如今，创新可以做的事令人震惊，一次又一次地承担需要人类思考的工作和决策。考虑一下人工智能，机器学习和预测分析的功能，以及这些进步可能对人类产生的影响。      从理论上讲，您已经可以做很多事情，并且可以利用技术做更多的事情。但是，考虑到他们多年的经验，算法是否可以从根本上依赖于预测分析和大数据做出决策，而不是经验丰富的经理可以做出的决策？       并非每个人都担心我们的机器霸主。正如宾州州立大学的科学家所指出的那样，对于私人数据和对金融数据的访问，说实话，个人对计算机的信任程度要高于对人类的信任，这可能会促进积极和消极的在线实践。       该研究表明，信任机器的人本质上必须将其万事达卡号码交还给计算机旅行计划者，而不是人类旅行计划者。创新和业务领域的专家团结一致，认为人工智能尚未准备好超越具有不同业务选择的决策的人为因素（如果确实如此）。他们指出，这是一种平衡。 技术以及可以很好地编程以捕获的数据，对于快速决策或将业务活动推向一组结论是非常重要的工具。但是，这些应该由一个人，甚至一个以上的人放在上下文中。人类的决策容易受到影响，因此，出于对公平性的合理关注，应该考虑一个人的本能。       在车祸中，尽管实际上由人类执行的动作是等效的，但人们仍认为自动驾驶汽车的动作更具破坏性和破坏性。在另一种情况下，我们考虑一种响应海啸的应急系统。一些人被告知该镇已被有效疏散。其他人被告知疏散工作失败。       研究表明，在这种情况下，机器是交易最糟糕的部分。说实话，如果救援工作失败，那么人们会对机器的动作做出不利的评估，而对人的动作则做出积极的评估。数据表明，个人对机器的行为的评价实质上是伤害更大，效果更差，并且还透露需要雇用人员，而不是机器。鉴于个人接受机器不说话或对其私人数据有非法计划这一事实，可能会激发人们对机器的信心。在任何情况下，虽然机器的数据可能没有别有用心，但创建和运行这些计算机的个人可能会利用这种欺骗性来利用无知用户的个人数据，例如通过网络钓鱼技巧，这是犯罪分子为获取信息所做出的努力。客户名称，密码，信用卡号和不同的私人数据位，就像可信赖的来源一样。       由Oracle和FutureWorkplace支持的另一项研究使人们对机器人的信任比对管理者的信任更高。这项针对10个国家/地区的8,370名员工，董事和经理的研究发现，人工智能已经改变了个人与工作技术之间的关系，并且“正在重塑人力资源团队和领导者在吸引，持有和创造人才方面需要发挥的工作。”人工智能和机器学习的最新进展正在迅速达到标准，这使世界各地的个人与技术及其团队进行交互的方式发生了巨大的变化。甲骨文公司人力资本管理云业务集团高级副总裁EmilyHe表示，“正如这项研究显示的那样，人与机器之间的联系正在工作中被重新构想，没有一种千篇一律的方法可以有效地应对这一变化。考虑到所有因素，公司需要与人力资源公司联合起来，以定制在工作中实施人工智能的方式，以满足其全球团队不断变化的期望。”       个人肯定不会在乎单方面的人或机器，但是当我们通过实验测试他们的否定性时，人们认为人为偏见比机器的偏见更具破坏性且不那么好。人们正从对机器行为施加标准的时代过渡到寻找一种法律，该法律不会向我们揭示机器应如何运行，但是我们如何判断它们。此外，主要原则是难以置信和直接的：个人通过意图来评判人们，并通过结果来评判机器。来源：贤集网 

       猎豹移动（NYSE：CMCM）最近两年一直在押宝智能服务机器人。该公司最新公布的数据显示，截至今年5月，猎豹移动及旗下猎户星空已经有“超10000名机器人雇员在全国上岗”，这些机器人已服务1600家企业客户，服务总人次已突破2亿。疫情影响经济的大环境下，猎豹移动似乎藉此找到了新的增长方向。      不过，记者近日在放置有猎豹移动的猎户星空服务机器人的北京新中关、朝阳大悦城(000031,股吧)等知名商圈实地调研发现，除了偶有小朋友上前与机器人对话之外，大多数消费者似乎对那些服务机器人并不太感兴趣。谦询智库(Humble&Co.)合伙人龚斌对记者表示：“目前，智能机器人仍处于市场培育阶段，行业远未进入高速增长期。”不过，猎豹移动相关负责人告诉记者，“猎豹移动将继续大力发展如AI新零售等核心AI业务，为公司构建长期增长引擎。”