智能机器人论文【汇编5篇】

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智能机器人论文【第一篇】

关键词：人工智能；认知；能量感知；缺陷设计

中图分类号：TP18 文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)16-31117-02

The Artificial Intelligence Research Needs New Theories Breakthrough-The Theories Model that the Strong Artificial Intelligence Carries Out

ZHAO Jing-ming

(Training Centre of Peking BUCC,Beijing 102218 China)

Abstract：The development history and obtaining achievement of artificial intelligence about domestic and international is reviewed briefly.. Analyze existent problem of artificial intelligence studying present based of introducing artificial intelligence various cognize concepts, Putting forward people should knows the new theories breakthrough and practice project from the energy and the energy feeling and designs from the innovation and the faultiness design etc. and put forward the theories model of strong artificial intelligence to carry out on what

Key words:The artificial intelligence;cognition;energy feeling;faultiness design

1 引言

1956年夏季，人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯(Dartmouth)大学举行，标志着人工智能学科的诞生。“人工智能”英文为artificial intelligence简写ai，它的产生和发展是以计算机硬件与软件技术的产生和发展为基础的，而且一直都处于计算机技术的最前沿，它吸引了全世界无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(mit)、卡内基-梅隆大学(cmu)到ibm公司，到日本的本田、sony等公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所等，全世界的实验室都在进行着ai技术的实验。经过漫长的50年不懈的努力，人类已经在人工智能领域取得了卓越的成就。从“旅居者”（1997年7月4日，美国国家航空与航天局的“旅居者”机器人完成了它到火星长达1290万公里的旅行），到“会跳舞的机器人”（日本2007年最新产品），人类正用我们的智慧，在人工智能的领域，创造着一个又一个的奇迹。进入新世纪，特别是近二十年，由于计算机软/硬件技术的快速发展，使得人工智能理论得以充分实践，人工智能学科及其“智能制品”的重要作用已为人们普遍共识。随着人工智能理论和技术的更进一步发展，作为一门广泛的交叉和前沿科学，人工智能技术的发展情况已经成为一个国家科技进步和科技实力的一个标志。人工智能科技新成果必将在更大的广度和深度上造福于人类。

近些年，我国人工智能科学发展迅速，在这一领域已形成自主研究重大科学前沿的能力，并在一些重要研究领域走在了世界的前列，特别是一批创新成果的实际应用令人鼓舞。2005年7月，哈尔滨工业大学洪炳熔教授推出的机器人足球竞赛系统在国际机器人足球联盟（FIRA）世界杯机器人足球大赛中国队选拔赛上，夺得全自主型、类人型、编队型、追捕型4个项目比赛的冠军和全自主型项目比赛的亚军。2007年4月新华网消息，一种专门应用于反恐领域的“爬壁机器人”在哈尔滨工业大学诞生，它可以携带侦查设备悄无声息地沿壁面爬到便于侦查的位置，为反恐人员准确判断形势、做出决断提供现场依据。这种爬壁机器人采用负压吸附、单吸盘、四轮移动结构方式，具有移动快、吸附可靠、适应多种墙壁表面、噪声低、结构紧凑、控制方便灵活等特点，主要应用于反恐侦查领域。虽然我国在人工智能领域已经取得了一定的成绩，但是，我们仍不能回避目前人工智能理论以及技术上存在的局限性，这些问题制约了人工智能技术的进一步发展。人工智能理论发展到现在，它的突破是首先我们研究人工智能不可回避问题。

2 人工智能的起源与发展

人工智能的发展是以硬件与软件为基础的，经历了漫长的发展历程。特别是20世纪30年代和40年代的智能界，发现了两件重要的事情：数理逻辑和关于计算的新思想。以维纳（Wiener）、弗雷治、罗素等为代表对发展数理逻辑学科的贡献及丘奇(Church)、图灵和其它一些人关于计算本质的思想，为人工智能的形成产生了重要影响。

1956年夏季，人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯(Dartmouth)大学举行，标志着人工智能学科的诞生。

1969年召开了第一届国际人工智能联合会议(International Joint Conference on AI, IJCAI),此后每两年召开一次。

1970年《人工智能》国际杂志(International Journal of AI)创刊。这些对开展人工智能国际学术活动和交流、促进人工智能的研究和发展起到积极作用。

