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[原创]人机大战与军用计算机技术
人机大战与军用计算机技术科学技术的进步日新月异，当今的计算机技术也是飞快地发展着
和当今顶尖韩国九段棋手李世石五番棋人机大赛的谷歌机器人AlphaGo，就是世界高计算机技术水平的代表。它的计算能力、数据采集能力都是人类赋于的；而且为他设计棋艺的程序员，棋艺水平比李世石肯定要差个四五段吧！但为它装入了数以万计的棋局记录，还有欧洲冠军樊XX、和机器人AlphaGo的分身，培它不断地下棋积累数据，已经以4：1战胜了李世石，但李世石仍不承认机器人是好棋手。计算机是人造的，但计算机与人是不同的。优点：1.机器运算速度快。围棋规则每步有时间的限制，一般最高水平的棋手，每下一子，大约能计算比较100种的棋路变化，在大脑中进行比较后落子；机器人计算效率比人高，一秒鈡，它就能计算比较10万种棋路变化，与人相比，几乎不用花时间就可落子。2.机器存有的棋局经验更全。现代的云计算技术使世界各地的互联网上的棋局经验、样本可以采用；人机对亦，实际上不是对一台机，不是单线程式的，而是集群方式进行的；相汉当与一群人在对亦，而且这一群人的棋艺水平没有限止的。而李世石记住的棋局肯定较少。当然人机大战时，其他人类不准实时介入的。3.机器学习进步的效率高。一个围棋高手一年约下1000盘棋，下的时候是绞尽脑汁，结束后还要复盘纪录总结出经验教训，这也就是棋手学习进步的过程；机器人棋艺学习效率就高多了，每天和机器人的分身可以可下300万盘，应该说机器人的学习进步的速度惊人，几个月的修练，就战胜了李世石。而一个小朋友学围棋成长成九段高手，少说要十年功夫。4.没有人类的心理压力。在高手对局中，棋手心理状态对棋艺水平发挥会有很大影响，经常听到这样的说法，心理状态比较稳定的，容易在比赛中取得好成绩，棋手情绪变化较大或疲劳时，思维能力波动，容易走出臭棋，甚至输掉整局棋。5.机器犯错的机率小。李世石输棋后，感叹道我有一步棋有点小问题，就被机器人抓住，一步一步形势变坏，李世石想找机会扳回，但机器人始终就没给他这个机会，也就是说，机器基本是不会犯错的。上面讲的都是计算机好的方面，这是几十年技术进步得来的，当然还有不足。缺点；1.计算机遇到前所未有的问题有困难。如没有人给他建立数据采集规则，没更先进程序计算模型，它就在已有数据库里找解决的方法；它的自我开发能力还比较差，与人类的高手相比差距有时还比较大，李世石在输掉三盘后，就设法走没前人下过的棋路，计算机好象死机似的，一时变不出招来，让李世石扳回了一局。2.计算机控制总在某个领域、某种对象开展，目前做不到真正的通用性；对于围棋：一定的棋盘，一人一步，围住死，两眼活；这是很窄的一个范畴，离开这个范畴这计算机就没有用处；或者说计算机是通用的，传感器，功放器，执行机构……一大堆外部设备及其组合都是由人来搭建起来的。
3.人类的习性、道德、法律等并不完全能数字化。反过来这些范畴也不会轻易接受计算机的介入，甚至要进入与这些范畴相关的领域也很不顺利。总之，机器本身可以发现和遵循规律，总结提炼的工作须人类来做。不管怎样，计算机已经取得优异的性能，人们渴望要计算机解决更多更大的问题。根据计算机本领大，比人犯错少；哪些领域最需要计算机大显身手呢？人们都想到了军事领域。战争是最殘酷的，战场的人犯错就要送命，计算机能否代人上战场？谁计算机水平高就打胜仗，就可以少死人了，作战机器人已在实战中试用取得了骄人的战绩。维持枪林弹雨下的物资输送非常危险，就有了运输机器人。
美军在机器人应用是领先的，早在越战期间，美军不仅首次使用机器人驾驶列车为运输纵队排险除障，还使用夜视机器人站岗。随后，美国又研发出侦察机器人、警戒机器人、布雷与扫雷机器人等。美军拥有超过1万架无人机和1.5万个地面机器人。LS3军用机器人，可以负重360千克追随军队穿过常规机械无法穿越的崎岖地带。但现在可能无法使用的原因只是噪音。前些时候，我有一文作讲战机器人在战场上的应用，提到俄罗斯作的战机器人、运输机器人，工兵机器人，互相协作，配合作战；“平台-M”是履带式遥控机器人，远看就像动画人物“机器人瓦力”。该机器人装备有1挺机枪和4个榴弹发射器，能发现并打击静止和移动目标。有种人形作战机器人外形与真人相似，用机械手开枪射出5发子弹并击中标靶，还驾驶摩托车在试验场车道行驶了一圈。据介绍，这一机器人功能齐全，几乎可与人类相提并论。它可以在各种地点独立有效工作，并可胜任驾车和急救等工作。日本正在研制“手投式侦察机器人”。可从窗户投入敌人或恐怖分子所在的建筑物内，对室内状况进行拍摄。机器人大小则只有垒球那样大。目前正对其性能进行改良，以配备于实战。作战对于机器人与无人机，现在都由人遥控，还没放手给机器；这显然阻碍了战场人工智能的进一步升级发展。不同意放权给机器的理由有：1.战场上作战人员对把开枪权放给机器表示担心，大多情况下不愿与自动控制武器配合；甚至，即使人遥控，战场上的作战人员也不愿与远程控制武器配合。现在试用时，作战人员与远程控制武器保持一定距离，避免这种担心。2.