人工智能机器人技术及其应用

摘要:随着科技的发展，人工智能系统越来越被使用在各个领域，及人工智能机器人也诞生了，人们开始用人工智能机器人来代替人们做一些繁琐的工作和一些危险的工作，最近人工智能机器人也开始慢慢的走入人们的生活，越来越多的家庭智能机器人被人们广泛使用来做一些家务，还有的餐馆用智能机器人来做服务员，人们才开始意识到，人工智能的时代要到来了，现在正在研究的如何攻破机器人还有一些方面的不足，比如问答系统的不成熟技术还有待提高，也有的在研究人工智能机器人的新的技术，人工智能系统已经被逐渐的开始研究和使用。
关键词：人工智能机器人；人工智能系统、问答系统技术、机器学习技术；
人机交互
1.引言
在如今高速发展的时代，科技的发达已经体现在各个方面。人工智能的发展尤其更甚。现在的新闻、报纸以及发表的论文大多都是围绕人工智能发展所展开的。有一些智能的系统和机器人。比如小米公司创建的一款人工智能小艾同学就很受大众所喜爱。人工智能机器人已经渐渐的走入我们的身边，机器人是一个可编程、多功能的操作机，可以为人执行特定的任务而具有可改变可编程的特定的系统。智能机器人则是一个在感知-思维-效应方面全面模拟人的机器系统，外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场，可以全面地考察人工智能各个领域的技术，研究它们相互之间的关系。所以人工智能机器人在以后将可以代替人进行一些比较危险的操作，以及一些比较耗费人工的操作。智能机器人应该具备的三个方面：感知的能力，学习的能力和对环境因素而做出的判断行为能力。
随着人工智能领域的扩大，以及涉及的领域越来越广，所以人们在更多的领域来用人工智能机器人来代替人来做一些繁琐的操作，而人工智能机器人对环境的判断往往是复杂的。所以我们对于人工智能的分析和设计也变的越来越难。
2.国内外研究现状
智能机器人是第三代的智能机器人，一般的智能机器人都带有许多的传感器，这些传感器能针对环境中的各种因素来对智能机器人的对于信息的接受和整合，这样智能机器人才能做出判断和操作。这些传感器也能帮助智能机器人来进行学习，提高智能机器人的学习能力，判断能力和自制能力。像前段时间，人工智能机器人阿尔法狗，在世界围棋比赛中打败了中国的顶级围棋国手柯洁。阿尔法狗进行了几千场围棋比赛的练习，在练习中而学习。最终打败了柯洁。而现在出的二代阿尔法狗比一代更强，它比一代的学习能力更强。在这个方面上完胜一代。
现在我们对于人工智能机器人

的研究还只是处于初级阶段，现在我们要解决的问题是怎么提高人工智能机器人的自主性，还要提高人工智能机器人的适应环境的能力，现在研发的一些智能机器人或多或少都对环境的适应有一些困难。对于人机交互的能力也有不足，有时候人们对机器人下的一些命令，机器人都不是很懂，这就造成了人和智能机器人的沟通有一些问题，对于我们的使用体验也不是很好，所以现在主要就是要往这些方面来进一步的完善。
各国都在加强人工智能机器人的研究，而美国基本上走在了世界的先列，其研发的智能机器人已经在各个领域广泛的应用。最近几年日本对于人工智能应用在驾驶有了很大的研究，他们已经研究出人工智能机器人来驾驶汽车。
3.相关关键技术
3.1机器学习
机器学习技术是人工智能最重要的技术，人工智能机器人只有通过学习之后才能对人的行为和对环境的因素而做出判断。机器学习涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科。主要是对人的行为来进行学习然后产生自主学习，来获取新的知识和新的行为模式，这样人机的交互性才会更好，通过学习不断的扩充自身的功能来重新组织自己的知识结构以此来完善自己的性能，这样才能更好的便于我们对于人工智能的使用。而人工智能的学习需要基于大量的数据。数据是机器学习的根本，等同于人学习需要书本和资料一样。
正如上面所说的小米公司的一款人工智能一样，虽然还没有研发出智能机器人，但是小米出的一款人工智能小艾同学已经开始使用，这样的人工智能要实现和你对话，就需要大量的学习和练习才能达到这样的效果。
任何的人工智能的产生离不开机器的学习这样的技术，基于数据的学习是机器学习重要的一个方法。从大量的数据中观测出相关的数据及相同的行为，利用观测出来的数据的规律来对未来的一些行为和数据进行预测，这其中就要用到数据挖掘，数据分析和数据的处理。数据挖掘可以对大量的数据来进行一个整合，然后数据的分析可以帮助人工智能机器人来进行学习和预测的功能。然后数据的处理就体现在面对同样的环境因素和人机交互的时候，人工智能机器做出的判断，反应和操作。
3.2知识图谱
知识图谱就像是一个结构化的知识库一样，这对于人工智能机器人的学习知识之后对于知识的一个架构，就像是网络图一样。这对于智能机器人后期的自主学习和完善自己的性能有很大的帮助。其基本组成的单位是“实体-关系-实体”三元组，它的对应是实体和属性相对应，通过之间的关系来相连

接，这样就组成了网状的结构。知识谱图就是把通过大量的数据进行数据分析之后而进行机器学习之后的知识形成的一个网状图，这个图将不同种信息连接在了一起。
3.3问答系统
问答系统一直都是人工智能系统里面的一个难题，不只是针对机器人而言，对于任何的人工智能系统这都是我们需要一直研究的一个重点，问答系统，简单来说就是人与人工智能机器人的对话，用专业的话说就是人将说的话转化成自然语言来让人工智能系统来识别，人工智能机器人将搜索到的与人问的相关联的答案反馈给人。
例如，小米公司出的小艾同学这个智能机器人一样，你喊它一声，它能够给你一个反馈的声音，然后你叫它查询相关的问题和信息，他会查询相关的信息之后再给你一个回应，这便是它的问答系统。
但现在它的自然语言有很多的问题依旧需要我们进一步的研究，比如你对智能机器人问话时，如果出现语法，语义和句法、语音的错误或者模糊不清时，它便会识别不到，或者说没有听清。还有就是出现数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象，所有这都是我们仍然需要解决的难题，有可以在之后的几年或者是十几年内这个问题能被解决。
3.4人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。人机交互技术传统是采用各种输入设备和输出设备，比如鼠标、键盘、操纵杆等一系列设备。但人工智能系统也是使用这些的同时加入了对话的交互，体感的交互以及情感的交互。因为现在的人工智能机器人已经通过和人的对话来获得人的一系列情感，比如，通过和你的对话和你要对它问的一些问题来判断你今天的心情怎么样。通过和你的一系列接触，来获得你的身体的特征。
4.方法的应用
实现人工智能的方法有两种，一种是采用传统的编程语言是系统呈现智能效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法，它已在一些领域内做出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法，它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法和人工神经网络均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。
5.总结与展望
总的来说人工智能机器人已经在越来越多的领域发挥出了巨大的作用，也越来越接近

我们的生活，虽然说现在的人工智能机器人的技术还不是特别的成熟，但我相信总有一天人工智能机器人的相关问题能够被克服，然后一些复杂且繁琐的事情就不需要人来做了，机器人可以代替，人工智能机器人也能更多的走进我们的生活，比如智能导购机器人，可以智能诊断病情的机器人以及智能教师和智能物流，这样我们的生活也可以变得越来越好。