成为“花瓶”       “人工智能（AI）”的赛道上从来不缺“玩家”，包括物流、零售、汽车、餐饮、地产、教育、医疗、安防等几乎所有行业的公司都在向AI布局。就商用服务型机器人来说，目前风头最盛的自然是猎豹移动。       日前，记者走访了位于北京朝阳区的猎豹移动全球总部，办公楼一层大厅里集中展示了至少4款智能机器人产品。其中命名为“豹小秘”的一款产品，作用相当于一个公司前台，负责访客识别、接待引导、问询介绍等。据一位销售人员介绍，目前豹小秘在全国面向企业客户开放“租赁雇佣”，租赁价格是5000元/月，租满1年即付费6万元，客户即可拥有豹小秘。针对另一款用于购物中心等场景的“豹花瓶”，猎豹移动400客服告知记者在北京新中关、朝阳大悦城等商圈均有应用。       基于这些信息，记者近日在走访时发现，朝阳大悦城一层通往地铁站的途中，确实摆放着一台“豹花瓶”，与豹小秘不同，它位置固定无法移动，面前配置一块屏幕用来展示商家促销信息，能够与用户对话聊天，语音识别还算准确，偶尔也会出现“懵圈”无法及时回应的现象。据观察，商场来往的客流量适中，但大多数消费者并未对这台机器人感兴趣，甚至“视若无睹”。      记者随机采访几位来往顾客，其中一位家住附近的李女士说：“这几年机器人不少，已经不新鲜了，刚进商场时还体验了一下，功能感觉没什么惊喜和兴奋的点，聊天也不智能，现在机器人也就是个摆设和装饰吧。”       赛迪顾问人工智能产业研究中心张颐表示，多模态深度语义理解和自然人机交互技术，短期内还达不到一个体验非常好的水平。目前大多数机器人厂商的语音识别可以做96%或97%，基本没有能达到100%的，所以很多机器人设备，一旦遇到用户多问几个问题时，它的反应就不那么灵敏了。这说明语音交互、问答识别技术并没有达到成熟的阶段。另外，智能机器人的成本和价格也是一个较高的门槛，比如企业要雇佣一台机器人充当前台员工，那肯定需要评估它的性价比是否能够做到比雇佣人工高，目前恐怕也很难达到。       猎豹移动相关负责人告诉记者，猎户星空搭建了全自研的猎户机器人平台，集成多芯片系统、摄像头+视觉算法、语音合成技术等AI全链条技术，这是目前行业里鲜有的。目前上岗的猎户星空机器人，服务客户涵盖大型商场、展馆景区、KTV、图书馆、酒店等二十多个行业。      “猎豹移动将继续大力发展如AI新零售等核心AI业务，为公司构建长期增长引擎。”该人士表示。公开信息显示，猎豹移动于2016年投资成立“猎户星空”，豹小秘等机器人产品于2018年面市。从去年到今年上半年，在疫情影响、谷歌终止合作以及营收利润大幅缩水的情况下，智能机器人越来越成为猎豹移动押宝转型的新方向。根据猎豹移动公布的2020年一季度财报显示，营业收入为5.281亿元，同比下降51.4%，剔除LiveMe收入合并带来的影响，2020年第一季度总体营收同比下降36.4%；净亏损为1.046亿元，去年同期盈利人民币710万元。显然，猎豹移动为拯救收入滑坡，对智能服务机器人寄予了厚望。呼唤拐点      猎豹移动的押宝行动能否成功还是个未知数。但互联网行业观察家曾宪勇对此持乐观看法。曾宪勇表示：“一个行业总会有先行者站出来，借助自己的优势和判断率先进行耕耘和破局。猎豹移动在该领域的不断推动和投入也是在催熟和孕育这个行业市场。”曾宪勇认为，大众之所以认为智能机器人“噱头”意义更大，或许在于技术的发展还未能让智能机器人的各项性能达到预期，或者说未能为人们构建足够多的应用场景。另外一个原因在于人们对智能机器人的表现预期过高，与实际体验度之间形成明显的落差。简单而言，就是市场拉力不足，排斥力却很强。      对于市场刺激有限的看法，龚斌持相似观点，他认为，“服务型机器人市场最大的问题就是现阶段容量有限，市场相对分散、小批量、定制化，不利于供应链的成熟和BOM（物料清单）成本的大幅下降。产品成本和定价普遍偏高，同时缺乏战略大单品级的爆品引爆，品类创新不足，对消费者需求和场景的挖掘还不够，在营销推广和渠道建设方面也相对薄弱，产品力、品牌力、渠道力都还有很大的进步空间。       正如一位某知名母婴连锁品牌线下店的店长告诉记者的，“三四年前，该品牌的门店曾以租赁采购的方式引入一批人形机器人，吸引了一些儿童前来娱乐，确实给门店带来了客流的增长，但对销售额增长实际带动作用不明显。尽管后来也曾试图跟其他机器人品牌合作，但综合投入产出比来看并不具备优势，也就不了了之。”       业界呼唤智能机器人的拐点到来，带动产业的革命性爆发。张颐表示：“上半年疫情期，可以视为服务型机器人行业迎来的一个小拐点。”一方面，疫情这只“黑天鹅”出现，倒逼物流、医疗、零售等各行各业对机器人的需求空间打开，相比于前几年“炒噱头”的标签，人工智能的实际价值被更大范围地认可，这可谓是一个进步；但另一方面，这个拐点太小，预计未来三五年机器人产业仍处在一个不断试错的阶段。除了综合功能集成的平台型产品，未来智能机器人的垂直细分化趋势也将越来越明显，应围绕细分功能做深耕，向更加专业化的方向发展。来源： 和讯   