政策有明确规定，技术已进步，真正自主的作战机器人使用，已在一些国家安全部门得到讨论，所有的未来战争理念也得到讨论，但还没有突破。但是大家都到这样的趋势，突破可能只是时间问题。美国导弹都是由专业技师人工装配生产的。然而，有可能出错。人类难免失误，所以最好的就是把人去除，全由机器人处理。新生产线看不到人工搬运和装配零部件的场景。军工厂内有不少易爆的材料，机器人既增加了安全性，也节省了大量时间。所用的高可靠机器人要贵得多，每台机器人有GPS定位，确保装配位置的没错误。这座工厂分别生产美军专门对付中短程弹道导弹威胁的SM-3反弹道导弹，和对抗空中威胁的SM-6。当前，还有重要的一项战争研究手段----计算机兵棋推演，过去有沙盘推演，现在用大型计算机战争模拟系统，是将一场战争所涉及的几千架飞机、几万辆坦克、上百万人，甚至战争波及地区的民众、电厂、经济设施都装进大型计算机，以模拟实战环境和作战进程，实施战争推演的系统。坐在电脑前各自遣将布阵，图文声并茂的危机情况显示在眼前，让人仿佛置身于激战正酣的立体化战场。各种战争预案，都可用计算机兵棋推演来显现战争的过程和结果，地域的变化，双方伤亡，武器弹药消耗……每次推演结束，分析总结后，可调整原预案，用新预案再次推演，多次推演就可分析、确定出最佳的预案。国家可以根据各战区多种最佳的预案的平衡，并依此调整国家的最佳安全策略。我说得简单，这不光要计算机性能优良，更需要大量部队特性，各种武器的详细功能；如：某火箭炮的口径、射程、转移速度、各种炮弹杀伤圈……如：飞机的航速，雷达探察距离，所载武器种类，数量……又如：攻击型核潜艇的下潜深度，最高水下航速，静音性能，水声对抗能力，所载鱼雷的射程、最高航速、攻击精度……所载导弹射程、制导方式、攻击性能……
不光有已方的全部数据，还要有敌方的全部据。现在又是美国在这兵棋推演领先，因为有世界上最大的情报机构，更有最多的实战经验，俄、中的武器在伊拉克等战场上都有接触，美国兵棋推演有容量最大、最完整的数据库；使用兵棋推演的经验丰富。我国也开始了这项工作，但数据库的积累要一个过程，运用推演的经验也有一个聚集。关于硬件----超级计算机我国多年保持世界第一（中国“天河二号”连续第五届），与美国比绝不会落个下风；只要我军奋起直追，多多培养有关人材，不久的将来一定能赶上美国，上面讲到的真正自主的作战机器人能突破政策，不再由人遥控，各种机器人的普遍使用，全计算机自动化的作战体系就形成了。打仗不用再有人流血牺牲，哪国的技术水平不济，就认输吧！当然，这一天我也许看不到了，但我相信一定会实现的。转载请注明出自铁血tiexue.net, 本贴地址: http://bbs.tiexue.net/post_.html
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鄙人的工作跟这个有类似性。在我看来，新型的人工智能系统和老式的人工智能系统最大的差别是资料的录入和处理方式。早期的的人工智能的资料库完全靠输入的方式来进行，现阶段，机器学习和神经网络技术的逐步成熟，让人工智能上了一个小小的台阶。由于牵扯到太多专业的技术，所以这里就通俗的说一下这两个术语：机器学习说白了就是不停的试错，并在试错中不停在自我修改筛选条件，去自我纠正错误的策略和步骤。机器学习学习的成功曲线一开始近乎于一条直线，大量的数据的读取和处理，但成功率会增长的非常缓慢，这个过程很长，也没什么成就感，但当系统的自我修正的数据累积到一定程度后，你会发现成功率以类似大宗商品价格的火箭升的曲线上涨。这时候基本上机器学习差不多就走上正轨了。这中间的前提是，你必须对这个领域非常精通，这样你才能在机器学习之处给出正确的基本策略，否则无论这个学习持续多久，你都不可能成功，这也是为什么从事机器学习的人，成功的概率很低的原因（源于对相关领域的理解不够透彻）。而对于神经网络其实是程序设计的思维模式的改变：以往的设计方式，往往是数据库中装载大量的棋谱之类的数据。使用智能匹配的方式来选择。而神经网络的设计思路是：每一步棋都是一个对象，包含多个参数（例如：步数，之前每一颗子的布局等等），每一步执行的时候都会根据不同的参数重新计算得出结果。相比以往匹配棋谱的做法，这种神经网络的数据装载量会减少很多，但计算量会大几何倍（阿尔法狗的耗电量可不是一般人所能想象的）。当然，这不是问题。神经网络的设计模式是每一步之间都是彼此影响的，每一步棋是综合之前所有参数的计算结果，当然，这需要机器学习做支撑，不然无论神经网络的设计多么强大，没有正确的策略做支撑，是不可成功的。神经网络的设计模式，只有搭配正确设计的机器学习系统才能发挥出来功效。现在新时代的人工智能设计都是这个模式。军用领域使用机器人的话，限制会多的多。比如说运行时间的延时，这个延时绝大多数情况下不是运算能力不足。而是作为参数的相关数据在获取的时候的延迟。这个跟带宽无关（带宽大小跟延时长短是两个概念），民用或者科学领域，几十毫秒的延时无足轻重。但在军事领域就非常重要了。而且系统的复杂程度越高，容错系统的要求就越高。无足轻重的小偏差就越容易造成灾难性的后果。现在的计算机系统，动则都是几千万行代码。复杂程度可想而知，而程序设计有一个复杂度的上限，这个上限由开发团队的能力决定，当程序复杂到一定程度后，开发团队的主要工作就是除虫了，而且为此忙的焦头烂额，这个时候，每增加一个新的功能都有可能引发未知的错误。而且有些错误可能隐藏很长一段时间，比如几年甚至更久，为了修复一个bug写个成千上万行的代码是司空见惯，而且为了修复一个bug结果又弄出来新的bug的情况也是屡见不鲜。（大型系统的开发周期，大多数时间是用来除虫）如果系统面临这种情况，那么很可能在测试的时候一切ok，一旦到复杂环境就bug百出，这种情况根本就没法投入实战，只能作为技术储备了。