20世纪70～80年代，知识工程的提出与专家系统的成功应用，确定了知识在人工智能中的地位。

近十多年来，机器学习、计算智能、人工神经网络等和行为主义的研究深入开展，形成高潮。同时，不同人工智能学派间的争论也非常热烈。这些都推动人工智能研究的进一步发展。

我国的人工智能研究起步较晚。纳入国家计划的“智能模拟”研究始于1978年；至今已有10来部国内编著的具有知识产权的人工智能专著和教材公开出版。中国的科技工作者，已在人工智能领域取得许多具有国际领先水平的创造性成果。其中，尤以吴文俊院士关于几何定理证明的“吴氏方法”最为突出，已在国际上产生重大影响。现在，我国已有数以万计的科技人员和大学师生从事不同层次的人工智能研究与学习。人工智能研究已在我国深入开展，它必将为促进其它学科的发展和我国的现代化建设做出新的重大贡献。

3 人工智能研究理论存在的问题

人类的智能过程是一个随着时间、地点、环境的不断变化而不断变化的全方位、极其复杂的心理和生理变化过程。在人工智能领域，人们的意图是希望用机器模仿人类智能，然而，我们人类对于自身的智能过程的了解并不完全，且不同的人对人工智能的理解也不同。这就造成目前在人工智能领域存在各家说法。而所有的说法都是基于对人类的智能过程简化的基础之上的。以下是传统理论对人类认知活动和计算机的比较：

图1 人类认知活动与计算机的比较

令T表示时间变量，x表示认知操作，x的变化x为当时机体状态S（机体生理和心理状态及脑子里的记忆等）和外界刺激R和函数。当外界刺激作用到某一特定状态的机体时便发生变化，用函数表示

为：

x＝f（S,R）TT+1（）

从某种意义上讲，这是一个成功的比较，因为它使得计算机模拟人类智能成为可能。长时间以来，人们并不怀疑这一比较，因为这一比较的基础之上人工智能领域取得了巨大的成绩，为社会和科技的发展作出了巨大贡献。

基于此比较基础上的前人工智能的主要学派有下列3家：

（1）符号主义(Symbolicism)，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。符号主义 认为人工智能源于数理逻辑。符号主义仍然是人工智能的主流派。这个学派的代表有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊(Nilsson)等。

（2）联结主义(Connectionism)，又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。联结主义 认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。

（3）行为主义(Actionism)，又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism)，其原理为控制论及感知―动作型控制系统。行为主义 认为人工智能源于控制论。这一学派的代表作首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人，它被看做新一代的“控制论动物”，是一个基于感知－动作模式的模拟昆虫行为的控制系统。

无论是哪一种理论，其研究的方向始终没有脱离一个集中的点，即让机器模仿人类智能。三大学派从人类的对知识的认知过程的不同角度进行理论研究，试图实现机器的“人化”，侧重于“人化”的可行性。然而，无论是哪一种学派的理论，都忽略了人类的一些基本特点。笔者认为，前人对人类对与知识的认知过程的简化过于简单，从而造成目前人工智能领域的研究达到一定程度后就难以取得更进一步的进展。以下基本问题不容忽视：

（1）能量以及能量感知问题，人类智能的能量基础是食物。人类通过摄取食物，并通过复杂的消化和吸收过程转化为能量，供人类智能与体能消耗。人类的能量蓄积在人体的每一个细胞中，无论哪一部分发生刺激或是空气流动、温度变化和光线强弱变化，不管他（或她）的眼睛是否看到，在那里都会发生“条件反射”，这种“反射”可以先大脑一步避开危险和伤害或是适应，这里我们称为能量感知问题。现阶段在人工智能领域的研究中，大家几乎不约而同地想当然的将电能作为人工智能的能源问题，将“芯片”作为机器人的“大脑”全权处理一切问题和指令。在这种模式下，机器人只能依靠“眼睛”去识别外界条件的变化和刺激的发生，这种识别是不全面的而且是滞后的，它必须是经过“大脑”才能发生的。而电能也将成为人工智能的发展的障碍，试想，如果机器人登上了一个遥远的星球或来到一个渺无人烟的荒漠执行任务，那么当它储存的电能将要用尽时，它将不得不返回出发地，而不管它的任务是否已经圆满完成。目前，太阳能技术得到不断发展，将会使得人们将其作为人工智能的替代能源。利用太阳能转化成电能，将会使人工智能制品的能源得到源源不断的补充，我们可以不必再担心电能耗尽带来的诸多不便。然而，将太阳能能量转换技术和计算机技术结合起来，让机器人具有能量感知功能，即令它的每一组成部分都具有全方位立体即时感知和条件反射功能，这个过程的研究和实现还将是个漫长的过程。