      十年前，机器学习（尤其是深度神经网络）在商业人工智能应用程序的开发中发挥了重要作用。由于现代计算硬件的计算能力，深度神经网络在2010年代中期得到了有效执行。人工智能硬件是为人工智能应用定制的另一代硬件。       随着人工智能及其应用变得越来越广泛，在技术巨人之间竞争越来越便宜，以制造更便宜，更快的芯片。企业可以从WS的Sagemaker服务等云服务提供商在云上租用这些硬件，也可以购买其硬件。如果可以保持较高的使用率，则自己的硬件可以带来较低的成本。如果不是这样，取决于云卖家，组织处于理想情况。      深度神经网络驱动的解决方案构成了大多数商业人工智能应用。自2010年代以来，这些应用程序的数量和重要性一直在迅速增长，并依靠其继续以类似的速度发展。例如，麦肯锡预测人工智能应用每年将创造4-6万亿美元的显着价值。麦肯锡最近的另一项研究表明，在未来几年中，与人工智能相关的半导体每年将增长18％左右。这是非人工智能应用中使用的半导体开发的数倍。一项类似的研究表明，人工智能硬件将被评估为一个670亿美元的收入市场。      明斯特大学的研究人员与全球团队合作，正在开发可以非常熟练地适应这些任务的新方法和流程体系结构。他们现在已经表明，所谓的光子处理器（通过光的方法来处理数据）可以大大更快，更平等地处理数据，而电子芯片则无法做到这一点。结果已发表在《自然》杂志上。由明斯特大学物理研究所和软纳米科学中心的Wolfram Pernice教授领导的一组分析人员为所谓的矩阵乘法执行了硬件加速器，这暗示了神经网络计算中的基本处理负担。神经网络是再现人类思维的算法的发展。例如，这对于图片中的对象分类和语音识别很有用。       在这项研究中，物理学家利用所谓的卷积神经网络来确认手写数字。这些组织是生物循环引起的机器学习领域的一个想法。它们目前主要用于图像或音频数据的处理，因为它们目前实现了最显着的分类精度。分析师将光子结构与相变材料（PCM）整合为节能存储组件。PCM通常与DVD或BluRay光盘一起用于光学数据存储中。在新的处理器中，这使得可以在无需供电的情况下存储和保护矩阵组件。为了并行完成多个数据集上的矩阵乘法，明斯特物理学家利用基于芯片的频率梳作为光源。而不是通常在低频率范围内工作的常规小工具，光调制速度可以达到50至100GHz范围内的速度来实现。”这意味着该过程授予信息速率和计算密度，例如以前从未实现过的处理器每个区域的操作。机器学习加速器带来了优于利用通用硬件的优势        更快的计算：人工智能应用程序通常需要具有相同的计算能力才能运行现代训练模型和算法。人工智能硬件提供了更多的并行处理能力，与传统的半导体器件相比，在比较的价位上，这种硬件被评估为具有更多的竞争性，而在人工神经网络中的竞争能力却要高出许多倍。       高带宽内存：经过评估，专用人工智能硬件分配的带宽是常规芯片的4-5倍。鉴于以下事实，这是基本的事实：由于需要并行处理，因此人工智能应用程序在处理器之间总共需要更多的带宽以提高性能。来源：贤集网

