德国人工智能技术考察学习 了解发展现状和未来趋势

人工智能当前正面临着不少挑战，其一便是机器人变得愈加复杂，它需要更多的传感器和自由度，因此结构也变得更复杂。而结构的复杂性也使得算法日益复杂，这意味着研究者必须考虑的整体框架和架构以处理这些越来越复杂的算法，从而更好地维护机器人的运行。

这其中应用到的一个技巧就是机器学习。未来机器人会变得非常复杂，需要自己学习技巧技术来处理。机器必须自主地去学习。自我优化，从过去的经历里学习未来的一些行为。这些技巧非常的复杂，一旦我们能够解决就可以将其运用到工业环境中，现在已经有一些在工厂里应用的场景。特莱德游学团队将带来大家前往德国考察！

德国人工智能研究中心

人工智能需要有自适应性，即机器可以根据特定的情况改变，而且它们容错性更强。机器可能需要长期在复杂的环境中进行自主行动，因此必须能接受自身的一些错误。所以，即使有一些非常小的问题存在也不会影响整体机器的良性运作。这个机器人必须具有很高的容错性，能够长期实现自治，否则就需要不断返厂进行重新编程。

在德国，过去从两维入手进行研究，现在已经将更多的功能融入在其中，从而实现向三维的延伸。我们想让设备、机器、汽车更具有智能，比如将人工智能与汽车、飞机、医疗设备、家电领域、农业机械等结合起来。德国制造的产品质量非常高，加上人工智能能带来更大的优势。同时，我们需要能和人协作的机器即实现“人机协作”，现在已经有许多德国公司在这方面的研发做得非常好。

人工智能需有自适应性

不过，目前也有一些领域我们做得仍不太好。比如缺少运算能力强的小型GPU以及性能非常高的中央处理器，这些对于中国和全球研发界也同样重要。在中国以及世界我们都需要很小，但是运算能力非常强的GPU。同时，我们也需要更多的开源工具，如果越来越多的人可以使用人工智能的开源代码，相关的研究可以取得更高的发展。

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