（2）自创新问题，人类历经世世代代的发展，不断创新才有今天的面貌，机器如果只是依据设计好的程序存储、搜索、推理、执行相应的逻辑或条件，其反映出的智能只是人类智能的复制与模拟，尽管有时它甚至可以超过人类，如“博弈”。目前在人工智能领域有学者将人工智能划分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。目前的主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则出于停滞不前的状态下。这里的强人工智能从某种意义上讲，即机器的自创新问题。那么，如何解决机器的自创新问题即成为强人工智能研究的关键问题。本文中笔者就此问题提出自己的观点：

首先，强人工智能是可能的。下面是人类创新过程与机器创新过程的比较。

从图2与图3的比较中我们发现，如果能够使计算机进行逻辑组合并实现完全自存储功能，那么具有自主意识的强人工智能机器是完全可以实现的。

图2 人类对知识的认知与创新过程的简单模型

图3 计算机对知识的认知与创新过程的简单模型

其次，强人工智能机器需要解决如何自动无限接收外界信息与能量感知问题，如何进行信息自动分拣、归类、逻辑推理、如何进行完全自存储以及逻辑整合与组合等问题。这些问题的研究应作为未来强人工智能的研究方向。

（3）忠诚问题，人类一旦创造出可以自创新的真正意义上的机器人，也就是说机器人一旦拥有了自己的意识，那么如何控制“它” 使“它”忠诚于人类，将是摆在人类面前的又一难题。弱人工智能机器只是按照人类设计好的程序和指令执行某一方面的特定任务，比如，“会跳舞的机器人”只会跳舞，“它”可以伴随音乐节奏与人合作跳各种舞蹈，但“它”却不能创造新的舞蹈。对于弱人工智能机器，我们不必担心“它“的忠诚问题，因为“它“不会摆脱程序的控制。由于自创新机器人，或者说“强智能机器人”存在意识，“它”可能会拒绝人类的建议和改变并可能按照“自己的意愿”自身完成改变，“它”甚至有可能变成人类的敌人。要解决机器人

的忠诚问题，唯一的途径就是进行“缺陷设计”。人类认知过程中的缺陷是“遗忘”和“生老病死”，这是机器人所不具备的。强人工智能机器人如果能够依照“自己的意愿”完善自己，那么人类赋予机器的缺陷应该是机器人自身难以实现的。

4 结束语

21世纪是信息化在全球普遍开展的时代，作为现代信息技术的精髓，人工智能技术的发展情况已经成为一个国家科技进步和科技实力的一个标志。我国人工智能研究已经从学习国外为主的时期进入自主研究为主的时期，形成了自主研究重大科学前沿和转化科技成果的新局面。但是，我们仍不能回避目前人工智能理论以及技术上存在的局限性，而要解决如何自动无限接收外界信息与能量感知问题，如何进行信息自动分拣、归类、逻辑推理、如何进行完全自存储以及逻辑整合与组合等问题，赋予机器真正意义上的智能，这些问题的研究应将是未来人工智能研究人员需要长期面对的问题。

参考文献：

[1]蔡自兴， 徐光v. 人工智能及其应用[M].北京：清华大学出版社，2003.

[2]何华灿。 CAAI-7全国人工智能会议论文集[D]. 中国人工智能学会，1992,4.

[3]朱淼良， 潘云鹤。中国人工智能学会第八届年会暨第八届全国人工智能学术讨论会论文集[D].杭州：浙江大学出版社， 1994.

[4]中国人工智能学会。中国人工智能进展[M]. 北京邮电大学出版社，2001.

[5]郑守淇， 钱德沛， 曾明。`98人工智能进展――第五届中国人工智能联合学术会议论文集[D].西安交通大学出版社，1998.

