什么是机器人，机器人的发展主要经历哪几个历史阶段
机器人是指可模拟人类行为的机器。人工智能的所有技术几乎都可以在它身上得到应用，因此，它可作为人工智能理论、方法、技术的实验场地。反过来，对机器人的研究又可大大地推动人工智能研究的发展。
自20世纪60年代初研制出尤尼梅特和沃莎特兰这两种机器人以来，机器人的研究已经从低级到高级经历了三代的发展历程。
程序控制机器人（第一代）：第一代机器人是程序控制机器人，它完全按照事先装入到机器人存储器中的程序安排的步骤进行工作。程序的生成及装人有两种方式，一种是由人根据工作流程编制程序并将它输人到机器人的存储器中；另一种是“示教-再现”方式，所谓“示教”是指在机器人第一次执行任务之前，由人引导机器人去执行操作，即教机器人去做应做的工作，机器人将其所有动作一步步地记录下来，并将每一步表示为一条指令，示教结束后机器人通过执行这些指令以同样的方式和步骤完成同样的工作（即再现）。如果任务或环境发生了变化，则要重新进行程序设计。这一代机器人能成功地模拟人的运动功能，它们会拿取和安放、会拆卸和安装、会翻转和抖动，能尽心尽职地看管机床、熔炉、焊机、生产线等，能有效地从事安装、搬运、包装、机械加工等工作。目前国际上商品化、实用化的机器人大都属于这一类。这一代机器人的最大缺点是它只能刻板地完成程序规定的动作，不能适应变化了的情况，—旦环境情况略有变化（如装配线上的物品略有倾斜），就会出现问题。更糟糕的是它会对现场的人员造成危害，由于它没有感觉功能，有时会出现机器人伤人的情况。日本就曾经出现机器人把现场的一个工人抓起来塞到刀具下面的情况。
自适应机器人（第二代）：第二代机器人的主要标志是自身配备有相应的感觉传感器，如视觉传感器、触觉传感器、听觉传感器等，并用计算机对其进行控制。这种机器人通过传感器获取作业环境、操作对象的简单信息，然后由计算机对获得的信息进行分析、处理、控制机器人的动作。由于它能随着环境的变化而改变自己的行为，故称为自适应机器人。目前，这一代机器人也已进人商品化阶段，主要从事焊接、装配、搬运等工作。第二代机器人虽然具有一些初级的智能，但还没有达到完全“自治”的程度，有时也称这类机器人为人_眼协调型机器人。
智能机器人（第三代）：这是指具有类似于人的智能的机器人，即它具有感知环境的能力，配备有视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉器官，能从外部环境中获取有关信息，具有思维能力，能对感知到的信息进行处理，以控制自己的行为，具有作用于环境的行为能力，能通过传动机构使自己的“手”、“脚"等肢体行动起来，正确、灵巧地执行思维机构下达的命令。
目前研制的机器人大多都只具有部分智能，真正的智能机器人还处于研究之中，但现在已经迅速发展为新兴的高技术产业
未来机器人的智能还是离不开机器人的深度学习，可以看下，相关的文章，进行人工智能的深入学习。
人工智能、机器学习和认知计算入门学习机器人技术如何和人工智能更好地结合，未来研究的主要方向有哪些？人工智能和机器人，对我们以后就业有哪些影响？聚焦多智时代，引领智能变革，多智时代为人工智能科谱呐喊！
人工智能的七种类型
34582019年07月09日
人工智能的七种类型作者：ForbesChina
文/NaveenJoshi
图片来源：视觉中国
人工智能（ArtificialIntelligence）可能是有史以来最复杂也最惊人的创造。尽管这个领域尚未被完全开拓，但这意味着我们今天看到的每一个惊人的AI应用程序仅仅代表了这庞大冰山的一角。虽然这个事实不言自明，但我们仍然很难完全预测AI在未来可能会造成的影响。其原因在于如今，AI已对社会产生了革命性的影响，而这种影响从它崭露头角时便可窥见一斑。
人工智能的快速增长与其强大的功能使人们对人工智能接管社会的必然性感到担忧。此外，人工智能在不同行业带来的转变使得企业领导者和主流大众认为，我们已经接近最大限度开发人工智能潜能的高峰。然而，了解未来可能出现的AI以及现存的类型将使我们清晰地了解如今的AI功能以及未来研究的漫长道路。
人工智能的不同类型
由于人工智能研究旨在使机器仿效人类，因此AI系统可以何种程度复制人类的行为被用作归类它们的基准。因此，根据机器较于人类所展现出的多功能性与不同表现，它们可以依次被分门别类。在这样的分类系统下，同等条件下更能够表现出如人类般的处理能力的人工智能将被视为更为进化的AI类型，而具有有限功能和性能的AI将被视为更简单且落后的类型。