       机器学习正在迅速成为一个不断发展的研究领域。全球各行各业的公司都在寻求利用这项技术不断增长的功能，并在其产品和服务中转移其功能。机器学习技术的重要性日益提高，因此需要具有相关技能的专业人员。作为人工智能的流行领域，机器学习增强了人类的能力。在这种不断发展的技术中，按需工作角色包括机器学习工程师，数据科学家，NLP科学家，商业智能开发人员，机器学习设计师等。       要开始使用这些角色，需要有抱负的实践技能和知识，可以帮助他们使用数据和算法，并获得有意义的见解，以促进业务增长。       以下是有望在2021年促进职业发展的十大机器学习认证列表。       1.使用TensorFlow在谷歌云平台Specialization上进行机器学习       提供：Coursera上的GoogleCloud       持续时间：9周      模式：在线      该程序包括入门级课程，涵盖机器学习，它可以解决哪些问题以及为什么如此受欢迎。该课程还涵盖了专注于Tensorflow（一个开放源代码的机器学习框架）的课程。该专业课程由五门课程组成，将教给学生如何将业务用例构造为机器学习问题，以及如何将候选用例转换为机器学习驱动。学生将进行端到端ML的实验，从建立以ML为重点的策略开始，并逐步进行使用GoogleCloudPlatform进行动手实验的模型训练，优化和生产化。       2.使用Python进行机器学习       提供：IBM在Coursera上       持续时间：4周       模式：在线       本课程提供有抱负的机器学习的现实例子，并说明它如何影响社会。本课程使用一种易学且广为人知的编程语言Python深入探讨机器学习的基础。它可以应用于多个专业或专业证书课程。完成本课程将计入学生在以下任何课程中的学习：IBMAI工程专业证书和IBM数据科学专业证书。       3.数据科学基础专业证书       提供：edX上的BerkeleyX       持续时间：4个月       模式：在线       数据科学基础专业证书教授如何使用来自不同领域的大量实际示例来解释和交流数据及结果。在本课程中，学生将学习如何使用机器学习和统计方法，计算思维和技能（包括用于分析和可视化数据的Python编程语言）进行预测。他们还将学习如何对数据进行批判性思考，并基于不完整的信息得出可靠的结论。       4.IBM机器学习专业证书       提供：IBM在Coursera上       持续时间：6个月       模式：在线       IBM的此专业证书是为那些对开发技能和经验感兴趣并从事机器学习事业的人而设计的。该计划涉及六门课程，为学生提供扎实的理论理解以及与机器学习相关的主要算法，用途和最佳实践的大量实践。完成本课程后，学习者将获得IBM颁发的数字徽章，以表彰他们精通机器学习。       5.eCornell机器学习证书       提供：eCornell       持续时间：3.5个月       模式：在线       该证书计划使学生能够使用Python实现ML算法。通过将数学与直觉相结合，学习者将练习框架化机器学习问题，并构建一个思维模型来理解数据科学家如何以编程方式解决这些问题。该证书课程包括两个自定进度的课程，涵盖了机器学习课程中使用的线性代数计算。       6.哈佛大学的机器学习       提供：哈佛大学在edX上       持续时间：8周       模式：在线       哈佛大学的这门课程通过建立电影推荐系统，教授流行的机器学习算法，主成分分析和正则化。学生将学习训练数据，以及如何使用数据集发现潜在的预测关系。他们还将学习如何使用训练数据来训练算法，以预测未来数据集的结果。       7.高级机器学习专业       提供：国立研究大学高等经济学院课程       持续时间：10个月       模式：在线       该专业向候选人介绍了深度学习，强化学习，自然语言理解，计算机视觉和贝叶斯方法。学习者将通过解决各种现实问题来掌握自己的技能，这些问题包括图像字幕和整个课程项目中的自动游戏。他们还将获得应用高级ML技术的动手经验，这些技术将为当前AI的最新技术奠定基础。完成七门课程后，学习者将能够在企业中应用现代ML方法并了解实际数据和设置的警告。       8.佐治亚理工学院的机器学习       提供：Udacity上的佐治亚理工学院       持续时间：4个月       模式：在线       本课程包括两个模块。第一个模块涵盖了监督学习（Supervised Learning），这是一种机器学习任务，使用户的电话可以识别他们的语音，通过电子邮件过滤垃圾邮件，以及使计算机学习大量其他令人兴奋的东西。第二个模块讲授无监督学习。有没有想过亚马逊如何知道用户想要购买什么？还是Netflix如何预测用户会喜欢什么电影？本节回答此类问题。