智能机器人论文【第二篇】

关键词：人工智能计算机技术

一、人工智能的定义

“人工智能”(ArtificialIntelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。

人工智能理论进入21世纪，正酝酿着新的突破，人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”，并使之在越来越多的领域超越人类智能，人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。

二、人工智能的应用领域

1.在管理系统中的应用

(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率，而是用计算机实现人们非常需要做，但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中，以数据管理和处理为中心，围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库，而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说，就是将企业各部门的数据进行统一集成管理，搭建人工智能的应用平台，使之成为企业管理与决策中的关键因子。

(2)智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式，也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善，推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统，计算机智能教学系统就是其中的典型代表。计算机智能教学系统包含学生模块、教师模块，体现了教学系统开发的全部内容，拥有着不可比拟的优势和极大的吸引力。

2.在工程领域的应用

(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用，具有极大的科研和应用价值，它可以帮助医生解决复杂的医学问题，作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上，早在1982年，美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果，由此，掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前，医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用，从而应用于内科、骨科等多个医学领域中，并在不断发展完善中。

(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等，是工业领域的首个人工智能专家系统，其发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。

3.在技术研究中的应用

(1)在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类；专家运用超声无损检测仪器，以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动，减少了任务因素造成的无擦，提高了检测的可靠性，实现了超声检测和评价的自动化、智能化。

(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展，网络技术的安全是我们关心的重点，因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术，开发更高级AI通用和专用语言，和应用环境以及开发专用机器，而与人工智能技术则为我们提供了可能性。

三、人工智能的发展方向

1.专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。

2.智能信息检索技术的飞速发展。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：(1)如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。(2)由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。

是一种通用智能体系结构，其始终处在人工智能研究的前沿，已显示出强大的问题求解能力，它认为机器人的开发是人工智能应用的重要领域。在它的研究中突出4个概念：(1)所处的境遇机器人不涉及抽象的描述，而是处在直接影响系统的行为的境地。(2)具体化机器人有躯干，有直接来自周围世界的经验，他们的感官起作用后会有反馈。(3)智能的来源不仅仅是限于计算装置，也是由于与周围进行交互的动态决定。(4)浮现从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。目前，国内外不少学者都对机器人足球系统颇感兴趣，足球机器人涉及机器人学、人工智能以及人工生命、智能控制等多个领域。足球机器人系统本身既是一个典型的多智能体系统，是一个多机器人协作自治系统，同时又为它们的理论研究和模型测试提供一个标准的实验平台。

参考文献：

[1]元慧。议当代人工智能的应用领域和发展状况[J].福建电脑，2008.

[2]刘玉然。谈谈人工智能在企业管理中的应用[J].价值工程，2003.

[3]焦加麟，徐良贤，戴克昌。人工智能在智能教学系统中的应用[J].计算机仿真，2003，(8).

[4]周明正。人工智能在医学专家系统中的应用[J].科技信息，2007.

[5]张海燕，刘镇清。人工智能及其在超声无损检测中的应用[J].无损检测，2001，(8).

[6]马秀荣，王化宇。简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[J].呼伦贝尔学院学报，2005，(4).

智能机器人论文【第三篇】

从信息技术发展的角度来看，如果我们把20世纪80年代称为个人计算机时代，把90年代称为互联网飞速发展时代，那么本世纪的第1个10年，会是个人机器人（PerSOnalR0bot）时代。个人机器人的核心——智能技术是信息技术的前沿领域，个人机器人产业刚刚开始形成，随着技术的发展，个人机器人将会成为人们学习、生活、娱乐的好伙伴！

据了解，一些发达国家已经看到智能机器人教育对未来高科技社会的作用和影响，他们在中小学的信息技术教育中不同程度地对学生进行智能机器人知识教育。在他们的课程中有让学生认识机器人的教学内容，目标是让学生认识各种由计算机控制的机器人的作用。例如，介绍机器人的由来，要求学生搜集各种机器人的图片、小说或录像等资料；让学生分组讨论有关机器人的功用和局限性，以及可能对人类产生的影响等问题。这些内容主要穿插在科学概论、社会研究和计算机概论等课程教学中。

美国教育界普遍确信以计算机技术为代表的信息技术将在人们的未来生活中扮演十分重要和不可缺少的角色。如果现在的在校学生具有了这方面的素质，他们将来可以更容易地适应各种技术革新，也更容易在未来的信息时代获得成功。

我国智能机器人的基础教育方兴未艾，信息技术基础教育的决策者和工作者应该抓住这一教育改革创新的先机，将我国的信息技术教育推进到一个新的水平上。当今的教育是为以后的经济和社会发展打基础的。有超前意识的教育工作者，应该关注经济的发展趋势，思考未来社会对人才培养的需求，并为培养高素质的人才打好基础。