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从深蓝下象棋，到阿尔法狗下围棋，而大数据也发生了很大变化，从简单的小样本发展到大规模的量。阿尔法狗就可以把过去围棋所有的规则复盘，计算走过的路径，且现在机器速度又足够快，它可以算得又快又好。对博弈过程中的每一手棋，它都能通过数据的处理和存储以及模型的建立，决定下一步怎么去做。一些优秀的棋者，他在脑袋里也会复盘，记着很多残局，也有很多应对的技巧。但是机器能存储大量的数据，它不光学一个人，可以把这个领域所有人的数据都装进去。
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这次围棋大战，与其说是人工智能与人的大战，我觉得更多的是阿尔法狗在数据处理、机器的海量运行、记忆的存储、设计的有效性等方面，都取得了很大的成就。因此在固定的领域，计算机在与人比赛时，通过大数据的分析和规则的有效利用，成功的概率比较大。例如，在精细化制造中，机器不受情绪影响，可以一如既往按照设定的规则、设定的生产途径实现精细化。而人就会受到情绪和环境的影响。
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17楼& 现在没有真正意义上的人工智能，计算机技术也没有突破性的发展，AlphaGo能赢棋原因是算法牛，这主要归功于数学家。现代的计算机结构，连个“真随机数”都搞不出来，更别说模拟思考了。20楼&现在它数据库大啊！几十个方案一比较，结果就出来了。真正会思考的计算机，不久将来会出现的。35楼&计算机需要预存方案，你给他一盘中国象棋试试，估计立马瘫痪。。39楼&象棋软件现在很多， 最高级的不过才几十兆；这次人机大战的电脑要厉害多了。这次人机是围棋，不是象棋，机器没有预存象棋预案。。只有死机得份
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......14楼&你操后路，我就不给你操啊。除非来个电磁脉冲大家伙，这样的干扰你自己也很麻烦，一般性的干扰，我就抗干扰，量子通讯……18楼&洗洗睡吧，这种机械战士还没有坦克好使，一炮打废，还能拖回去卖废铁。19楼&哪是无人的！打废了，不会死人啊！目标小移动快成本低。坦克挨一炮哪还得了！36楼&损失绝对大于补充。40楼&机器人几十个工时就可以装配好，人要20年成长期。拼消耗，人拼不过机器人。这个优点很突出，人员大量伤亡时，就更为重要了。但是打掉一个机器人只需要几分钟，一场战斗也许只有1小时，在机器人的不到补充的时候，你觉的地方会给你时间吗？？？？
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计算机能思考智能电子计算机是一种有知识、会学习、能推理的计算机，具有能理解自然语言、声音、文字和图象的能力，并且具有说话的能力，使人机能够用自然语言直接对话。它可以利用已有的和不断学习到的知识，进行思维、联想、推理，并得出结论，能解决复杂的问题，具有汇集、记忆、检索有关知识的能力。智能计算机突破了传统的诺伊曼式机器的概念，舍弃了二进制结构，把许多处理机并联起来，并行处理信息，速度大大提高。它的智能化人机接口使人们不必编写程序，只需发出命令或提出要求，电脑就会完成推理和判断，并且给出解释。1988年，在第五代电脑国际会议上，日本研究的第五代电脑就日本小学教科书中的课文回答了代表们提出的问题。1991年，美国加州理工学院推出大容量并行处理系统，用528台处理器并行工作，运算速度达到每秒320亿浮点运算。
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总有一天电脑可以自己思考的，与人不同也就是：不会思考,会计算.计算机的思考实际上是人的思维，因为程序是人编写的，现在计算机能自动编写的还是较简单的。
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......10楼&那这太简单了，操后路，想怎么干扰就怎么干扰，类似于打补给线。14楼&你操后路，我就不给你操啊。除非来个电磁脉冲大家伙，这样的干扰你自己也很麻烦，一般性的干扰，我就抗干扰，量子通讯……18楼&洗洗睡吧，这种机械战士还没有坦克好使，一炮打废，还能拖回去卖废铁。19楼&哪是无人的！打废了，不会死人啊！目标小移动快成本低。坦克挨一炮哪还得了！36楼&损失绝对大于补充。 机器人几十个工时就可以装配好，人要20年成长期。拼消耗，人拼不过机器人。这个优点很突出，人员大量伤亡时，就更为重要了。