最后，人们可以对机器进行编程以像人一样学习吗？本强化学习部分将教给学习者设计人类等自学代理的算法。       9.编码器机器学习导论       提供：fast.ai       片长：12周       模式：在线       本课程教授最重要的机器学习模型，包括如何从头开始创建它们，以及数据准备，模型验证和构建数据产品的关键技能。该课程由大约24小时的课程组成，以旧金山大学的数据科学理学硕士课程为基础。       10.AWS 机器学习入门       提供：AWS       时长：8小时       模式：在线       本课程将指导应聘者如何开始使用AWS机器学习入门。它包含关键主题，例如AWS上的机器学习，AWS上的计算机视觉和AWS上的自然语言处理（NLP）。每个主题均包含几个模块，以深入研究各种ML概念，AWS服务以及专家的见解，以将这些概念付诸实践。在整个课程中，学生将学习机器学习可以解决并最终解决的关键问题。他们还将学习如何使用带有内置算法和Jupyter Notebook实例的AmazonSageMaker来构建、训练和部署模型。来源：贤集网

       Gartner公司在其2020年10大战略技术趋势报告中，将超级自动化称为“多种机器学习（ML），打包软件和自动化工具的组合来交付工作”。超级自动化为现有的自动化技术增加了另一种智能程度，以将人类耦合到周期中。自动化利用技术来自动化曾经需要人员的操作。超级自动化管理着包括人工智能（AI）和机器学习（ML）在内的尖端创新的利用，以逐步实现自动化的操作，流程和人员扩充。超级自动化扩展了可以自动化的工具范围，但也暗示了自动化的完善。       通过将人工智能设备与RPA耦合，超级自动化可以鼓励业务用户完成任何平凡的单调任务。它甚至可以通过多种工具的自动化来提高得分。甚至不考虑将超级自动化称为“尖端自动化”来想象它如何工作，可能并不过分简化。考虑超自动化如何改变自动化的另一种方法是对某些类推。        如果说Web2.0是Internet的发展，而不是连接到全球服务平台的基本网页，那么Web3.0或语义Web代表了从此迈出的第一步，它向可访问和可链接的数据资产网络迈进了一步，它将改变我们使用全球Internet的方式。超级自动化将与之类似，这是一种世界观，它将对新创新的利用转变为我们目前所进行的常规自动化。Gartner建议，超级自动化可以使组织的数字孪生（DTO）成为当前业务挑战的礼物。对于业务需求而言，这既是潜在的机遇，也是未来。        这些优点足以吸引人们不背叛超自动化。在银行和保险领域，借助技术支持可以完成大量任务，例如贷款，住房贷款和保险准备。例如，超级自动化可以简化银行中的财产和法律文件，从而快速批准贷款。自动化的框架可以指导买家精确完成流程，而不会遇到麻烦。此外，它还可以确保金融网络即时获取其数据并进行集中管理。       超级自动化通过将机器人手臂置于装配区来改变汽车企业的速度。这帮助企业释放了人力资源并减少了提高生产率的错误。对于企业而言，着眼于正确的工具非常重要。因此，互操作性是要考虑的重要术语。这意味着这些设备和技术可以相互融合的持续性。        通过提高RPA的技能水平，可以使聪明的数字工作者承担起单调的任务来提高员工绩效。这些数字工作者是超级自动化的变革专家，可以连接到不同的业务应用程序，使用结构化和非结构化数据，发现流程，分析数据并做出决策，并找到新的自动化机会。人工智能是将数字工作者与标准自动化方法区分开来的东西。RPA和人工智能是超自动化的基本要素。而且，通过显示和自动化已经无法访问的数据和流程，超级自动化还提供了另一个新颖的优势：组织数字孪生（DTO）。那有什么帮助？DTO使功能，流程和KPI之间已经看不见的协作可见。      此外，正如市场报告所指出的那样，2017年全球超自动机市场的价值为42亿美元，预计在预测时间范围内（2019-2027）将以18.9％的复合年增长率增长。该报告称，到2027年底，它的表现将超过237亿美元。       有鉴于此，作为常规自动化之外的下一步，将定期讨论超自动化。基于规则的机器人技术支持和协助体现了我们认为是传统自动化的各种框架。尽管它们已经存在了很长时间，但它们通常是公认的技术基准。那时，超自动化将超越这些，并进入在实际自动化流程中实施人工智能的过程。来源：贤集网

