“机”动时刻｜人工智能领域十大成长性技术发布 “情感智能”等入选
　　千龙网北京8月18日讯 8月15日至19日，2018世界机器人大会在北京亦创国际会展中心召开，机器人领域前沿技术悉数亮相。8月17日，中国电子学会在此次大会主论坛上发布了“新一代人工智能领域十大最具成长性技术展望（年）”。对抗性神经网络、胶囊网络、深度强化学习、情感智能、神经形态计算、量子神经网络等入选最具特色的成长性技术。
对抗性神经网络。是指由一个不断产生数据的神经网络模块与一个持续判别所产生数据是否真实的神经网络模块组成的神经网络架构，创造出近似真实的原创图像、声音和文本数据的技术。该技术有望大幅提升机器翻译、人脸识别、信息检索的精度和准确性，随着三维模型数据序列能力的提升，未来将在自动驾驶、安防监控等领域产生可观的应用价值。
图1 对抗性神经网络中产生数据与判别数据持续进行 资料来源：《麻省理工科技评论》
胶囊网络。是指在深度神经网络中构建多层神经元模块，用以发现并存储物体详细空间位置和姿态等信息的技术。该技术能使机器在样本数据较少情形下，快速识别不同情境下的同一对象，在人脸识别、图像识别、字符识别等领域具有广阔的应用前景。
云端人工智能。是指将云计算的运作模式与人工智能深度融合，在云端集中使用和共享机器学习工具的技术。该技术将庞大的人工智能运行成本转移到云平台，能够有效降低终端设备使用人工智能技术的门槛，有利于扩大用户群体，未来将广泛应用于医疗、制造、能源、教育等多个行业和领域。
图3推出人工智能服务的主要云计算公司 资料来源：中国电子学会整理
深度强化学习。是指将深度神经网络和具有决策能力的强化学习相结合，通过端到端学习的方式实现感知、决策或感知决策一体化的技术。该技术具有无需先验知识、网络结构复杂性降低、硬件资源需求少等特点，能够显著提升机器智能适应复杂环境的效率和健壮性，将在智能制造、智能医疗、智能教育、智能驾驶等领域具有广阔发展前景。
图4深度强化学习具有良好的结构特点
智能脑机交互。是指通过在人脑神经与具有高生物相容性的外部设备间建立直接连接通路，实现神经系统和外部设备间信息交互与功能整合的技术。该技术采用人工智能控制的脑机接口对人类大脑的工作状态进行准确分析，达到促进脑机智能融合的效果，使人类沟通交流的方式更为多元和高效，未来将广泛应用于临床康复、自动驾驶、航空航天等多个领域。
图5智能脑机交互使人类沟通交流高效化
对话式人工智能平台。是指融合语音识别、语义理解、自然语言处理、语音合成等多种解决方案，为开发者提供具备识别、理解及反馈能力的开放式平台的技术。该技术能够实现机器与人在对话服务场景中的自然交互，未来有望在智能可穿戴设备、智能家居、智能车载等多个领域得到大规模应用。
资料来源：IDC，中国电子学会整理
情感智能。是指利用人工智能手段模拟表情、语气、情感等类人化情绪响应，以打造具有情绪属性的虚拟形象的技术。该技术可赋予机器设备更好的对人类情感的识别、理解和引导能力，为用户带来更具效率和人性化的交互体验，未来将在智能机器人、智能虚拟助手等领域得到更为频繁和深入的应用。
图7情感智能技术将模拟人的情绪 资料来源：《人类神经科学前沿》
神经形态计算。是指仿真生物大脑神经系统，在芯片上模拟生物神经元、突触的功能及其网络组织方式，赋予机器感知和学习能力的技术。该技术的目标在于使机器具备类似生物大脑的低功耗、高效率、高容错等特性，将在智能驾驶、智能安防、智能搜索等领域具有广阔应用前景。
图8神经形态计算的结构 资料来源：中国电子学会整理
元学习。是指将神经网络与人类注意机制相结合，构建通用算法模型使机器智能具备快速自主学习能力的技术。该技术能够使机器智能真正实现自主编程，显著提升现有算法模型的效率与准确性，未来的进一步应用将成为促使人工智能从专用阶段迈向通用阶段的关键。
量子神经网络。是指采用量子器件搭建神经网络，优化神经网络结构和性能的技术。该技术充分利用了量子计算超高速、超并行、指数级容量的特点，有效缩短了神经网络的训练时间，未来将在人脸识别、图像识别、字符识别等领域具有重要应用价值和广阔前景。
图10量子神经网络结构示意图 资料来源：联合量子研究院（JQI）
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人大附高中生自制球轮机器人获金奖 足球场上“灵感乍现”
“在电线密布的车间、摆放精密仪器的实验室、人潮拥挤的城市中，轮式、履带式机器人有太多不便完成的任务。而我设计的机器人，运动灵活、占地极小，正是填补轮式、履带式不足的完美替代品。”人大附中高中三年级的男生吕宁一，花了近3年的时间制作出一款“具有自启动功能的球轮平台”，集自启、爬坡、负重功能于一体，先后获得日内瓦国际发明展金奖和全国青少年科技创新大赛二等奖两项发明大奖。
足球场上“灵感乍现”
