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你觉得通用机器人多久将成为现实

Answer

预测通用机器人的实现时间是一个复杂且具有不确定性的任务,涉及技术进步、经济因素、社会接受度等多个方面。尽管如此,我们可以基于当前的技术进展和趋势做出一些合理的推测。

当前的技术现状

  1. 专用机器人:目前,机器人在特定领域(如制造业、物流、医疗等)已经展现了显著的能力。这些专用机器人在执行重复性和精确性任务方面表现出色。

  2. 人工智能和机器学习:AI和机器学习技术迅速发展,在图像识别、自然语言处理、自动驾驶等方面取得了显著进展。深度学习算法、大数据和计算能力的提升,使得AI能够处理更加复杂和多样化的问题。

  3. 机器人感知与行动:机器人感知(如视觉、听觉、触觉)和行动(如移动、抓取、操作)的能力在不断提升。先进的传感器和灵巧的机械手臂为机器人带来了更多的感知和操作能力。

挑战和难点

  1. 通用智能:通用机器人需要具备通用人工智能(AGI),即能够处理多样化任务并在不同环境中灵活应对。目前,AGI仍是一个未解的科学难题,尽管AI在某些领域表现出超人的能力,但这些能力通常是狭窄和特定的。

  2. 多模态融合:通用机器人需要整合视觉、听觉、触觉等多种感知能力,并能够在复杂环境中做出合理决策。这种多模态融合仍存在技术瓶颈。

  3. 自主学习与适应:通用机器人需要具备自主学习和适应环境变化的能力。尽管强化学习等技术在某些方面取得进展,但在现实世界中实现高效的自主学习仍然困难。

  4. 伦理与安全:通用机器人的广泛应用还涉及伦理和安全问题,如隐私保护、决策透明性、安全性和社会影响等。这些问题需要在技术实现之前得到解决和规范。

预测时间

基于以上分析,关于通用机器人何时能成为现实,可以考虑以下几个时间段:

  1. 短期(5-10年)

    • 专用机器人将在更多领域得到广泛应用,技术将更加成熟和可靠。
    • 人工智能和机器人技术将继续进步,尤其是在感知、认知和行动方面的能力。
  2. 中期(10-20年)

    • 我们可能会看到一些具备较高通用性的机器人出现在特定环境和任务中,如家庭助手机器人、护理机器人等。
    • 这些机器人能够在一定范围内处理多样化任务,但距离真正意义上的通用机器人仍有距离。
  3. 长期(20年以上)

    • 真正的通用机器人,即具备类似人类的通用智能和适应能力的机器人,可能在这一时期开始出现。
    • 这需要在人工智能、机器人技术、自主学习、伦理和安全等多个方面取得重大突破。

结论

尽管通用机器人的实现面临许多技术和非技术挑战,但随着科技的不断进步,我们有理由相信,在未来20年或更长时间内,通用机器人有可能从实验室走向现实,并在特定领域逐步展现其能力。然而,真正达到广泛应用的通用机器人还需要克服许多难题,并且这不仅仅是技术上的突破,还包括社会、伦理和法规方面的准备。