       市场上的下一个数字趋势是语音搜索技术，在某些情况下，触摸屏已经被替换。人工智能用是来展示人类技能能力的工具，例如思考，理解，计划和创新。这些创新已被部署在行业中，以加快运营速度，提高生产率并满足大规模需求。语音就是其中一个受益于自动化和人工智能的行业。       在语音中，AI允许用户理解查询并启动其数据集（内存）的遍历以准确寻址。它旨在寻找趋势，从经验中学习并提供答案。该技术使我们能够通过简单的控件快速执行重复性任务。我们在生活中使用的每一项新的语音交互技术都会加深我们对人工智能（AI）和电话，计算机，手表甚至冰箱中机器学习的依赖。       几十年前，我们一直在梦寐以求的机器与人之间的联系（如Amazon Echo，Siri，Google Assistant，Google Home，Amazon Alexa之类的语音助手）是虚构的。但是今天，这一事实是真实而令人难以置信的。市场上的下一个数字趋势是语音搜索技术，在某些情况下，触摸屏已经被替换。        如今，人工智能的一些常见用途是对象识别，翻译，语音识别和自然语言处理。Rev的自动转录由自动语音识别（ASR）和自然语言处理（NLP）处理提供支持。ASR将单词转换为文本，而NLP处理文本以提取其含义。由于人们经常以口语，缩写和首字母缩略语讲话，因此有必要进行全面的计算机分析以产生正确的自然语言转录本。       语音识别技术存在各种但局限的问题。它们涉及更好地利用不适当的录音设备，背景噪音，重音和方言，以及人们无数的声调。听和理解一个人说的话比听他使用的话要重要得多。       语音控制技术正变得越来越流行，并具有许多优势，例如节省大量时间，易于使用，舒适和多任务处理。人们当前正在通过语音技术对理性的人或个人做出反应。越来越多的人也在移动家庭中使用智能家居语音。       Alexa，Amazon和Apple的数字语音帮助器仅是几个示例，而不仅仅是有用的工具。它们是人工智能的非常真实的实现，对我们的日常生活越来越重要。它们都依赖于自然语言的生成和处理，以便有效运行并随着时间的推移而出色地完成工作。        AI应用程序的使用正在增加。各个领域的进步有助于提高自动语音助理的复杂性和使用率。很快，基于语音的自动化将通过提供高海岸线和以前无法访问的服务，这将成为我们日常工作的一部分。（文章来源于贤集网  ）

  NVIDIA的研究团队多年来一直致力于应用图形处理单元或GPU技术来加速强化学习。上周，NVIDIA公布了Isaac Gym的预览版，该产品是用于人工智能和机器人研究的新物理仿真环境。  NVIDIA表示，强化学习（RL）是机器学习中最有前途的研究领域，在解决复杂问题方面显示出巨大的潜力。基于RL的系统已经在挑战性任务中实现了优秀的性能，范围从诸如Go和Chess之类的经典策略游戏到诸如StarCraft 和 DOTA之类的实时计算机游戏 。  此外，强化学习方法还有望在机器人技术中应用，例如解决魔方或通过模仿动物来学习运动。NVIDIA声称现在可以更轻松地进行RL培训，因为曾经需要数千个CPU（中央处理单元）内核的任务现在可以通过Isaac Gym的单个GPU进行培训。  具有Isaac Gym和NVIDIA GPU的RL超级计算机，到目前为止，大多数机器人技术研究人员被迫使用CPU内核集群进行训练RL算法所需的物理精确仿真。在一个比较著名的项目中，OpenAI团队使用了将近30,000个CPU内核（由920台计算机组成，每个计算机具有32个内核）来训练其机器人来解决Rubik's Cube。  在类似的任务“ 学习灵巧的手动操作”中，OpenAI使用了384个系统的集群，这些集群具有6,144个CPU内核和八个Volta V100 GPU。它需要将近30个小时的培训才能达到最佳效果。对于复杂的物理和动力学，许多接触以及高维连续控制空间，这种手部立方体对象定向对于灵巧操作而言是一项艰巨的任务。  Isaac Gym提供了此多维数据集处理任务的示例，供研究人员重新创建OpenAI 实验。该示例支持训练递归神经网络和前馈神经网络，以及物理性质的域随机化，这有助于模拟到真实的转换。NVIDIA表示，借助Isaac Gym，研究人员可以在大约10小时内在单个A100 GPU上实现与OpenAI的超级计算机相同的成功水平。