夏季,雷暴在世界各地都很常见 。除了在公园里破坏下午,闪电,雨水和强风可能会损坏电网并导致电力中断 。风暴来临时很容易判断,但电力公司希望能够预测哪些风暴可能会破坏其基础设施 。
机器学习是预测哪些风暴可能导致停电的理想选择 。Roope Tervo,芬兰气象研究所(FMI)的软件架构师和博士 。阿尔托大学的研究员Alex Jung的研究小组已经开发出一种机器学习方法来预测风暴的严重程度 。
教授计算机如何对风暴进行分类的第一步是为他们提供断电数据 。芬兰中部的三家芬兰能源公司J?rvi-Suomen Energia,LoisteS?hkoverkko和ImatraSeudunS?hk?nsiirto通过风暴中心向芬兰提供电网,提供了有关其网络电力中断次数的数据 。风暴分为四类 。0级风暴并没有将电力输给任何电力变压器 。1级风暴降级高达10%的变压器,2级高达50%,3级风暴切断功率超过50%的变压器 。
下一步是从FMI的风暴中获取数据,并使计算机易于理解 。“我们使用了一种新的基于对象的方法来准备数据,这使得这项工作令人兴奋,”Roope说 。“风暴由许多元素组成,可以表明它们有多大的危害:表面积,风速,温度和压力,仅举几例 。通过分组每个风暴的16个不同特征,我们能够训练计算机识别风暴将会破坏 。“
结果是有希望的:该算法非常擅长预测哪个风暴将成为0级并且不会造成任何损害,哪种风暴至少会达到3级并造成大量伤害 。研究人员正在将更多风暴数据添加到模型中,以帮助提高将1级和2级风暴分开的能力,使预测工具对能源公司更有用 。
“我们的下一步是尝试改进模型,使它适用于比夏季风暴更多的天气,”Roope说,“众所周知,芬兰冬季可能会有大风暴,但它们对夏季风暴的影响不同,所以我们需要不同的方法来预测它们的潜在损害 。“阿兰·图灵最近被公布为他在第二次世界大战中破纪录的代码并为计算机科学奠定基础的新50英镑钞票 。然而,图灵的工作仍然挑战并激励着许多今天工作的人,尤其是机器人和人工智能领域的人 。
1950年,他问:“机器能想到吗?” 并且提出了一项测试,研究人员仍然将其作为一种判断计算机是否可以像人类一样被认为是真正智能的方法 。但是,从自动机器人刚刚起步的时代来看,图灵测试只是为了评估人造大脑,而不是一个完整的人造人 。
现在我们拥有越来越逼真的外观,我们需要21世纪的测试版本 。我和我的同事设计了一个“多模式图灵测试”来判断一台机器的外观,运动,声音以及我们称之为体现的人工智能(EAI) 。这是衡量人工智能与机器人身体整合以表达个性的程度 。
【机器人的图灵测试将判断栩栩如生的人形机器人是如何形成】这意味着我们可以系统地将人形机器人与生活对手进行比较 。通过这种方式,我们可以提出这样一个问题:“我们能否建造出与人类无法区分的机器人?”
图灵认为,如果一个计算机程序可以欺骗超过30%的人类相信它在真实世界条件下有感知力,那么它实际上与人类思维无法区分 - 它可以思考 。计算机能够在2014年通过这项测试 。这并不意味着创建真正的人工智能没有任何工作要做 。离得很远 。但图灵测试为我们提供了判断我们进步的基准 。
许多学者认为创造一个与真人无法区分的人形机器人是机器人技术的终极目标 。然而,目前还没有评估栩栩如生的机器人的标准方法,因此不可能对这一发展进行基准测试 。
像图灵一样,我们并不是说机器人能够在复制人类的条件时转变为有机存在 。但是,如果机器人出现,行为和功能在现实条件下与人类无法区分,那么它可以被有效地视为与人类相同 。
栩栩如生的机器人制造商面临的最大挑战之一就是克服所谓的“ 神秘山谷 ” 。这指的是机器人在外观上与人类更接近的一个发展阶段,但实际上对人们更不利,因为它们并不完全正确 。问题在于评估问题的传统方法不够细致,无法确定机器人为何让人感到不舒服 。
这些方法倾向于将机器人作为一个整体与人类进行比较,而不是将其分解为其组件特征 。例如,在看起来很逼真的机器人的眼睛运动中的轻微错误计算可以使整个游戏消失 。其他面部区域的高品质特征则成为失败的一部分 。
我们的想法是逐步评估每个领域 。只要每个特征看起来像是同一个身体的一部分(同性别,年龄等),那么如果眼睛和嘴巴可以单独通过测试,那么他们也应该将它们一起传递 。这将允许机器人建造者评估进展,以确保每个身体部位与人类的部分无法区分并且防止最终落入不可思议的山谷中 。
我们的测试也分为四个阶段,每个阶段都比上一阶段更难,代表了我们所谓的“人类模拟的层次结构” 。首先,机器人在静止时必须简单地看起来真实 。其次,它必须以自然的方式移动 。第三,它必须在外观和移动方式上产生逼真的物理语音模拟 。
最后是体验人工智能的测试,评估机器人是否可以通过逼真地表达情感来回应世界,从而可以与人类自然地进行交互 。如果类人机器人可以同时通过测试的所有四个级别,那么它在感知上与人类无法区分 。
“我们只能看到前方很短的距离,但我们可以看到很多需要做的事情 。” 这个陈述今天和图灵在1950年所说的那样准确 。然而,机器人工程师比以往任何时候都更接近实现他们的现实人类机器的目标,2017年见证了世界上第一个机器人公民的就职典礼 。
今天,我们拥有开发人形机器人的工具,具有越来越逼真的外观,运动,语音和EAI 。但我们的多模式图灵测试为工程师提供了一种可访问的方式来评估并改进他们的工作 。
正如图灵的原始测试一样,我们的方法提出了一个问题,即当我们无法区分真人和人工之间的区别时,它将成为一个人的意义 。试图过早回答这些问题是因为我们想要比实际更快地进步,这可能会导致错误,例如为一台栩栩如生的机器提供合法权利 。但是我们开发人形机器人的次数越多,我们就越了解我们的价值观,甚至我们的情感 。
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