机器人士兵：科学家和军人的现实或幻想？
位于美国的 HRED 实验室正在开发一种特殊的战斗填充物 机器人. 这种被称为机器人大脑的填充物将发挥作用，使机器人能够在作战行动中执行语音发出的命令。
很明显，今天将机器人用作特定军事装备的势头正在增强。 在他们的帮助下，您可以开展各种行动并执行各种任务：从保护地点到摧毁装甲车和防空部队。 此外，还使用了机器人无人机，称为 无人机.
但到目前为止，存在一个重大的技术劣势，它不允许机器人军事系统在完全意义上被称为机器人。 其中大多数都需要操作员命令。 如果在飞行器方面，情况或多或少可以容忍，那么对于基于地面的100技术，机器人化只是开发人员和军队本身的梦想。
为了开发被称为无人驾驶的系统，决定使用一套包含“士兵智力”基本原理的特殊装置。 换句话说，战斗车辆必须“学习”在地面上独立移动，与其他类似设备通信，以及感知人的语音命令并执行这些命令。 如果有可能创建这样一个系统，那么它已经被认为是军事机器人领域的一项重大成就。
但是对于所有看似容易造成机器人问题的人来说太过分了。 自2004以来，HRED实验室专家一直在Towson大学工作。 他们正在开发SS-RICS系统，该系统结合了一系列符号和子角色特殊知识，可用于可接受的机器人控制。 该系统具有由密歇根大学开发的认知架构框架。
HRED专家认为，有必要改进在信息计算机技术领域使用新思想方面的工作。 其中一个领域被选择用于数字化人类大脑能够给予内部器官的命令。 这些命令计划用于机器人的操作。 但问题是这种经历将如何积极。
最初，开发人员决定开发使用所谓的长期记忆和感知的工作。 如果可以为机器实现这些参数，那么它将具有智能行为的可能性。
基于特殊算法，计划用“训练”机器人进行基本认知过程。 他必须“理解”在特定情况下该做什么，以及如何尽可能有效地做到这一点。 科学家举例说明一个人如何打开一包牛奶。 在这个看似基本的过程中，必须进行大量的操作。 这个人检查盒子，意识到某处应该有毒线，然后大脑向手上发出一个命令，这样他们就开始沿着线打开盒子。 如果盒子没有打开，那么你需要使用其他工具，比如刀子。 通常，这是可以为机器人系统的操作实现的算法。
与此同时，HRED专家不会使用一组独立的算法加载机器人的内存。 他们希望开发一种通用算法，使机器人能够自己找到最佳解决方案，滚动浏览大量可能的选项。 这是使用人工智能的典型示例。
但是，我们不能忘记，人脑和机器的任何处理器都是不同事物的本质。 一个人可以轻松区分门和窗户，但机器人需要做什么：那里和那里的矩形，以及在那里打开它们的把手。 通常，为机器人构建内存根本不可能。
然而，有可能使机器人像人一样了解周围的世界。 专家说，它可以通过某些场所“驱逐出去”，例如，他必须记住同一扇门与窗户之间的差异。 如果机器人本身接收到这些数据，那么他将更容易在他们的基础上行动。 这将有助于减少机器人计算机中心的负载，并使您免于可能的时间来找到正确的解决方案。
在HRED中可以在机器人的例子中实现的感知的可能性之一是颜色。 机器人可以处理从命令点指示编码任务的颜色命令。
如果结果变成了现实，那么人类正在等待这个真正的“机器人”。
很明显，今天将机器人用作特定军事装备的势头正在增强。 在他们的帮助下，您可以开展各种行动并执行各种任务：从保护地点到摧毁装甲车和防空部队。 此外，还使用了机器人无人机，称为 无人机.
但到目前为止，存在一个重大的技术劣势，它不允许机器人军事系统在完全意义上被称为机器人。 其中大多数都需要操作员命令。 如果在飞行器方面，情况或多或少可以容忍，那么对于基于地面的100技术，机器人化只是开发人员和军队本身的梦想。
为了开发被称为无人驾驶的系统，决定使用一套包含“士兵智力”基本原理的特殊装置。 换句话说，战斗车辆必须“学习”在地面上独立移动，与其他类似设备通信，以及感知人的语音命令并执行这些命令。 如果有可能创建这样一个系统，那么它已经被认为是军事机器人领域的一项重大成就。
但是对于所有看似容易造成机器人问题的人来说太过分了。 自2004以来，HRED实验室专家一直在Towson大学工作。 他们正在开发SS-RICS系统，该系统结合了一系列符号和子角色特殊知识，可用于可接受的机器人控制。 该系统具有由密歇根大学开发的认知架构框架。
HRED专家认为，有必要改进在信息计算机技术领域使用新思想方面的工作。 其中一个领域被选择用于数字化人类大脑能够给予内部器官的命令。 这些命令计划用于机器人的操作。 但问题是这种经历将如何积极。
最初，开发人员决定开发使用所谓的长期记忆和感知的工作。 如果可以为机器实现这些参数，那么它将具有智能行为的可能性。
基于特殊算法，计划用“训练”机器人进行基本认知过程。 他必须“理解”在特定情况下该做什么，以及如何尽可能有效地做到这一点。 科学家举例说明一个人如何打开一包牛奶。 在这个看似基本的过程中，必须进行大量的操作。 这个人检查盒子，意识到某处应该有毒线，然后大脑向手上发出一个命令，这样他们就开始沿着线打开盒子。 如果盒子没有打开，那么你需要使用其他工具，比如刀子。 通常，这是可以为机器人系统的操作实现的算法。
与此同时，HRED专家不会使用一组独立的算法加载机器人的内存。 他们希望开发一种通用算法，使机器人能够自己找到最佳解决方案，滚动浏览大量可能的选项。 这是使用人工智能的典型示例。
但是，我们不能忘记，人脑和机器的任何处理器都是不同事物的本质。 一个人可以轻松区分门和窗户，但机器人需要做什么：那里和那里的矩形，以及在那里打开它们的把手。 通常，为机器人构建内存根本不可能。
然而，有可能使机器人像人一样了解周围的世界。 专家说，它可以通过某些场所“驱逐出去”，例如，他必须记住同一扇门与窗户之间的差异。 如果机器人本身接收到这些数据，那么他将更容易在他们的基础上行动。 这将有助于减少机器人计算机中心的负载，并使您免于可能的时间来找到正确的解决方案。
在HRED中可以在机器人的例子中实现的感知的可能性之一是颜色。 机器人可以处理从命令点指示编码任务的颜色命令。
如果结果变成了现实，那么人类正在等待这个真正的“机器人”。
信息