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17楼& 现在没有真正意义上的人工智能，计算机技术也没有突破性的发展，AlphaGo能赢棋原因是算法牛，这主要归功于数学家。现代的计算机结构，连个“真随机数”都搞不出来，更别说模拟思考了。20楼&现在它数据库大啊！几十个方案一比较，结果就出来了。真正会思考的计算机，不久将来会出现的。35楼&计算机需要预存方案，你给他一盘中国象棋试试，估计立马瘫痪。。象棋软件现在很多， 最高级的不过才几十兆；这次人机大战的电脑要厉害多了。
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9楼&只要保持无线通讯通畅，人类战士可以坐在安全的大后方遥控机械战士，机械战士不需要多大的智能。10楼&那这太简单了，操后路，想怎么干扰就怎么干扰，类似于打补给线。14楼&你操后路，我就不给你操啊。除非来个电磁脉冲大家伙，这样的干扰你自己也很麻烦，一般性的干扰，我就抗干扰，量子通讯……37楼&听过全凭干扰不。。还有你说的磁爆蛋。。一旦机器人停止工作，敌人开始进攻，还是需要人顶上去。。。。反正我通讯受你压制不能用 ，那就大家都别用，几枚磁爆蛋下去，最后还是人和人对抗对！关键…… 最后还是人对人；子弹打光刺刀见血。
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9楼&只要保持无线通讯通畅，人类战士可以坐在安全的大后方遥控机械战士，机械战士不需要多大的智能。10楼&那这太简单了，操后路，想怎么干扰就怎么干扰，类似于打补给线。14楼&你操后路，我就不给你操啊。除非来个电磁脉冲大家伙，这样的干扰你自己也很麻烦，一般性的干扰，我就抗干扰，量子通讯……听过全凭干扰不。。还有你说的磁爆蛋。。一旦机器人停止工作，敌人开始进攻，还是需要人顶上去。。。。反正我通讯受你压制不能用 ，那就大家都别用，几枚磁爆蛋下去，最后还是人和人对抗
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9楼&只要保持无线通讯通畅，人类战士可以坐在安全的大后方遥控机械战士，机械战士不需要多大的智能。10楼&那这太简单了，操后路，想怎么干扰就怎么干扰，类似于打补给线。14楼&你操后路，我就不给你操啊。除非来个电磁脉冲大家伙，这样的干扰你自己也很麻烦，一般性的干扰，我就抗干扰，量子通讯……18楼&洗洗睡吧，这种机械战士还没有坦克好使，一炮打废，还能拖回去卖废铁。19楼&哪是无人的！打废了，不会死人啊！目标小移动快成本低。坦克挨一炮哪还得了！损失绝对大于补充。
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17楼& 现在没有真正意义上的人工智能，计算机技术也没有突破性的发展，AlphaGo能赢棋原因是算法牛，这主要归功于数学家。现代的计算机结构，连个“真随机数”都搞不出来，更别说模拟思考了。20楼&现在它数据库大啊！几十个方案一比较，结果就出来了。真正会思考的计算机，不久将来会出现的。计算机需要预存方案，你给他一盘中国象棋试试，估计立马瘫痪。。
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计算机能思考智能电子计算机是一种有知识、会学习、能推理的计算机，具有能理解自然语言、声音、文字和图象的能力，并且具有说话的能力，使人机能够用自然语言直接对话。它可以利用已有的和不断学习到的知识，进行思维、联想、推理，并得出结论，能解决复杂的问题，具有汇集、记忆、检索有关知识的能力。智能计算机突破了传统的诺伊曼式机器的概念，舍弃了二进制结构，把许多处理机并联起来，并行处理信息，速度大大提高。它的智能化人机接口使人们不必编写程序，只需发出命令或提出要求，电脑就会完成推理和判断，并且给出解释。1988年，在第五代电脑国际会议上，日本研究的第五代电脑就日本小学教科书中的课文回答了代表们提出的问题。1991年，美国加州理工学院推出大容量并行处理系统，用528台处理器并行工作，运算速度达到每秒320亿浮点运算。
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我觉得现在的计算机还不会思考!因为要知道,思考从根本上看是一系列生物反应,需要很多有机物的配合,这是物理性的东西永远无法达到的.生理学的东西是人类永远也无法解释的谜,所以说计算机很难达到思考的地步.再来看现在计算机的运行原理,从根本上说是很白痴地去执行人给的指令,计算机的逻辑最终还是取决于人的逻辑.因此我觉得目前的计算机算不上能思考,但是如果以后在计算机里面加入一些生物的因素,计算机是可以朝着"智能"的方向发展的!