Isaac Gym通过利用NVIDIA的PhysX GPU加速仿真引擎来实现这些结果，从而使其能够收集机器人RL所需的体验数据。  NVIDIA称，除了快速的物理模拟外，Isaac Gym还支持在GPU上进行观察和奖励计算，从而避免了明显的性能瓶颈。特别是，消除了GPU和CPU之间昂贵的数据传输。该公司表示，以这种方式实施后，Isaac Gym可以实现完整的端到端GPU RL流水线。  Isaac Gym提供了一个基本的应用程序编程接口（API），用于使用机器人和对象创建和填充场景，并支持从URDF和MJCF文件格式加载数据。每个环境都会根据需要重复多次，并且可以在不与其他环境交互的情况下同时进行模拟。Isaac Gym提供了一个基于PyTorch张量的API来访问物理模拟工作的结果，从而允许使用PyTorch JIT运行时系统构建RL观察和奖励计算，该系统动态地将执行这些计算的python代码编译为CUDA代码。  观测张量可以用作策略推断网络的输入，并且所得的动作张量可以直接反馈到物理系统中。NVIDIA表示，在整个学习过程中，观察、奖励和行动缓冲区的部署都可以保留在GPU上，从而无需从CPU读回数据。NVIDIA表示，此设置允许在单个GPU上同时提供数万个环境，从而使研究人员可以轻松地运行以前需要在其台式机本地本地安装整个数据中心的实验。。  Isaac Gym还包括基本的近端策略优化（PPO）实现和简单的RL任务系统，但是用户可以根据需要替换其他任务系统或RL算法。同样，虽然所包含的示例使用PyTorch，但用户还应该能够通过进一步定制将其与基于TensorFlow的RL系统集成。  NVIDIA列出了Isaac Gym的以下附加功能：1、支持各种环境传感器–位置，速度，力，扭矩等。2、物理参数的运行时域随机化。3、雅可比/逆运动学支持。  该公司表示，其研究团队已将Isaac Gym应用于各种项目，Isaac Gym的核心功能将作为NVIDIA Omniverse平台和NVIDIA的Isaac Sim（基于Omniverse的机器人模拟平台）的一部分提供。在此之前，NVIDIA表示将向研究人员和学者提供此独立的预览版本，以展示基于端到端基于GPU的RL的可能性，并帮助加速其工作。（文章来源于机器人在线网）

  人工智能（AI）不仅仅是一个流行词，它是一种变化。如果应该记住某件事的21世纪，那绝对是人工智能及其带来的变化。自从机器的想法出现并在达特茅斯大学的一次夏季会议上创造了“人工智能”一词以来，人工智能就对人们的生活产生了重大影响。  如今，机器能够以比人类更好的方式理解口头命令、区分图片、驾驶汽车、玩游戏等等。如果说人们今天看到的人工智能应用仅仅是冰山一角的话，你会相信吗？将来绝对会发现大量的应用程序。不幸的是，也有威胁。人们担心人工智能可能很快就会占领世界并像反乌托邦电影中所描绘的那样消灭人类。但不能完全否认它，但是人工智能的发展取决于人类如何训练它。因此，我们有很大的责任要为人工智能提供大量数据集。  AI也可以根据技术分为三种类型：狭义人工智能（ANI）、通用人工智能（AGI）、超级人工智能（ASI）。以下是对7种人工智能类型的解释：1.响应式机器：响应式机器是直接感知世界并根据其所见即行的人工智能系统的最基本类型。该计算机是纯粹的反应性计算机，无需形成内存或使用过去的经验。人工智能研究员RodneyBrooks在其开创性的一篇论文中指出，人们应该只构建这种人工智能。例如，IBM的国际象棋超级计算机DeepBlue在1997年击败了大师级GarryKasparov而取得了突破，这是一台响应式机器。它没有任何预先应用的数据集，也没有寻找以前的匹配项。它所知道的只是如何玩游戏和条件。计算机根据其实时直觉移动了国际象棋硬币并赢得了比赛。2.记忆有限：有限的存储机器与添加历史数据的响应式机器一样，这将有助于它们做出决策。人们今天使用的几乎所有计算机都是有限存储的计算机，这些计算机由数据集提供支持。人工智能系统使用深度学习并接受存储在其内存中的大量数据的训练，从而形成解决未来问题的参考模型。3.心智理论：心智理论机器代表了一种先进的技术，仅作为一个概念存在。这种人工智能需要对环境中人和事物的感受和行为有透彻的了解。