智能机器人教育在基础教育领域中的作用主要体现在以下3个方面。

（1）使学生了解智能机器人的发展和应用状况，了解它的概念和工作方式，破除对机器人的神秘感，为进一步学习机器人的有关知识打下基础。

（2）使学生掌握为一种智能机器人下载程序的方法，了解智能机器人各种传感器和驱动装置的作用，了解机器人是怎样在人的指挥下工作的。学习为一种智能机器人编写程序，通过为机器人编写程序学习科学而高效的思维方式，提高逻辑思维能力、规划能力，提高分析问题和解决问题的能力。

（3）通过完成任务和模拟项目使学生在为机器人扩充接口的过程中学习有关数字电路方面的知识，在组装机器人的过程中培养学生的动手能力、协作能力和创造能力。

智能机器人教育在中小学校会以下面的方式体现出来。

（1）以校外科技活动为动力，在校内以科技活动小组的方式出现。

（2）以校内科技活动的方式出现，大大提高活动的科技知识含量。

（3）以信息技术课内容之一的方式出现在中小学信息技术课上，并可为信息技术课这个内容更新速度很快的学科带来新的活力。

机器人竞赛作为一个交流平台，已成为备受关注的焦点，对新进入这个领域的教师该如何应对，在了解机器人竞赛是什么、为什么之后，我们将共同学习怎么做。我将从以下6个方面和大家讨论。

1.机器人竞赛内容丰富、形式多样

（1）机器人赛事不断增加

20世纪末，中国科协在一些省市青少年科技中心的积极建议下，将机器人竞赛引进我国并取得成功。第1届中国青少年机器人竞赛于2001年在广州市南沙科技馆举办。当时仅有10多个省市的200多名学生参加，发展到今天，数十万中小学机器人爱好者参与其中，深受青少年和家长的欢迎，在全国各地产生了广泛的社会影响。

目前，机器人赛事主要有：中国青少年机器人竞赛（中国科协）、全国中小学电脑机器人竞赛（电教馆）、中国机器人大赛暨RoBoCup公开赛（RoBoCup组委会）、香港“创协杯”创意科技机械人竞赛、机器人奥林匹克（北京师范大学、中国青少年科普教育俱乐部）、CCTV机器人电视大赛（中央电视台）、中国机器人足球竞赛（中国人工智能学会）等。

（2）机器人竞赛项目逐年丰富

目前，机器人竞赛项目主要有：机器人足球、机器人篮球、VEX机器人、FLL机器人、机器人综合技能、机器人创意、机器人灭火、机器人舞蹈、机器人超级轨迹赛、虚拟机器人大赛、双足机器人舞蹈赛、双足机器人3米障碍跑、遥控擂台机器人赛、机器人现场制作竞技赛、机器人论文赛（参加科研课题）等10余项。竞赛选拔出的优胜学生将参与国际青少年机器人竞赛（WorldRobot Olympiad）、FLL机器人世锦赛（FIRST LEGOLeague）、FVC机器人工程挑战赛（FIRST VEXChaHenge）等国际赛事。

机器人竞赛竞争虽然激烈，但是并不像高考过独木桥，你可以选择合适的赛事、喜欢的项目把自己对机器人的创意和激情发挥得淋漓尽致。

2.竞赛难度不断加大

丰富的竞赛项目和大量的机器人爱好者涌现，直接导致了青少年机器人竞赛水平的快速大幅提高。但凡参加过两次以上的学生和教师都会明显感到，大赛的组织者在不断求新求变，以满足高水平竞技的需要，这是社会整体发展的趋势。对于新参赛的队伍，大家首先要作好的思想准备就是“我们是来学习的”，唯有这样才能在较短的时间内快速成长。但同时我们也要尽量选择合适自己的项目，不要“什么难，选什么”，这样的结果只能是打击自己和耽误学生。

难度变化的趋势是在竞赛中增加各种可变因素。以山西省超级轨迹赛来说，前几届没有现场组装搭建，而且竞赛的线路很简单，没有过多的交叉和虚实线。从2012年开始大家可以明显感到，场地的复杂程度增加很大，而且规定时间、地点搭建。今年还很有可能在中学组增加桥梁、隧道等障碍。

