 它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相對較大型的数据集中发现模式的计算过程。 数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息,并将其转换成可理解的结构,以进一步使用。

工业机器人技术

工业机器人是面向工业加工制造的可自动控制,多用途,需有三轴及以上可编程的固定或可移动机械手。其系统中包括带有执行机构的机械手以及示教控制器。 它可以依靠自身控制能力来执行预设的轨迹及动作。典型应用包括焊接,刷漆,组装,采集和放置等工作。工业机器人完成工作具有高效性,持久性和准确性。目前常用的工业机器人包括关节机器人,SCARA机器人,并联机器人和直角坐标机器人等。

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

本体技术

在计算机科学和信息科学中,本体包括表示、正式命名和定义概念,数据,实体之间的类别,属性和关系,并在一个,多个或所有域实例中。

多模态情感识别技术

Multimodal Emotion Recognition是在人机交互的过程中,使计算机能够更好地了解用户的情感和注意力表达,通过对不同模型,如面部,声音和生理信号,的独立和混合处理分析用户情感。

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