基于此标准，人工智能通常可以被分成两类。其中一种的分类标准基于人工智能与人类的相似性，以及它们如人类般“思考”与“感知”的能力。按照这种基准，AI与基于AI的系统可被大致分为四种：反应机器，少量记忆，思想理论和自我意识的AI。
人工智能的四种类型
反应机器：没有内存功能，只会对特定的刺激有所响应
少量记忆：使用内存来学习和改善其对策
思想理论：了解其他智能单位的需求
自我意识：具有类似人类的智慧和自我意识
1.ReactiveMachines（反应机器）
这些是能力极其有限的最古老的人工智能系统，它们能够模仿人类思维对不同刺激所做出的反应。这些机器没有存储功能，这意味着它们不能基于经验来模拟对策，即是说它们不具有“学习”的能力。这些机器只能用于自动响应有限的一组命令，也不能依赖内存来改善操作。这类机器的一个例子是IBM的DeepBlue，这台机器在1997年击败了国际象棋大师加里卡斯帕罗夫。
2.LimitedMemory（有限记忆）
有限记忆AI除了具有反应机器的能力之外，还能够从历史数据中学习以作出决策。我们所知的几乎所有现有的应用程序都可归类于此类AI。如今所有的AI系统，例如那些使用深度学习的系统都基于大量的训练数据，而这些数据将被储存于它们的历史数据中，以形成解决未来问题的参考模型。例如，使用数千张图片及其标签来训练图像识别AI，以教导它自动命名扫描的对象。当通过这样的AI扫描图像时，它使用训练图像作为参考来理解呈现给它的图像的内容，并且基于其“学习体验”，它标记新图像时将具有更高的准确度。
几乎所有当前的AI应用程序，从聊天机器人、虚拟助手到自动驾驶车辆，都是由有限记忆AI驱动的。
图片来源：视觉中国
3.TheoryofMind（心灵理论）
前两种类型的AI已经得以大量运用，而现今，接下来的两种新型AI正存在于概念或逐渐成型的阶段之中。心灵理论AI是研究人员目前正在进行钻研的下一级AI系统，通过辨别互动者的需求，情感，信念和思考过程，心灵理论AI能够更好地理解它们的互动对象。虽然人工智能于研究者而言已经是一个炙手可热的领域，但实现AI的心灵理论水平也同时需要其他各类部门的协力。这是因为如果要真正理解人类的需求，人工智能机器必须将人类视为单独思考的复杂个体，而这对于它们而言，基本上等同于“理解”人类。
4.Self-aware（自我意识）
这是人工智能开发的最后阶段，目前只存在于概念构想中。如字面所述，自我意识AI是一种如人类大脑般具有自我意识的人工智能。对人工智能研究而言，这一直都是一个长久以来的终极命题。这种类型的AI不仅能够理解和唤起与其互动的人的感情，而且还能拥有自己的情感，需求，信念和潜在的欲望，而这就是科技领域的末日预言者所担忧的AI。虽然AI自我意识的发展可能会给我们的文明带来飞跃式的进步，但同样也有可能会导致灾难。这是因为一旦AI拥有了自保的想法，这些想法可能直接或间接地导致人类灭绝；这样的AI可以轻易地战胜任何人的智慧，并编造精心设计的计谋来超越人类。
另一种在技术术语中更常用的分类基准是将AI技术分类为弱智能（ANI），强人工智能（AGI）和人工超智能（ASI）。
5.弱人工智能（ANI）
这种类型的人工智能囊括了所有现有的AI，甚至包括迄今为止创建的最复杂和最强大的AI。ANI指的是只能使用类似人类的能力自主执行特定任务的AI系统，这些机器只能执行已被写好的命令，因此它们的能力范围十分有限。根据上述分类基准，ANI可被归类入所有的反应机器与有限记忆的范围。即使是最为复杂、会进行自我学习的AI，也仍旧属于ANI这一范畴。
6.强人工智能（AGI）
AGI代表着AI拥有像人类一样学习、感知、理解和运作的能力，这些系统将能够独立构建多种技能，并形成跨域的连接和概括能力，大大减少学习所需的时间。通过学习人类的多功能处理系统，AI系统将会与人类变得一样强大。
7. 超人工智能（ASI）
ASI的发展可能标志着人工智能研究的巅峰，因为AGI将成为迄今为止地球上最强力的AI。而ASI除了复制人类的多方面智能之外，由于更大的内存，更快的数据处理、分析以及决策能力，它们的能力将会远超上述所有类型的AI。AGI和ASI的发展将导致一种通常被称为“奇点”的场景；可尽管拥有如此强大的机器的前景似乎很有吸引力，但这些机器也可能威胁到我们的存在或是生活方式。