另一个趋势是限制器材。比如足球赛限制电压、传感器数量和软件集成等，从比速度、比力量转向比技术、比稳定。

3.竞赛项目界线分明，特点突出

不同的竞赛项目，有相对固定的规则，项目的观赏性、竞技内容大不相同。过去的基本技能比赛被看作是超级轨迹的升级版，没有太多的指定动作。现在的综合技能比赛在路线上有转弯标记，有沼泽、隧道、桥梁，而且还有装载货物、卸货、投掷、传递火炬等复杂的动作，需要更多的驱动部件和传感器。

不同的竞赛项目针对不同的青少年人群，喜欢对抗的可以选足球和VEX等近身对抗项目；不喜欢激烈对抗的，可以选择独立作业的FLL、综合技能等竞赛。

4.竞赛考查的内容越来越全面

竞赛考查的内容从原来单一的看竞赛结果，到现在看技术的掌握和理解，从会不会到快不快，从懂不懂到新不新，从个体技术到集体合作，从场上竞赛扩展到赛前赛后问答。

5.竞赛平台强调交流

在竞赛前、中、后期，教师、学生都可以获得大量的信息，通过交流做到人无我有、人有我优，比赛更加公正、公平、公开，赛场上是对手，赛场下是朋友。

6.不足和思考

厂家在一段时间内过多地参与。其实这个问题很容易理解，大家都想在短时间内取得好的竞赛成绩。可以肯定这只是一段时间的现象，等大家都懂了、会了，对机器人的操控就更加如鱼得水了。

机器人竞赛的费用越来越高。比如VEX、FLL除了正常的损坏和维修之外，每年要再投入经费搞场地和道具。经费紧张的学校在选项目的时候，就要考虑各方面因素。

智能机器人论文范文【第四篇】

如今，类似性集体恐慌再度来袭。此番风暴中心锁定的是一种推测――“人工智能”和机器人或将超越人类能力。去年5月，物理学家史蒂芬・霍金曾撰文发出人工智能迅速发展的危险预警。同月，他联合其他合著者―美国麻省理工学院物理学家弗兰克・韦尔切克、麦克斯・泰格马克以及诺贝尔奖获得者、美国加州大学伯克利分校计算机科学家斯图尔特・罗素，在英国《独立报》发文警告道：“人工智能的成功创建堪称人类历史上最伟大的事件。糟糕的是，这可能成为最后一次。”

近年来，人工智能的发展令世人炫目，从“深度学习”可见一斑。作为一种利用成千上万个数值参数完成逼近复变函数的革命性新技术，它变机器执行看、听甚至思考等人类活动的梦想成真。伴随3D传感和3D投影技术日渐精进，机器人不时更新迭代。稍显遗憾的是，人工智能领域的前行进程难免跌宕起伏。

三本著作虽然从不同视角发表了个中观点，但作者不约而同地强调，机器人的优势处境正面临着的一个巨大现实障碍――人类心理学。

慈爱的机器人

眼见机器人越来越融入现代社会，战争、路建、商业、教育、医疗……，它们深刻地改变了人类的生活方式，谷歌发明无人驾驶汽车、苹果亮相个人助理等。众人心中的疑惑不禁愈发强烈，这些机器到底是在帮助人类，还是要取代人类？

在新书中，普利策获奖者、《纽约时报》记者约翰・马尔可夫回顾了1956年至今的时代进程，重点参比了人工智能与智能增强。他将读者设定在无人驾驶汽车的乘客座位上；他把读者放诸美国国防高级研究计划局（DARPA）的幕后，验看机器人操作；他邀请读者置身于一个完全自动化的制造设备，如一分钟内128个机械臂将组装完成30个电动剃须刀，每项程序均执行特定、精确的装备任务。

纵使早期人们积极乐观，然而事实上，创建人工智能历经了千险万阻。迄今，“莫拉维克悖论”仍旧未被攻破。这是由人工智能和机器人学者所发现的一个与常识相佐的现象：人类所独有的推理等高阶智慧能力只需要非常少量的计算能力，而无意识的技能、直觉等低层次感知运动技能却需要大量的运算能力。正如莫拉维克所写：“要让电脑如成人般地下棋是相对容易的，但是要让电脑有如一岁小孩般的感知和行动能力却相当困难，甚至是不可能的。”这主要归咎于摩擦、碰撞和接触力学的内在复杂性。

