家用机器人的人工智能研究

青岛实验高中 李沐曈

家用机器人的人工智能研究

青岛实验高中 李沐曈

随着我国信息技术与智能化技术水平的不断发展，当前家用机器人作为一种能够胜任各种简单劳动的生活帮手，已经逐渐走进千家万户。尽管当前我国家用机器人人工智能设计中取得了一定的成果，但是依然面临许多问题与局限性。为了进一步分析未来家用机器人人工智能的发展方向与优化措施，文章首先阐述了家用机器人人工智能技术的定义，然后分析了当前我国家用机器人人工智能的发展阶段以及存在的问题，最后结合上述内容，对未来我国家用机器人的人工智能发展方向进行了展望，以期能够提升行业的可持续发展水平。

家用机器人；人工智能；优化

尽管当前机器人在生产生活中的应用范围不断扩大，其应用领域更是不断拓展，但是受到成本、研发技术以及控制水平等内容的影响和约束，当前大多数家用机器人依然只能够承担一些简单重复的工作，对于一些不熟悉的新任务或者是需要自我反馈调整的复杂的工作往往无法适应。针对这个问题，机器人行业提出了智能化的口号，而这个口号也正在逐渐变为现实。为了更好的分析机器人智能化的发展阶段，就要先了解一下什么是家用机器人人工智能技术。

一、家用机器人人工智能技术

1.感知、认知与行为控制

从机器人人工智能技术的分类上来看，当前我们主要将家用机器人的人工智能技术分为三个模块，包括感知模块、认知模块以及行为控制模块。其中感知模块的主要任务是视觉处理、听觉处理以及其他感官处理，这些内容基本都由感应器与处理器相结合来完成。认知部分则通过内部的处理系统进行更高层次的语义处理，该部分包括规划、记忆、学习与推理等多个模块。最后就是行为控制模块，机器人通过上述模块形成一套独立的行为方案，对自己的行为进行控制。

2.人工智能技术特征

过去我们队机器人的定义是“简单、重复”，换句话说就是不需要思考的高强度重复作业机械就是机器人。但是随着人工智能技术的不断发展，当前机器人不但能够执行简单重复的工作，还可以通过人机交互实现自主性，通过行为学习与模仿等环节来实现一定程度上的自主性，而这种互动性与自主性也就构成了人工智能的技术特征。

二、我国家用机器人人工智能发展现状

1.成本过高

当前我国家用机器人的发展取得了突破性的进展，但是当前行业依然面临着许多亟待解决的问题，其中就包括家用机器人工制造成本过高、普及难度较大的问题。比如说我们常提到的高精度机器人手臂，其可以模仿人类的动作进行一些精细化的操作，从而替代人类的双手实现劳动力的解放，而这种机器手臂的造价依然高达数万元，一些精细度较高的甚至达到数十万元，这显然不是一般家庭能够担负的起的。

2.灵巧程度不足

尽管近些年来我们一直在强调人工智能与家用机器人的建设与发展，但是必须承认，当前机器人的操作灵巧程度与人工依然存在不小的差距，这就导致在进行一些精细化操作时其不能够完全代替人工，这也是目前我国家用机器人所面临的最大的问题之一。

3.安全性能存在缺陷

尽管机器人技术随着社会发展阶段不断完善，但是依然会出现机器人故障或者程序错误导致安全事故发生的新闻。众所周知，机器人的机械结构具有较高的强度，如果一旦由于程序错误进行误操作，势必会对血肉之躯的人类造成巨大的伤害，而这种伤害本身属于不可预测的，所以在安全形势方面依然令人担忧。