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......14楼&你操后路，我就不给你操啊。除非来个电磁脉冲大家伙，这样的干扰你自己也很麻烦，一般性的干扰，我就抗干扰，量子通讯……18楼&洗洗睡吧，这种机械战士还没有坦克好使，一炮打废，还能拖回去卖废铁。19楼&哪是无人的！打废了，不会死人啊！目标小移动快成本低。坦克挨一炮哪还得了！26楼&我想这一个革命化的进展；大、笨、重的坦克与无人、轻、快的机器人相比；各有所长，机器人前途无量。30楼&机器人几十个工时就可以装配好，人要20年成长期。拼消耗，人拼不过机器人。这个优点很突出，人员大量伤亡时，就更为重要了。
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9楼&只要保持无线通讯通畅，人类战士可以坐在安全的大后方遥控机械战士，机械战士不需要多大的智能。27楼&现在是不让机械战士有更多的智能，主要怕不可控制，出现不可估量的事故。这也需要一个突破，也许要在创造奇跡时，有魅力的指挥员来突破吧！
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......10楼&那这太简单了，操后路，想怎么干扰就怎么干扰，类似于打补给线。14楼&你操后路，我就不给你操啊。除非来个电磁脉冲大家伙，这样的干扰你自己也很麻烦，一般性的干扰，我就抗干扰，量子通讯……18楼&洗洗睡吧，这种机械战士还没有坦克好使，一炮打废，还能拖回去卖废铁。19楼&哪是无人的！打废了，不会死人啊！目标小移动快成本低。坦克挨一炮哪还得了！26楼&我想这一个革命化的进展；大、笨、重的坦克与无人、轻、快的机器人相比；各有所长，机器人前途无量。机器人几十个工时就可以装配好，人要20年成长期。拼消耗，人拼不过机器人。
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9楼&只要保持无线通讯通畅，人类战士可以坐在安全的大后方遥控机械战士，机械战士不需要多大的智能。27楼&现在是不让机械战士有更多的智能，主要怕不可控制，出现不可估量的事故。技术上距离机器人拥有自主智能还有极大的差距，人工遥控是最可以实现的，只要保持通讯的畅通、克服干扰问题。目前最大的问题是带宽，控制少量的机器人可以做到，战场上成千上万的机器人都要实时和后方保持畅通的无线信号，需要的带宽目前的技术达不到。
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短期来看，机器人上岗势必导致一批生产工人的下岗。“但也要看到，大规模机器人的出现会催生许多新的人力需求岗位，包括机器人的研发、操控和维修等。”上世纪80年代，日本的制造业因应用机器人，焊工减少了4.9%，机床操作工减少了2.3%。但同时期，电子计算机操作员需求增加了4.5%，软件技术员需求增加了10.2%，机器技术员需求增加了7%，社会整体就业率呈现上升趋势。“每一次变革来临，总有三类人：一类人创造变化，一类人适应变化，一部分等着被弯道超车。”古典认为，面对机器人带来的挑战，真正的趋势是利用电脑、发挥人脑。事实上，把一些累的、脏的、难度更高的工作交给机器人去做，不仅会提高生产效率，还能使人类有更多的时间和精力用于学习新技能、发展新本领，增强创新、创造、创意能力。因此，人类要顺势而为，学会与机器人“并肩作战”。
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9楼&只要保持无线通讯通畅，人类战士可以坐在安全的大后方遥控机械战士，机械战士不需要多大的智能。现在是不让机械战士有更多的智能，主要怕不可控制，出现不可估量的事故。
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9楼&只要保持无线通讯通畅，人类战士可以坐在安全的大后方遥控机械战士，机械战士不需要多大的智能。10楼&那这太简单了，操后路，想怎么干扰就怎么干扰，类似于打补给线。14楼&你操后路，我就不给你操啊。除非来个电磁脉冲大家伙，这样的干扰你自己也很麻烦，一般性的干扰，我就抗干扰，量子通讯……18楼&洗洗睡吧，这种机械战士还没有坦克好使，一炮打废，还能拖回去卖废铁。19楼&哪是无人的！打废了，不会死人啊！目标小移动快成本低。坦克挨一炮哪还得了！我想这一个革命化的进展；大、笨、重的坦克与无人、轻、快的机器人相比；各有所长，机器人前途无量。
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17楼& 现在没有真正意义上的人工智能，计算机技术也没有突破性的发展，AlphaGo能赢棋原因是算法牛，这主要归功于数学家。现代的计算机结构，连个“真随机数”都搞不出来，更别说模拟思考了。20楼&现在它数据库大啊！几十个方案一比较，结果就出来了。真正会思考的计算机，不久将来会出现的。21楼&人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面:具有自学功能。六如实现图象识别时，只要线把许多不同的图象样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学功能，漫漫学会识别类似的图像。自学功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供同经济预测、市场预测、效益预测、其前途是很远大的。具有联想储存功能。人的大脑是具有两厢功能的。如果有人和你提起你幼年的同学张某某。，你就会联想起张某某的许多事情。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。24楼&你所说的人工神经网络只是一些算法，并没有脱离现代计算机架构。说到预测，现成的就有－－天气预报，至于市场预测之类的现在没有实现，和所谓人工智能无关，只是因为没有建立相关的数学模型。 人工神经网络就是一个函数。只是这个函数有别于一般的函数。它比普通的函数多了一个学习的过程。