被誉为“鼠标之父”的美国发明家道格拉斯・恩格尔巴特则更倾心于“智能增强”。早在20世纪60年代，他已在发表题为《放大人类智力》的学术论文中提出，计算机是人类智力“放大器”的观点。此后，他陆续发明鼠标，开发超文本系统、网络计算机、人机交互和图形用户界面，并倡导运用计算机和网络解决世界上愈发紧张又复杂的问题。无独有偶，人工智能泰斗泰瑞・维诺格拉德和增强现实专家盖瑞・布拉德斯基在深刻意识到人工智能的局限性后，开始转投智能增强阵营。可以设想，马尔可夫所著此书或许成为人工智能成败与否将取决于智能增强进展的强有力范证。

机器人的兴起

未来工作将变成何等摸样？到底日趋丰富还是逐渐凋落？谁能够拥有它？软件企业家马丁・福特借助《机器人的兴起：技术和未来的失业威胁》一书警告说，人工智能和机器人必将挤兑绝大部分工作岗位，无论蓝领还是白领，均难逃厄运。如果你创意如泉涌，就不会被机器人取代吗？答案令人悲观，即便连新闻、音乐、研发等按常理不受影响的领域也无法幸免。同时，千万家庭将备受激增成本拖累，最为突出的两大代表领域是教育和医疗保健。

美国发明家、未来学家雷・库兹韦尔曾预言，到2029年，机译质量将堪比人工翻译水准。而福特一再断言，基于摩尔定律计算机的计算能力正在随时间呈指数级增长，这意味着人们业已处于迅猛的加速发展边缘。然而，有部分计算机科学家确信其为指数谬误，他们辩驳指出，集成电路的问世远远超出了技术史学家认为发展曲线中必然平台阶段已至的预期推断。

19世纪初期，英国纺织工人内德・勒德不仅亲手砸掉了自己的织布机，还领头发起破坏机器运动。经济学家借此把“科技将代替人类工作”这一广为流传的错误概念命名为“勒德分子谬论”（Luddite fallacy）。如是推理却严重疏漏了科技激发新工作岗位的补偿效应，以及劳动力全球化、民主化等无数新可能动向。

伴随机器人时代的来临，在福特的观念中，最理想的结果是人人挣得一份有保障的工资，而由机器完成所有工作。他解释，这种情况的出现多是源于身体构成的不平等。以往，人们应对技术破坏的主要策略是加强培训和教育，然现实收效甚微。现今，人们必须当机立断，未来的不平等和经济不安全状况是将演变为普天繁荣抑或灾难频发。

我们的机器人

遥控机器人专家戴维・曼德尔在新书中指出，自治制度并非新鲜事物。20世纪70年展至今，其在深海、太空探测以及几乎所有航空领域的日常应用程度非高即低。借鉴丰富的实战经验，尽管这些自治制度不断变革，但仍有为数不少的专家持质疑立场。例如，以持续学派的论点，海洋学家务须亲历黑暗的深海去直接洞悉潜伏在那里的神奇事物。如今，机器人潜艇、光纤电缆遥控操作身手日臻敏捷，实现更长时间探测的难题迎刃而解，更何况每次修缮升级成本亦无需支付昂贵代价。

曼德尔认为有绝对充分的理由相信，无论在历史、文化、政治、心理、哲学，还是公共关系领域，都必须坚定不移地确保人类的控制地位。离我们最近的相关事件发生在2015年7月，接近三千名人工智能研究人员联合签署了一份催促联合国禁止自主武器研发和使用的公开信，该封信件在阿根廷首都布宜诺斯艾利斯召开的2015年人工智能国际联合会议上进行展示。为了规避所研发无人驾驶汽车的最大人为隐患，谷歌的做法是拆掉方向盘。曼德尔认为此举大错特错，看似缔造了“完全自治神话”，然而别忘了，机器即使能够自控间隔时间，依旧无法独立完全工作却是不争的事实――人类的意图、假设和特征参数是所有机器赖以组建的必须要素。由此，曼德尔得出了与马尔可夫相近的论断：本质（或最艰难）的挑战在于涵盖人类环路的接口设计。

智能机器人论文【第五篇】

在这部电影中，导演使用了真正可操作的机器人，而非在大多数类似电影中看到的CGI角色。这些机器人外表简陋、动作缓慢，更像是历尽沧桑的工业机械，看起来极近真实。只有两条原则制约了机器人的行为：第一，机器人不可伤害任何生命；第二，机器人不可维修或改造自己或其他机器人。