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2025-03-11
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2025-03-09
请以轨道式、巡检机器人为关键词查找国外文献十五篇,要求这些文献真实可靠并且有一定的影响力,同时附上原文链接
很抱歉,目前没有查找到以轨道式、巡检机器人为关键词的国外文献十五篇及原文链接。建议您通过以下途径进行查找: 1. 学术数据库,如 Web of Science、Scopus 等。 2. 相关领域的专业学术期刊网站。 3. 大学图书馆的电子资源库。
2025-03-06
零编程基础,我想写一个程序实现识别pdf格式的车险保单。我需要多久时间?
对于零编程基础的您来说,要编写一个能够识别 PDF 格式车险保单的程序,所需时间会比较长。这取决于您学习编程的速度和投入的精力。 如果您每天能够投入大量时间学习并实践,可能需要几个月的时间来掌握必要的编程知识和技能,然后再花费一定时间来开发和调试这个程序。 但如果您只是利用业余时间学习,可能需要半年甚至更长时间才能实现这个目标。 需要注意的是,这只是一个大致的估计,实际所需时间会受到多种因素的影响,比如您的学习能力、学习资源的质量、遇到问题时解决的效率等。
2025-03-05
AGI多久可以实现
目前关于 AGI 实现的时间存在多种推测和计划。OpenAI 总裁 Greg Brockman 在 2019 年表示,在微软投资 10 亿美元之后,OpenAI 计划在五年内构建一个与人类大脑大小相当的模型来实现 AGI,即 2019 + 5 = 2024 年。同时,网络上有一篇名为《揭示 OpenAI 计划在 2027 年前实现通用人工智能(AGI)的计划》的文档传播,其中提到 OpenAI 于 2022 年 8 月开始训练一个拥有 125 万亿参数的多模态模型,计划在 2027 年发布的 Q2025(GPT8)将实现完全的 AGI。但需要注意的是,这些信息多为搜集和推测,包括各种报道和推文的拼凑猜测,并非都能轻易验证,大家可以当娱乐看并自行辨别文中推测的可能性。
2025-02-05
如果自己一个人要完成一个类似游戏的虚拟世界,需要一些什么软件,并且需要多久完成
要一个人完成类似游戏的虚拟世界,可能需要以下软件: 1. 图像生成软件,如 Midjourney、Stable Diffusion 等,用于生成概念图像和美术作品。 2. 3D 建模软件,用于创建 3D 模型、添加纹理和效果等。 完成所需的时间因多种因素而异,包括个人的技能水平、项目的复杂程度、投入的时间和精力等。像《Red Dead Redemption 2》这样复杂的游戏,制作成本近 5 亿美元,花了将近 8 年的时间来建造。但如果是相对简单的虚拟世界,时间可能会短很多。不过,这需要您具备扎实的相关技能和持续的努力。
2025-01-10
AI多久能学完?
学习 AI 所需的时间因人而异,没有一个固定的期限。不过,对于初学者来说,有一些简明的入门教程可以帮助您在 20 分钟内掌握 Python 和 AI 的相互调用,并完成一些基础任务,例如完成一个简单程序、一个爬虫应用以抓取公众号文章,以及一个为公众号文章生成概述的 AI 应用。 在深入学习 AI 时,很多人会因需要编程而感到困难,且各类教程默认会打命令行,导致入门不易。 从更广泛的角度来看,AI 是一个不断发展的领域,需要持续学习和更新知识。就像 Python 在 AI 领域被广泛使用,它拥有丰富的标准库,还能通过类似 pip 的工具和 GitHub 等平台获取更多资源。 而 OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务,也通过 OpenAI API 提供更灵活的服务,可通过代码调用完成更多自动化任务。 总之,学习 AI 是一个长期的过程,取决于个人的基础、学习能力和投入的时间精力。
2024-12-16
设定好程序,在没有人工干预的情况下,AI能保持多久的工作效率。
AI 在没有人工干预的情况下能保持的工作效率时长难以给出确切的固定值,其受到多种因素的影响。 一方面,AI 系统的设计和训练质量会对其持续工作效率产生重要影响。如果系统经过良好的设计和充分的训练,具备应对各种情况的能力,可能在较长时间内保持较高的工作效率。 另一方面,运行环境和所处理任务的复杂性也起着关键作用。例如,处理简单、重复性高且规则明确的任务时,AI 可能在较长时间内保持稳定的效率。但对于复杂多变、需要不断适应新情况的任务,其效率可能会随着时间有所波动。 在实际应用中,一些案例显示,如产品经理使用 GPT 解决性能问题,SQL 执行时间大幅缩短,效率显著提升。但也有观点认为,对于某些工作场景,AI 带来的效率提升有限。 此外,政策层面,如拜登签署的 AI 行政命令中,也强调了在医疗、教育等领域推进 AI 的合理使用,并关注其对劳动力市场的影响,采取措施支持工人等。 总之,AI 无人工干预下的工作效率保持时间因多种因素而异,需要综合考虑系统本身、任务特点等多方面因素。
