人工智能机器人（人工智能机器人介绍）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于人工智能机器人的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 人工智能机器人有哪些危害？
• 人工智能机器人发展有什么影响?
• 人工智能与机器人有什么区别？
• 人工智能机器人的训练原理

人工智能机器人有哪些危害？

人工智能并不是局限于机器人这一个品种。理想中的人工智能应该是包含着各种形态的“机械生命体”{智能体}，可概括的形体来说，可以是计算机程序、机器人、车载硬件、芯片、手机等，而人工智能就存在与这些硬件当中的软体内。

机器有自己的思维是否会对人类自身产生威胁，这是科学家和人们需要考虑的。电影《我与机器人》便描述了一个机器反而要消灭人类的悲剧。同时，大量人工智能的产生会造成大量的失业。由此而见，我们需要做的还有很多更不能让“失业潮流席卷而来”。

2.人工智能机器人被恐怖分子利用。据国外媒体报道，2016 多国专家齐聚日内瓦研讨“人工智能自动化系统”问题，并一致认为应尽早严控此类机器人的发展与利用。会后，联合国发表最新报告警告称，恐怖分子有可能希望建立一支机器人部队，机器人武器一旦落入恐怖分子之手，后果将不堪设想。

人工智能机器人发展有什么影响?

1、体力劳动性的行业面临大规模失业的风险。
据2018年人力资源和社会保障部新闻发布会介绍，2018年末中国失业率达4.05%机器人不会犯错，不会累，不需要休息，不需要工资。这完全可以代替很多职业，例如工人，司机等等不需要思想的工作。如此便会导致大批大批的人失业，大批大批的人整日无所事事。

2、人类的精神生活退化。

人工智能机器是没有感情的。如果此刻你的身边，你的同学，你的朋友，都是人工智能机器人，你会受得了吗？现在的社会，是一个物质的社会，但更是一个精神的社会，如果人工智能机器人越来越多，这个世界将没有感情，没有喜怒哀乐，到处都是冷冰冰的，没有艺术，没有精神食粮，到处都是机械化的。

3、人工智能机器人具有很大危险性。

比如电影《我与机器人》便描述了一个机器反而要消灭人类的悲剧。早在2015年，德国大众的一家汽车制造工厂，一个机器人误杀一名外包公认。而作为人工智能发展大国——日本，至今为止，已经有20人死于机器人误杀事件，而有高达8000的人数被机器人致残，而如果一旦人工智能机器人落到恐怖分子的手里，那后果将会更加不堪设想。

人工智能与机器人有什么区别？

主要区别是，性质不同、特点不同、应用不同，具体如下：

一、性质不同

1、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

2、机器人

机器人是一种能够半自主或全自主工作的智能机器。

二、特点不同

1、人工智能

人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

2、机器人

机器人具有感知、决策、执行等基本特征，可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作，提高工作效率与质量，服务人类生活，扩大或延伸人的活动及能力范围。

三、应用不同

1、人工智能

机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

2、机器人

我国的机器人专家从应用环境出发，将机器人也分为两大类，即工业机器人和特种机器人。工业机器人是指面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。特种机器人则是除工业机器人之外的、用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人，包括：服务机器人、水下机器人、娱乐机器人、军用机器人、农业机器人等。在特种机器人中，有些分支发展很快，有独立成体系的趋势，如服务机器人、水下机器人、军用机器人、微操作机器人等。

参考资料来源：百度百科-人工智能

参考资料来源：百度百科-机器人

人工智能机器人的训练原理

人工智能机器人的训练原理通常是基于机器学习的方法，具体来说，它包括以下几个步骤：

数据采集：首先，需要收集大量的数据，这些数据可以来自机器人在实际环境中的行为、传感器数据等。这些数据可以用来训练机器人的模型，以帮助机器人更好地理解环境和执行任务。

数据预处理：收集到的数据需要进行预处理，以减少噪声和提高数据质量。这包括数据清洗、去噪、归一化等处理。

特征提取：在数据预处理之后，需要对数据进行特征提取，以便机器人可以更好地理解数据和环境。特征提取的目的是将原始数据转化为机器学习算法所能处理的形式。

模型训练：接下来，需要选择适合的机器学习算法，并使用已经处理好的数据进行训练。在训练过程中，算法会不断地根据输入数据进行调整和优化，以提高模型的准确性和鲁棒性。

模型评估：完成模型训练后，需要对模型进行评估，以确定模型的性能和效果。这可以通过使用测试数据进行验证和测试，以便确定模型的准确性和可靠性。

模型优化：根据模型评估的结果，可以对模型进行优化，以提高模型的性能和效果。

通过上述步骤的训练，机器人可以不断地学习和适应环境，从而具备更强的智能和执行能力。

以上就是关于人工智能机器人相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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