毫无意外地，机器人失控了。有个机器人突变而不受第二定律的影响，于是诞生了一个新的智慧物种，这就像《终结者》或者《黑客帝国》。

机器人的原则

幸好这只是科幻。机器人这个词从第一次发明出来到现在，还差六年才到一百年。但是机器人已经出现在生活的各个方面，从打扫卫生的Roomba到宠物小恐龙Pleo和宠物狗AIBO，再到在生产线上组装生产其他机器的机械手们，人们正在和越来越多的机器人生活在同一个世界。当然，它们并没有智能，最多只是看起来似乎有智能的样子。

日本信息业巨头软银公司现在也进入了家用机器人市场，并将在明年二月一款叫作“Pepper”的人形机器人，能够运行一些应用程序，还能识别人的情绪并做出回应。这款机器人的身高和6岁孩子相仿，有光滑的珠白色外壳，靠一组轮子行走，胸前还有一块平板电脑。它有多种传感器，能通过对面部表情和语音的分析来判断人们的情绪，还能学习应对这些情绪的最好办法。最终，这种小机器人会成为帮助我们改善情绪的朋友―而它的售价将不到2000美元。然而，它依然没有智能。今天的机器人，只是由计算机控制和驱动的一些运动部件。无论外观多么像人，决定它们行为的依然是计算机的逻辑运算。诸多与机器人有关的科幻电影将机器人描述为智慧与人类相仿甚至更高的新造物，但却对一个关键问题语焉不详：智能是如何开始的？

人工智能之梦

不幸的是我们现在也没有确切的答案。从20世纪50年代开始，在教会机器思考这一领域，人们尝试了多种方法，包括让机器学量人类知识、让它们从经验中学会总结，把它们设计成类似生物大脑的结构，以及将能够自我学习的程序放到浩大的知识海洋之中；但是直到现在，我们依然没有办法制造出真正可以思考的机器。我们无法理解自己的智能，自然也无法把它赋予机器。

于是我们发现，近期的人工智能电影，无论是《超验骇客》还是《超体》，都用了另一种方式来创造更强大的智能体：以人为基础，再加上计算机的输入输出和存储计算能力。这样，人们最少还能和这些智能体沟通；而当机器人学会自行进化时，就像《机器纪元》中的台词那样：到了第九天，我们已经无法理解它了。

伟大的科幻作家艾萨克・阿西莫夫早就为机器人拟定了三定律：第一，机器人不可伤害人或看到人被伤害而无动于衷；第二，除非违背第一定律，机器人必须服从人类的命令；第三，除非违背之前两条定律，机器人必须保护自己。后来又加上了第零定律：机器人不得伤害人类，或者因不作为而使得人类族群受到伤害。

这几条定律成了20世纪诸多机器人主题科幻作品的核心，也经过多次修正。人们恐惧地意识到，如果没有这些定律的约束，在高效而强壮的机器面前，人类脆弱得不堪一击。指望智慧比我们强得多的造物与我们相安无事，就像是蚯蚓祈祷靴子不要踩下来一样。

在《机器纪元》中，机器人的原则写进了仿生内核中，成了机器人智能的基础；因为这两条原则是由一部量子大脑拟定的，它的智力远超过人类可以理解的程度，因此人们完全无法改造它；但即使如此，也敌不过自然突变。

可能的未来

20世纪最重要的未来学家和发明家雷・库兹韦尔曾经提出过著名的“技术奇点”理论，认为人类文明的发展速度正在迅速加快，在2040年-2050年，将迎来一次智慧的大爆炸。也许到那时，世界上将会出现真正有智力的机器人，这很可能意味着历史上从未有过的繁荣时代，或者前所未见的巨大危险。

如果没有任何限制，人工智能的演化速度将会比人类进化得快得多。而无论是《机器纪元》中的两原则还是阿西莫夫的机器人三定律都无法控制它；这些定律本身的定义太过模糊，而可行性堪忧。我们只能指望人工智能们离开人类，去创造自己的新世界。

美剧《疑犯追踪》描述了两台人工智能机器的对抗。在早期，一台机器已经拥有了相当程度的智能，但是被它的开发者全部删除了。因为哪怕只有一点瑕疵都会酿成人类可能无法承受的后果―能力越强的机器，越应该被严格控制。