2024-11-13
学AI难吗?小白需要多久入门?
学习 AI 的难度因人而异,但对于小白来说,入门是可行的。 例如,在“育儿:用 AI 开发远古动物列表”中提到,若只是学习相关应用,了解一些最基础的网页和编程知识即可,从小白开始估计一天甚至几个小时之内就能学会,因为绝大多数的工作还是由 AI 完成。 在“写给不会代码的你:20 分钟上手 Python + AI”中,考虑到深入学习 AI 时编程带来的困难以及各类默认会打命令行的教程导致的入门困境,这份入门指南旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,能在接下来的 20 分钟内循序渐进地完成一个简单程序、一个爬虫应用抓取公众号文章、一个为公众号文章生成概述的 AI 应用等任务。 总的来说,小白入门 AI 的时间取决于学习的内容和个人的学习能力,短则几个小时,长则可能需要几天。
2024-09-28
能帮我做一个介绍生成式AI的ppt吗?5页左右即可,介绍一些通用的,用户规模较大的即可,不超过5种。
以下是为您生成的关于生成式 AI 的 5 页 PPT 内容: 幻灯片 1:封面 标题:生成式 AI 简介 幻灯片 2:生成式 AI 的基础模型 大型预训练模型可适应或微调用于多种下游任务,如情感分析、图像字幕和对象识别。 有可能革新医疗、金融和客户服务等行业,检测欺诈并提供个性化支持。 幻灯片 3:在软件开发中的应用 提及 Bard 和生成式人工智能工作室等工具,可用于调试、代码转换和应用构建。 幻灯片 4:PALM API 的会话式人工智能引擎 用户可用自然语言交互。 可创建数字助手、自定义搜索引擎、知识库和培训应用。 能与 Maker Suite 集成,通过图形用户界面访问 API,套件包含模型训练、部署和监控工具。 幻灯片 5:参考资料 All Readings:Introduction to Generative AI Here are the assembled readings on generative AI: 此外,以下是一些常用的 PPT 生成工具(网站): https://zhiwen.xfyun.cn/ 讯飞智文 http://Mindshow.fun Markdown 导入 http://kimi.ai 选 PPT 助手暂时免费效果好 http://Tome.app AI 配图效果好 http://Chatppt.com 自动化程度高 https://wenku.baidu.com 付费效果好 希望以上内容对您有所帮助!
2025-03-11
如何基于你的模型对一台工业设备(钢板划线印字装备)进行故障诊断和预测性维护,从以下几个方面进行分析 1.技术栈:数据采集与通讯,数据库,算法,前端,微服务、应用等,并进行软件选型 2.硬件选型:工业设备、边缘计算设备,软件部署硬件,分别列出性能最优和国产化替代方案 3.算法创新性:要求可发表高水平论文和申请发明专利 4.算法通用性:考虑如何通过一个通用模型经过简单配置适应不同船舶建造工业设备的故障诊断和预测性维护 5.考虑前后合理性,若以此进行招标,如何描述招标内容
以下是为您整合的相关内容: Transformer 模型和 BERT 模型: 模型训练与评估:定义模型后,传递训练数据集和验证数据集及训练时期数,训练完成后评估性能,如达到 85%准确率。 模型性能可视化:绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型:使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径,保存后可加载进行预测。 预测示例:对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI:检查模型签名,上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶,在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程: 策略:将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧:使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中,根据客户查询分类提供具体指令,如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串,使系统成为状态机,更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南: 战术:将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略:使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中,基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串,将系统变成状态机,通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。