在学习的过程中，它根据正确结果不停地校正自己的网络结构，最后达到一个满意的精度。这时，它才开始真正的工作阶段。学习人工神经网络最好先安装MathWords公司出的MatLab软件。利用该软件，你可以在一周之内就学会建立你自己的人工神经网络解题模型。如果你想自己编程实现人工神经网络，那就需要找一本有关的书籍，专门看神经网络学习算法的那部分内容。因为“学习算法”是人工神经网络的核心。最常用的BP人工神经网络，使用的就是BP学习算法。
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军号：5785880 工分:2377
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17楼& 现在没有真正意义上的人工智能，计算机技术也没有突破性的发展，AlphaGo能赢棋原因是算法牛，这主要归功于数学家。现代的计算机结构，连个“真随机数”都搞不出来，更别说模拟思考了。20楼&现在它数据库大啊！几十个方案一比较，结果就出来了。真正会思考的计算机，不久将来会出现的。21楼&人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面:具有自学功能。六如实现图象识别时，只要线把许多不同的图象样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学功能，漫漫学会识别类似的图像。自学功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供同经济预测、市场预测、效益预测、其前途是很远大的。具有联想储存功能。人的大脑是具有两厢功能的。如果有人和你提起你幼年的同学张某某。，你就会联想起张某某的许多事情。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。 你所说的人工神经网络只是一些算法，并没有脱离现代计算机架构。说到预测，现成的就有－－天气预报，至于市场预测之类的现在没有实现，和所谓人工智能无关，只是因为没有建立相关的数学模型。
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17楼& 现在没有真正意义上的人工智能，计算机技术也没有突破性的发展，AlphaGo能赢棋原因是算法牛，这主要归功于数学家。现代的计算机结构，连个“真随机数”都搞不出来，更别说模拟思考了。20楼&现在它数据库大啊！几十个方案一比较，结果就出来了。真正会思考的计算机，不久将来会出现的。 数据库再大也是按事先设置的算法计算的，结果都是确定的。现代计算机最大的特点就是计算的确定性，简单说就是同样的输入一定产生同样的输出，这种框架下是不可能产生真正的人工智能的，除非计算机架构发生大的变革。人工智能一个最基本的应用就是“真随机数”，现代计算机产生的随机数都是“伪随机数”，也就是说，这些都是可计算出来的“确定”的数。如果要计算机自己做一个最简单的选择题（暂且不考虑“理智”，只是随机做一个选择），现代计算机都做不到，因为一旦输入确定了，其结果也就确定了。电影里会独立思考的智能机器人离我们还很遥远，至少现在甚至还没有一个理论能证实这种技术存在的可能性。
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17楼& 现在没有真正意义上的人工智能，计算机技术也没有突破性的发展，AlphaGo能赢棋原因是算法牛，这主要归功于数学家。现代的计算机结构，连个“真随机数”都搞不出来，更别说模拟思考了。
目前的计算机，多数是冯·诺依曼型计算机，它在认字、识图、听话及形象思维方面的功能特别差。为了使计算机更加人工智能化，科学家开始使计算机模拟人类大脑的功能，近年来，各先进国家注意开展人工神经网络的研究，向计算机的智能化迈出了重要的一步。
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17楼& 现在没有真正意义上的人工智能，计算机技术也没有突破性的发展，AlphaGo能赢棋原因是算法牛，这主要归功于数学家。现代的计算机结构，连个“真随机数”都搞不出来，更别说模拟思考了。20楼&现在它数据库大啊！几十个方案一比较，结果就出来了。真正会思考的计算机，不久将来会出现的。
人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面:具有自学功能。六如实现图象识别时，只要线把许多不同的图象样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学功能，漫漫学会识别类似的图像。自学功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供同经济预测、市场预测、效益预测、其前途是很远大的。具有联想储存功能。人的大脑是具有两厢功能的。如果有人和你提起你幼年的同学张某某。，你就会联想起张某某的许多事情。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
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17楼& 现在没有真正意义上的人工智能，计算机技术也没有突破性的发展，AlphaGo能赢棋原因是算法牛，这主要归功于数学家。现代的计算机结构，连个“真随机数”都搞不出来，更别说模拟思考了。现在它数据库大啊！几十个方案一比较，结果就出来了。真正会思考的计算机，不久将来会出现的。
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9楼&只要保持无线通讯通畅，人类战士可以坐在安全的大后方遥控机械战士，机械战士不需要多大的智能。10楼&那这太简单了，操后路，想怎么干扰就怎么干扰，类似于打补给线。14楼&你操后路，我就不给你操啊。除非来个电磁脉冲大家伙，这样的干扰你自己也很麻烦，一般性的干扰，我就抗干扰，量子通讯……18楼&洗洗睡吧，这种机械战士还没有坦克好使，一炮打废，还能拖回去卖废铁。 哪是无人的！打废了，不会死人啊！目标小移动快成本低。坦克挨一炮哪还得了！