思维理论是对人们的情感，情感和思想进行分类的一项关键技术改进。即使为达到人工智能的这一阶段进行了许多改进，它仍未完全完成。1990年代后期设计的Kismet是心理理论的一个现实世界例子。Kismet可以模仿人类的情绪并识别它们。4.自我意识：具有自我意识的人工智能是人工智能电影中所描绘的确切内容。自我思考并摧毁人类的关键人工智能机器人是意识形态驱动的自我意识型人工智能。但是，人们无法预测所有情况都会变糟。未来的AI也有可能与人类并驾齐驱。尽管目前尚不可能，但对于许多科学家而言，具有自我意识的人工智能还是值得一提的。5.狭义人工智能（ANI）：人工智能是最常使用的人工智能类型之一。这是科技界已经完成的事情。我们今天使用和看到的每台人工智能机器都来自该领域，它在有限的约束条件下运行。例如，语音识别AI用于根据训练后的数据集预测人们的语音。深度学习模型构成“有限内存”类型，类似的任务可能是“反应式机器”。6.通用人工智能（AGI）：人工智能（也称为“强大的人工智能”）使机器可以在不同的情况下应用知识和技能。通过提供自主学习和解决问题的机会，这更紧密地反映了人类的智慧。换句话说，通用人工智能（AGI）可以成功执行人类可以执行的任何智力任务。7.超级人工智能（ASI）：人工超级智能比可以终止人类的“强大的人工智能”更先进。它们不仅将复制人类的多方面智慧，而且在所有方面都将变得更加出色。ASI的设计将具有更好的内存，更快的数据处理和分析以及决策能力。（文章来源于贤集网）

  在5G作为国家新基建核心牵引力的今天，各类型园区被定位为“创新高质量发展的主战场”，承担着我国产业转型升级的重任，未来将承接更多的产业孵化和服务功能。  中国移动南方基地是中国移动与广东省、广州市政府联合打造的国际化高新技术产业园，也是中国移动集团级5G智慧园区的实训基地，旨在全国打造一个5G与物联网、人工智能融合创新的先行示范园区，重在解决传统园区客户长期面临的“服务体验差、综合安防弱、运营效率低、管理成本高、业务创新难”等痛点，全方位、智能化、多场景提升园区智慧运营能力，并推动产业园区、工业园区、办公园区、大学科技园等各类园区建设从1.0时代迈入统筹运营的4.0时代。  中移物联网是国内运营商成立的第一家专业化经营物联网的公司，在交通、物流、电网、家居、安防等众多领域开展了丰富的示范应用，并于今年9月正式推出了5G百川智慧园区平台，提供基于5G的可视化指挥调度、全方位园区安防、一体化物业管理、云办公等14个应用子系统，支持对接5G安防VR、5G巡逻机器人等应用平台。优必选科技专注于人工智能及机器人核心技术研发，其智能机器人已在多个场景成功商业化落地，包含园区安防、电力巡检、机房巡检、防疫消毒等各个领域。  此次中移物联网联合优必选科技在物联网业务领域签署了战略合作协议，并同时推出了业界首款搭载中国移动自研的云帆5G通信板的安巡机器人ATRIS（安巡士）。双方将利用各自领域的优势资源，合作建立物联网业务生态圈，在物联网领域标准制定、能力共享、数据对接、服务增值、产业链合作等方面达成深入合作。  优必选科技基于室外巡检机器人ATRIS（安巡士）的安防解决方案，此次在南方基地与中移物联网的5G百川智慧园区平台和中国移动南方基地园区安防平台深度融合，形成一套5G立体化智慧安防系统，大幅度提升了园区安防、巡检的精度和效率。  园区平台可远程下达一键巡逻命令，ATRIS（安巡士）按照事先设定好的路线进行巡逻，将采集到的多维度动态视频实时同步到园区平台进行统一分析，通过对拍摄到的画面进行图像比对，利用物体/人脸/车牌识别等技术，第一时间发现异常发出告警信号，全方位满足园区日常安防管理需求。  同期于11月19日-21日举行的2020中国移动全球合作伙伴大会上，优必选科技重点展示了5G智慧园区机器人解决方案，围绕“5G+物联网+智能机器人”，实现更安全可靠的数据传输、超高清视频画面的实时传输、稳定可靠的远程控制等多重优势，助力园区实现管理数据化、应急主动化、设备智能化和服务精准化。 除了在5G智慧园区领域的合作以外，中移物联网和优必选科技还将借鉴基础通信领域的丰富合作经验，充分发挥各自的专业优势，积极向上下游探索，在商业模式探索、人工智能和巡检机器人研究、开放实验室搭建等各个领域展开深入合作，推进物联网产业的共赢发展。（文章来源于机器人在线网）