从这一点来看，当更先进的AI出现时，我们很难想象那时世界的模样。然而，要实现这一目标显然还前路漫漫，因为人工智能开发的现状与预期相比还处于起步阶段。对于那些对人工智能的未来持负面看法的人来说，这意味着现在要担心奇点问题还为时过早，而且还有时间来确保AI的安全性。对于那些对人工智能的未来持乐观态度的人来说，事实上我们只是触及了人工智能开发的皮毛，这使得这一领域的未来更加令人拭目以待。
NaveenJoshi为福布斯撰稿人，表达观点仅代表个人。译Chloe校李永强
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2023年中国人工智能行业发展现状与市场规模分析 市场规模超3000亿元【组图】
当前位置：前瞻产业研究院»经济学人»研究员专栏2022年中国人工智能行业发展现状与市场规模分析市场规模超3000亿元【组图】UVc分享到：蔡欢欢•2021-12-1417:00:33来源：前瞻产业研究院E45718G02023-2028年中国人工智能行业发展前景预测与投资战略规划分析报告2023-2028年全球人工智能芯片（AI芯片）行业市场调研与发展前景研究报告2023-2028年中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告2023-2028年中国云计算产业发展前景预测与投资战略规划分析报告2023-2028年中国生物识别技术行业市场调研与投资预测分析报告人工智能行业主要上市公司：海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、东杰智能(300486)、闻泰科技(600745)、中兴通讯(000063)、恒生电子(600570)等
本文核心数据：人工智能市场规模各层次企业分布企业技术分布人工智能细分领域占比等
1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势
人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。
注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。
2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层占比超过80%
——中国人工智能企业全产业链布局完善
我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。
——中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%
据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到84.05%;其次是技术层企业数，占比为13.65%;基础层企业数占比最低，为2.30%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。
3、技术分布：中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算
从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到41.13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为7.64%、6.81%、5.64%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为5.55%、5.47%、4.76%、4.72%。
4、细分领域：深度神经网络领域为中国AI研究热门
根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。
更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业研究、产业链咨询、产业图谱、产业规划、园区规划、产业招商引资、IPO募投可研、招股说明书撰写等解决方案。
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