2012年7月，初三毕业的暑假，吕宁一和其他完成中考、即将走入高中校园的学生一样，暂时放下了学习的压力，开始享受轻松的假期。那个暑假里，他把大部分的时间都放在与同学们一起奔跑、驰骋在球场上。
就是在轻松踢球的过程中，这个勤于观察、善于发现的男孩，找到了自己的关注点——“我发现足球的滚动有它自己的特点：首先，球体滚动的方向具有任意性，不受转弯半径的限制。也就是说，球的滚动不像汽车车轮一样，需要‘拐弯’才能改变方向。其次，球体滚动向各个方向的动力相同。这一点也不像汽车车轮，向前行驶和‘倒车’时的马力是不同的。”没有转弯半径和全向机动的特点使球体的运动要比轮式和履带式运动方式灵活、优越许多。
发现了这一点，吕宁一决定据此制作一款“球轮机器人”，将球体运动的这个优越性运用到具体实践中去，为日常生活带来便利。
从支架支撑到独自站立
有了创作的灵感，吕宁一很快投入到创作工作中，“2012年8月，通过论证，写出了和应用中，我认为制作家政服务的初步设想。经过紧张的研制过程，很快不到12月，初步的形态就制作出来了。”
球形轮运动机器人，由三个驱动电机、三个万向轮和一个支撑球体组成，三个万向轮与球体成一定倾斜角固定对称安装，通过协调转动，驱动球体在地面滚动。机器人平顺地向任何方向运动而不改变机器人本身的朝向。为了使其能够实现自启动、平衡、行走功能，球形轮机器人加载了惯性传感器以实现姿态、角速度、速度的测量，同时由车载计算机和单片机作为控制器，对测量数据进行处理，实现精确稳定控制。但此时的机器人自身有一个明显的不足，那就是稳定性比较弱，“最开始制作出来时，机器人只能用3根支架支撑着，不然就会倒下。我们花费了两三个月的时间把3根支架撤掉，使机器人能够独立站立。”这时的机器人能够实现独立站立并行走一段不长的距离，但稳定性和实用功能都未能达到吕宁一的预期，“此时的机器人，首先对地形的适应能力较弱，如果遇到坡度就会倒下。同时，机器人如果断电倒下是无法自行‘站起来’的，这影响了自动化程度，要知道仅在试验阶段，机器人配重就达20多公斤，如果投入生产则可能会达到上百公斤，每次‘起摆’都要人工手扶是非常困难、繁琐的工序。”为解决制作中的难题，吕宁一很快投入到第二阶段——关于稳定性的调试和研究中。
历时三年调试数千次
为解决上述两个问题，决定为机器人增加自动原地起摆功能和爬坡功能，“我设计了一个与地面成12°角的助力支架，同时编写了‘起摆程序’，通过三个电机带动三个轮子，通过轮子的摩擦力大小带动、改变球体转动的速度、方式
然而，这时机器人行驶的“平衡”是一种动态的平衡，靠几个力相互制衡维持，“这种制衡依靠内部程序的不断检测和调整，通过参数的测算、分析、试验，不断完善、调试程序。”起摆、上坡、下坡、平衡……吕宁一共为机器人编写了多套程序，通过几十个参数的不断调整，试图找到能使机器人行走最稳定的值。“前前后后一共进行了数千次试验，如果说创作这个机器人有什么难点，那么这个漫长、枯燥的调试过程恐怕就是最大的困难所在。这时的吕宁一已经开始了高一年级的学习，为了保证机器人的研制进度，他坚持每周至少有七八个小时“泡”在北京理工实验室里。“那段时间真的非常紧张，放学后5点半开始做实验，直到晚上10点半从实验室回到家中，开始完成学校布置的作业和学习任务，经常忙到夜里一两点都无法入睡。”到了高二，学校在每周五下午拨出了3节研学课时间，这让吕宁一的实验变得从容了许多。
就这样，直到今年，基本符合吕宁一预期的自起摆、行驶稳定、能够负重、具有爬坡功能的球轮机器人终于研制成功了。这项发明曾先后获得日内瓦国际发明展金奖和全国青少年科技创新大赛二等奖两项大奖。
高考有加分仍希望留学
“除了运动灵活以外，这个机器人还有占地面积小的优势。理想状态下，球面与地面的接触只有一个点，而一辆四轮车则需要占一个面。因此，在比较复杂的地面环境，如电线密布的车间、摆放精密仪器的实验室、人潮拥挤的城市环境中，它可以灵活地进行一些轮式、履带式机器人无法完成的工作，比如巡检等。在今后的实践和应用中，我认为制作家政服务机器人也是不错的选择，因为机械上设计的载物平台，可以使它完成很大重量的负重。”
虽然机器人发明所获的奖项为吕宁一赢得了不少加分，但今年高三的吕宁一并未打算参加高考，他选择了出国深造的道路。“我的理想是美国的杜克大学，我希望能够进入杜克大学的机械工程或计算机科学专业对自己感兴趣的领域进行更加深入的专业学习。”
同时，吕宁一表示，国外的学习结束后，一定会回到国内从事相关的工作，“我的父母都是工程师，妈妈是理工大学的教师。从我能够得到实验台开始，他们就把我带进了实验室。通过从小对科研和科研人员的接触，我对这种紧张但充实的生活方式特别有好感，希望以后也能为自己热爱的领域贡献力量。”
本文来源：北京晚报-北晚新视觉网
实习记者孙乐琪 /文并图
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