■ 人工智慧和機器人：需要關注的 3 個趨勢

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人工智慧（AI）和工業或協作機器人的結合有可能改變世界。人工智慧為機器人解鎖了全新的功能，沒有人工智慧，機器人對周圍的世界是僵硬的，沒有反應。

工業部門中斷的可能性很高。儘管工業流程已經高度自動化，但透過新增人工智慧，工業機器人仍有許多方法可以改進。

工業和協作機器人學習的類型

機器人的學習能力與它的整體能力直接相關。機器人學習的三大類型包括監督學習、無監督學習和強化學習。每個方法的複雜性各不相同，但所有三種學習方法的目的都是相同的。

監督學習只是模式辨識 —— 輸入機器人資料，然後它應該學習教師想要的任何模式。無監督學習不涉及任何特定任務，它只是涉及向機器人提供大量資料，希望它能開始瞭解周圍的世界。強化學習包括給機器人或系統一個目標，並允許它學習如何實現該目標。

人工智慧和機器人學的 3 個趨勢

雖然有許多未來主義場景，你可以想像人工智慧和機器人技術，但目前有一些應用需要關注。這 3 個趨勢將是人工智慧和機器人技術發展的主要因素。

機器人培訓：人工智慧使機器人更容易訓練，這反過來又使它們對小公司來說更可行，因為它降低了安裝、培訓和持續寫程式的成本。Rethink Robotics 的 Baxter 和 Sawyer 等機器人，可以透過簡單地引導手臂幾次來訓練 —— 它透過演示和寫程式來學習正確的運動本身。教機器人新事物越容易，它就越能學到。
3D 視覺：即使是機器人執行的最簡單的任務，也將依賴於 3D 機器視覺將資料輸入人工智慧技術。例如，如果沒有能夠重建 3D 影像的機器視覺，人工智慧將這些視覺資訊轉化為機器人的成功操作，那麼在沒有預先確定的位置和運動的情況下，就不可能抓住物體。
雲機器人：使用影像分類，和語音辨識的機器人深度學習，通常依賴於數百萬個示例的龐大資料集。人工智慧需要的資料，比大多數本地系統上實際存在的資料要多。透過這種方式，雲機器人的進步，對於人工智慧和機器人技術的進步是必要的。雲機器人技術允許在連線環境中的所有機器人之間共享智慧。

機器人訓練、3D 視覺和雲機器人，是人工智慧和機器人技術發展的 3 個關鍵趨勢，無論它們是用於工業還是協作應用。