三、家用机器人人工智能的优化措施

1.自动识别算法优化与可视化界面设计

在家用机器人的人工智能设计与优化过程中，自动识别算法技术优化以及可视化界面设计优化一直是核心与重点环节。所谓自动识别算法优化是指通过对部门或者全部的程序进行系统优化来实现新增算法能够及时添加到人工智能的算法框架当中，以此来为开发者提供良好的在线支持，帮助用户更加熟悉操作界面与框架的使用方式。当前家用机器人的框架设计中存在较为明显的对象程序设计环境应用效果较差的问题，对于一些向导类型的设计往往趋于一致性，缺乏差异化，导致一些模块变得十分冗杂，不但降低了用户的使用体验更是影响了机器人的工作效率。通过面向用户开展设计，选择更加具有针对性的设计流程，可以有效提升可视化界面的设计水平。考虑到大多数设计者都是通过编写程序来进行算法优化与设计，所以该工作可以通过继承性扩展函数来辅助完成。

2.强化简单目标自动识别技术的应用

简单目标自动化识别技术是未来人工智能在家用机器人发展应用中的重要组成部分。当前我国家用机器人所存在的复杂工作处理效率低下、面对新任务无法顺利开展工作等问题基本都是由于简单目标的自动识别技术应用水平不足所导致的。该框架结构的优化与设计可以通过将多类别的复杂问题分解成为不同层次与类型的简单问题，然后根据简单问题的判别逻辑关系来进行识别，从而根据简单问题的识别情况，通过内部算法进行结合，以获取更加丰富的外界环境因数，为机器人更好的开展其工作创设条件。另外，当前简单目标自动识别技术在家用机器人人工智能发展中还存在一个限制因素，那就是传输线过多以及拓展性不强。常规家用电器在设计之初往往没有太多的自动化设备，所以对于传输线与拓展功能的要求不高，但是随着智能化家用机器人的不断发展，其对于传输线的效率、数量以及拓展功能的能力都提出了更高的要求，只有进一步满足这些要求才能够强化简单目标识别技术的应用水平，提升人工智能的发展阶段。

3.神经网络信息与智能系统进一步融合

在家用机器人人工智能设计与优化过程中，神经网络信息与智能系统的融合也是重要的环节之一，其中人工神经网络是由多个神经元按照一定的结构相互连接而形成的具有独立计算能力的网络系统，该系统的特点是具有较强的拟合能力以及多线程输入输出能力，其不但能够有效提升存储的容量，而且具有较强的容错性。另外，神经网络系统的建立可以为机器人提供良好的学习能力与自我矫正适应能力，在复杂的工况条件下也可以通过大量的神经元集体处理来实现简单化行为方式，从而对一些知识背景不清楚的情况进行推理，具有相当程度的逻辑性。作为一种独特的高度非线程动力系统，神经网络与智能系统的融合一定是人工智能的发展趋势。

4.优化学习行为

学习与反馈是家用机器人与常规家用电器最为明显的区别之一，其学习优化流程应该分为四个环节逐步完成：其一，随机抽取训练环节，通过抽取传感器值进行随机训练。其二，学习训练环节，通过算法进行学习处理，从而建立具有一定行为规范模式的神经网络。其三，在新增故障反馈的基础上进行调整，开始新的学习。该环节是对上一环节的强化与反馈，是优化学习行为的主要方向之一。其四，对已经建成的神经网络进行故障分析与进一步验证。这个部分是对上述环节的验证与总结，如果不能够达到预期的处理判断精度，则返回到上述环节继续进行训练，至最终完成学习行为为止。

四、总结

综上所述，随着科学技术的不断进步与发展，机器人作为代替人工的重要劳动生产力，其不但是社会发展阶段的产物，同时也是人类文明高度发展的重要标志。就目前我国的家用机器人人工智能的发展现状来看，依然存在无法胜任复杂家庭工作的问题。为了进一步提升家用机器人人工智能的发展水平，笔者也提出了自动识别算法优化、强化简单目标的自动识别技术以及优化学习行为等发展优化措施，也希望能够起到抛砖引玉的作用，令学术界更多的关注机器人智能技术的发展，为行业的可持续建设做出积极的贡献。

[1]赵巍.家用机器人的产品形式与设计要素[D].浙江大学,2013.

[2]李麟.家用机器人语音识别及人机交互系统的研究[D].哈尔滨工业大学,2014.

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