2025-02-12
deepseek是不是国内通用大模型第一名
DeepSeek 是在国内表现出色的模型之一。它发布的大一统模型 JanusPro 将图像理解和生成统一在一个模型中,具有统一 Transformer 架构,提供 1B 和 7B 两种规模,全面开源,支持商用,部署使用便捷,Benchmark 表现优异,能力更全面。同时,在 LMSYS 排行榜上,由 DeepSeek 等开发的模型取得了优异成绩,尤其在数学和编程方面表现出色。DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求,并且改进了 MoE 架构。但不能简单地说 DeepSeek 就是国内通用大模型第一名,其在不同方面的表现还需综合评估。
2025-02-08
总结一下当前AI发展现状以及指导非开发者一类的普通用户如何使用及进阶使相关工具
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2025-01-20
通过通用语言大模型能直接输出思维导图的AI智能体有那些推荐
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2025-01-20
请推荐相关的学习资料: AI与新媒体设计:AI视频编辑、AI社交媒体内容创作、ai虚拟现实与增强现实设计等。
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2025-02-27
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2025-02-27
请推荐相关的资源:AI与新媒体设计:探索AI如何影响视频编辑、社交媒体内容创作、虚拟现实与增强现实设计等。
很抱歉,目前没有相关的具体资源可以推荐给您。但您可以通过以下途径获取相关信息: 1. 学术数据库:如 Web of Science、Scopus 等,搜索相关的研究论文。 2. 在线教育平台:例如 Coursera、EdX 等,可能有相关的课程。 3. 专业论坛和社区:如知乎、V2EX 等,与同行交流获取资源推荐。 4. 相关的行业报告网站:如艾瑞咨询、易观智库等。
2025-02-27
- AI与新媒体设计:探索AI如何影响视频编辑、社交媒体内容创作、虚拟现实与增强现实设计等。
AI 在新媒体设计领域的影响广泛且深入,主要体现在以下方面: 在视频编辑方面: 能够自动进行剪辑和特效处理,提高制作效率和质量。 在社交媒体内容创作方面: 可以对大量信息进行自动编辑和汇总,生成有趣的图文摘要。 辅助创作吸引人的文案和图片。 在虚拟现实与增强现实设计方面: 有助于创建更逼真的虚拟场景和增强现实体验。 在图文创作赛道: 内容生成:自动编写文章并选择或生成相应图片。 图像标注:识别和理解图片内容并生成文字描述。 图文匹配:为图片找到合适文字描述或为文字找到匹配图片。 数据可视化:将复杂数据以直观简洁的图表、信息图等方式展示。 设计辅助:生成 LOGO、海报等。 自动化排版:根据文本内容与结构自动进行页面布局和美观排版。 图文识别:借助 OCR 技术抓取图文内容后理解处理。 在艺术创作方面: 辅助绘画、音乐、文学等领域的创作,探索新的结合模式。 在智能产品设计方面: 如智能家居设备、可穿戴设备等。 在游戏行业: 是最有价值的应用场景之一,其应用可追溯至上世纪 80 年代。 从最初生成简单内容和随机元素,到辅助设计、生成动态世界和复杂内容,如动态场景、智能 NPC 行为等。 具有诸多优势,如游戏开发者亲近并乐于使用 AI 技术,游戏数据降低了筛选和清洗成本,游戏成为 AI 模型能力的最佳试验场。 革新游戏创作,简化工作流,在美术与风格、音效与音乐、剧情与任务、玩法与平衡、测试与优化等方面产生积极影响。
2025-02-27
我想用AI工具将照片风格化,提供现实照片后,生成元宇宙风格的图片,有哪些工具可以达成效果?
目前市面上有一些可以将照片风格化为元宇宙风格的 AI 工具,例如: 1. DALL·E2:能够根据输入的描述或原始图片生成富有创意和独特风格的图像。 2. StableDiffusion:具有强大的图像生成能力,可以通过设置相关参数和提示来实现照片的风格化。 3. Midjourney:可以根据输入的指令生成令人惊艳的图像效果,包括将照片转化为特定风格。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的工具。
2024-10-08
图片风格转换,现实照片转换成动漫风格,有哪些网站、Bot、
目前在将现实照片转换成动漫风格方面,以下为您推荐一些常见的网站和工具: 1. 美图秀秀:功能丰富,操作相对简单,有多种动漫风格转换效果可选。 2. 醒图:提供多种特效和滤镜,包括动漫风格的转换。 至于 Bot 方面,暂时没有特别突出和广泛使用的专门用于现实照片转动漫风格的 Bot。但您可以持续关注相关领域的发展,可能会有新的工具出现。
2024-09-06