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9楼&只要保持无线通讯通畅，人类战士可以坐在安全的大后方遥控机械战士，机械战士不需要多大的智能。10楼&那这太简单了，操后路，想怎么干扰就怎么干扰，类似于打补给线。14楼&你操后路，我就不给你操啊。除非来个电磁脉冲大家伙，这样的干扰你自己也很麻烦，一般性的干扰，我就抗干扰，量子通讯……洗洗睡吧，这种机械战士还没有坦克好使，一炮打废，还能拖回去卖废铁。
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现在没有真正意义上的人工智能，计算机技术也没有突破性的发展，AlphaGo能赢棋原因是算法牛，这主要归功于数学家。现代的计算机结构，连个“真随机数”都搞不出来，更别说模拟思考了。
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alphago的优势在哪？alphago是一款围棋人工智能程序，由谷歌公司研发。这款围棋程序在设计之初就模拟了人的思维习惯和思维方式，与有着类似于生物神经大脑功能的“多层网络”，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理和运算，就像人们识别物体标注图片一样，包括利用“价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下子。此外，alphago还有由“落子选择器”和“棋局评估器”组成的两个“大脑”，能够预测每一个合法棋路的最佳概率，并通过整体局面判断来辅助落子。此前有专家分析称，职业围棋选手能够对后30步左右的棋路进行预判，而alphago则能够根据局势判断出后150步中可能出现的棋路，并选择其中获胜概率最大的棋路进行落子；职业围棋选手在考虑下一手布局时，每秒可以考虑到100种可能棋路，alphago则能够凭借其强大的运算能力，每秒计算出10万种棋路，这也是alphago能够在前3盘中占得先机的原因之一。人工智能并非无懈可击不过，经历过前3盘的失利之后，李世石在第4盘中扳回一局，这不仅打破了人工智能“阿尔法围棋”的不败神话，更证明这台机器并非无懈可击。在许多社交平台中，围棋爱好者对于双方第4盘的棋路进行了分析和讨论后表示，alphago虽然已经达到了超一流棋手的水平，但却并非无懈可击，尤其是在后半盘中频出“业余招”，柯洁等棋手也指出，“alphago”的下棋策略似乎是有意避免复杂局面，包括“劫争”。第四战中，李世石正赢在此点。
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9楼&只要保持无线通讯通畅，人类战士可以坐在安全的大后方遥控机械战士，机械战士不需要多大的智能。10楼&那这太简单了，操后路，想怎么干扰就怎么干扰，类似于打补给线。14楼&你操后路，我就不给你操啊。除非来个电磁脉冲大家伙，这样的干扰你自己也很麻烦，一般性的干扰，我就抗干扰，量子通讯……刀对刀，枪对枪；手段用完，就肉搏拼命，我们为了活命，侵略者为什么？所以侵略者必败！
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9楼&只要保持无线通讯通畅，人类战士可以坐在安全的大后方遥控机械战士，机械战士不需要多大的智能。10楼&那这太简单了，操后路，想怎么干扰就怎么干扰，类似于打补给线。你操后路，我就不给你操啊。除非来个电磁脉冲大家伙，这样的干扰你自己也很麻烦，一般性的干扰，我就抗干扰，量子通讯……
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11楼&什么是人工“智”能？如果仅仅是下棋（或其他单项技能）很好而没有其他能力，按医学标准可能就是智障。人类的智能是多方面的学习和判断能力，所以，所谓的人工智能，在可以看到的未来基本难以实现。现在是有许多限止，但看到进步的速度多快，一不小心，就要落后，……现在要多学习、多积累，一旦突破（你没突，别人突了怎么办），要跟上去没坏处。
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这么严肃的问题还是等我大完便后再来思考。
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什么是人工“智”能？如果仅仅是下棋（或其他单项技能）很好而没有其他能力，按医学标准可能就是智障。人类的智能是多方面的学习和判断能力，所以，所谓的人工智能，在可以看到的未来基本难以实现。
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9楼&只要保持无线通讯通畅，人类战士可以坐在安全的大后方遥控机械战士，机械战士不需要多大的智能。那这太简单了，操后路，想怎么干扰就怎么干扰，类似于打补给线。
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只要保持无线通讯通畅，人类战士可以坐在安全的大后方遥控机械战士，机械战士不需要多大的智能。
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目前，俄战略导弹部队正在研制的“狼式-2”移动式机器人系统，堪称无人作战领域的“万能战士”。“狼式-2”机器人自重约1吨，使用履带式底盘，可在5公里范围内通过无线电频道控制，装备有“卡拉什尼科夫”机关枪和“峭壁”“绞线”重机枪，火力强劲。该系统由热成像仪、弹道计算机、激光测距仪和陀螺稳定器保证射击精度，能够在时速35公里的情况下击中目标。除了火力支援，“狼式-2”机器人还可以完成重点区域的巡逻、侦察警卫等任务，是核武器和弹道导弹的“金牌保镖”。
