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Torsten Kroeger: 机器学习不是一个魔术子弹,而是另外一个工具

德国卡尔斯鲁厄理工学院教授Torsten Kroeger教授认为,机器学习的算法必须要对一些典型性的数据进行训练,很多人忽略了这一点。机器学习并不是一个魔术子弹,而是另外一个工具,有一些潜力,但我们只是迈出了一小步。物理抓取和物理操纵现在已经有很多的研究和方法,也有很多的知识,我们不要忘记这些知识,要把这些知识融入到新的基于数据的方法,充分利用它的潜力。

Torsten Kroeger教授还在演讲中混合控制的问题,他认为混合控制意味着有一系列的控制器,包括距离控制器、运动控制器等等,根据任务的不同,针对这些控制器进行配置,以便让你的机器人发挥最大的实用价值。机器人首先要有一些传感器和认知的功能,必须要把视觉感知纳入到机器人当中。人工智能在过去三到五年,在视觉感知和语音识别方面发生了重大的突破,这些领域现在数据量已经非常丰富,比如监督式学习、图像识别,甚至现在有些视频数据能够识别出来。神经网络,现在甚至在云识别,包括语音翻译方面有些已经做得比人类更好。

Torsten Kroeger教授最后说,”关于安全问题,大家都希望工业机器人和服务机器人能够跳出它们的范围和人类一起生活,但从安全的角度来说要根据IEC61508的国际标准,需要实现非常低的故障率。“

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