图4.28运动装置的选择具有主要功能性组件的动力装置通常为简单的调节控制元件，如气缸或简单的旋转装置。主要功能可变的运动装置可进一步分为手动控制和程序控制的动力装置。它们用于在对人类有直接风险的情况下执行人类运动，或用于增强人类能力。图4.29显示了空间中的运动由不同的动力学阶段组成，这些阶段可能会影响机械手，如前所述。图4.29用不同颜色标记的加减速运动轨迹在传感器对运动序列的影响方面，近年来取得了重大进展。......
2023-06-15
让机器更聪明：多模态语义理解
【摘要】：大家可能会对多模态语义理解这一复杂的术语比较陌生，这里我们来尝试解释一下。但我们之所以能理解这些混乱的语言，是因为人脑具备多模态语义理解能力。因此，“多模态语义理解”就是通过多个维度，帮助人工智能模仿人类思考和学习，这也是机器真正迈向智能的关键。但通过多模态语义理解的加持，机器还会主动询问你，是否需要预定公司的会议室，并安排中午与客户吃饭的餐厅。
大家可能会对多模态语义理解这一复杂的术语比较陌生，这里我们来尝试解释一下。
我们平时在说话交流的时候，语句经常是不完整的，有时候语序甚至会前后颠倒。但我们之所以能理解这些混乱的语言，是因为人脑具备多模态语义理解能力。而目前的语音识别工具，都只能识别标准和正常的语序，更谈不上对周围环境的认知，自然就无法解决很多场景中的实际问题。
所谓模态，就是信息的来源或者形式。人类的视觉、触觉、听觉、嗅觉和味觉等感官，都属于模态的一种。因此，“多模态语义理解”就是通过多个维度，帮助人工智能模仿人类思考和学习，这也是机器真正迈向智能的关键。
比如我们看一部电视剧时，眼睛要看图像和字幕，耳朵用来听声音，对不同事物的不同状态，人脑能够做到同时学习和理解。
假如给传统人工智能提供一张图片，图上有一只小狗在大树的阴影下休息。此时，传统人工智能会基于视觉语义理解，把识别目标分成两类，一个目标是小狗，另外一个目标则是一棵树。而我们人脑可以进行更加深入式的理解，即一个小狗在树荫下乘凉，外面一定是炎热的夏日，周围温度很高。
试想这样一个场景，你正准备驾车回公司与客户面谈。因为不记得具体的时间和地点，所以你询问车载语音助手当天的日程表安排。常规情况下，机器在回答了你的问题之后，对话过程就结束了。但通过多模态语义理解的加持，机器还会主动询问你，是否需要预定公司的会议室，并安排中午与客户吃饭的餐厅。
目前，百度、华为和科大讯飞都在这个领域有较强的实力，也有一些科研机构出身的创业公司，在某些细分领域建立了壁垒。随着多模态语义理解技术的成熟，可以让机器“听清”“看清”“理解”人类语言，从而更好地支撑各种人工智能应用，它绝对是一个不容忽视的前沿趋势。
上面几点趋势，只是人工智能发展创新趋势里的冰山一角。作为一种新兴技术，人工智能的使命注定是奔着提高生产效率，丰富人类物质生活的大方向去的。未来，你能够在所有领域看到人工智能的身影，就像是之前的互联网时代一样，将成为人们生活中的“水电气”。
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2024-01-08
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2023-07-29
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2023-06-15
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