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“角斗士”的性能要求绝非一蹴而就。最初，设计人员只是希望开发一种中、轻型的机动作战平台，减少部队在遂行登陆行动时的人员伤亡，消除登陆作战时的种种威胁。由于此任务主要是登陆歼灭水陆滩头的守军，故最初设计的“角斗士”无人战车底盘采用通过能力最强的履带，配备的武器也以杀伤、压制性火力为主，辅以扫雷犁等工程除障组件。然而，海军陆战队高层很快意识到，作为一支由美国总统直接统帅对外部署、无须经国会同意的应急作战力量，海军陆战队在冷战后新国际秩序重构过程中，将越来越多地承担美国对外干涉的应急任务。鉴于此，原来为“角斗士”所设定的任务及其性能需求不再适应新的变化，故而军方会同主承包商对“角斗士”的性能及技术指标作出了较大调整，其作战任务由原先只胜任登陆作战调整为具备全而作战能力，其搭载的武器装备也由以杀伤性火力为主调整为侦察感知、(非)杀伤火力、其他任务能力并重，行进方式由较笨重的履带式改为更具机动性的6×6轮式驱动，种种变化造就了我们今年所看到的“角斗士”。“角斗士”项目一路走来。回顾其整个历程，此项目于1993年11月正式启动，最初海军陆战队和陆军的“联合战术无人车辆(TUV)”研发项目即为该项目的前身。基于不同的任务需求，1995年、1996年两军重新评估了项目进程，并重新制订了研制目标和节点。2003年，数个工业设计团队参加了军方的试验性评估，两年后，以卡内基梅隆大学国家机器人技术中心联合BAE宇航公司的工业团队正式获得了国防部的合同，于2006年完成全系统的设计并达到预生产阶段。2007年，“角斗士”正式装备海军陆战队。“角斗士”正式装备海军陆战队。 美军角斗士战斗机器人完成跨越障碍试验(组图)[hr]8月4日角斗士进行跨越垃圾堆障碍试验2005年2月卡耐基梅隆大学展示的未来战场角斗士作战想像图美国议员默萨了解角斗士装备的烟雾炮性能未来战场上的角斗士战斗机器人
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“角斗士”的性能要求绝非一蹴而就。最初，设计人员只是希望开发一种中、轻型的机动作战平台，减少部队在遂行登陆行动时的人员伤亡，消除登陆作战时的种种威胁。由于此任务主要是登陆歼灭水陆滩头的守军，故最初设计的“角斗士”无人战车底盘采用通过能力最强的履带，配备的武器也以杀伤、压制性火力为主，辅以扫雷犁等工程除障组件。然而，海军陆战队高层很快意识到，作为一支由美国总统直接统帅对外部署、无须经国会同意的应急作战力量，海军陆战队在冷战后新国际秩序重构过程中，将越来越多地承担美国对外干涉的应急任务。鉴于此，原来为“角斗士”所设定的任务及其性能需求不再适应新的变化，故而军方会同主承包商对“角斗士”的性能及技术指标作出了较大调整，其作战任务由原先只胜任登陆作战调整为具备全而作战能力，其搭载的武器装备也由以杀伤性火力为主调整为侦察感知、(非)杀伤火力、其他任务能力并重，行进方式由较笨重的履带式改为更具机动性的6×6轮式驱动，种种变化造就了我们今年所看到的“角斗士”。“角斗士”项目一路走来。回顾其整个历程，此项目于1993年11月正式启动，最初海军陆战队和陆军的“联合战术无人车辆(TUV)”研发项目即为该项目的前身。基于不同的任务需求，1995年、1996年两军重新评估了项目进程，并重新制订了研制目标和节点。2003年，数个工业设计团队参加了军方的试验性评估，两年后，以卡内基梅隆大学国家机器人技术中心联合BAE宇航公司的工业团队正式获得了国防部的合同，于2006年完成全系统的设计并达到预生产阶段。2007年，“角斗士”正式装备海军陆战队。“角斗士”正式装备海军陆战队。
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俄军积极研水下作战机器人 未来可消灭敌军航母中新网1月8日电 据中国国防科技信息网报道，俄罗斯计划两三年后研制出能够消灭敌人航母的水下作战机器人系统。这将是一种具备雷达隐身性能的紧凑技术装备。俄海军总司令维克多?奇尔科夫今年夏天曾表示，正在为海军研制无需人员参与就能执行任务的装备。奇尔科夫强调：“未来将通过整合机器人系统提高多用途核潜艇和常规潜艇的作战能力。”海军海岸部队首长亚历山大?科尔帕钦科则表示，在可预见的将来海军将装备能够基于各种物理原理并具备消灭敌人空中、水下甚至太空目标的机器人导弹系统。他说：“将为海军研制利用各种能量来源为发动机提供动力的海军陆战队作战机器人平台。”至于其他军、兵种，据军事工业委员会委员奥列格?马尔加诺夫透露，各军区正在组建作战机器人连队。此外，正在形成相应的编制和指挥机构。这些工作是根据2025年前机器人技术系统发展与作战使用构想进行的。
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排爆机器人“灵蜥”广州军区某兵种训练基地的野外训练场内，技术人员正在向官兵演示排爆机器人“灵蜥”作业。该部结合自身教学需求，与驻地企业合作，利用企业先进的技术助教助学，开拓官兵的视野，提高教学质量，增强部队战斗力。水下探伤机器人：为辽宁舰颁发“健康证”海军某型现役驱逐舰正在进行水下探伤检修任务的情景与以往不同，该支队长期担任水下检测手的潜水员开心“换岗”，主角变成了一个以新型超声波探伤机器人为主的水下探伤仪。这次，身着干爽作训服的老王，与岸上操控手一起坐在甲板上，指点新拍档——水下机器人干活儿。弹药销毁机器人：草原深处的安全卫士这种弹药销毁作业车，更常被称作“弹药销毁机器人”，主要元件包括作业车主体、控制台、电动收揽装置和辅助装置（各种工具、功能作业包、各类手爪、无线传输模块、三角支架等）。该机器人主要采用遥控方式实现载车地面移动，实现各项预定功能。
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机器人成为“无言的战友”机器人不会疲劳、不会窒息，而且隐蔽性好，它们在战场上具有天然优势。从目前各国军用机器人的研发与使用现状来看，机器人“参军”已是大势所趋。军用机器人属于特种机器人，我国特种机器人自主研发能力如何？机器人在部队使用的情况怎样？记者从2015世界机器人大会上的特种机器人研发人员，以及已使用机器人执行任务或进行训练的官兵那里找到一些答案。
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作战机器人将彻底改变步兵战场文章提交者：zhoqi作战机器人将彻底改变步兵战场去年12月在这些作战机器人和俄罗斯陆战队的支援下，叙利亚军队成功攻占“伊斯兰国”控制的754.5战略高地。在这场战斗中，共有6部“平台-M”和4部“暗语”作战机器人参加攻击行动。同时无人机随时监视战场情况，并通过俄罗斯“仙女座-D”轻型自动化指挥系统传递信息。作战机器人、无人机和自动化指挥系统联为一体，联合对高地发起攻击。无人机对敌人的所有机动情况进行监视，发现目标后，先进行炮火袭击。在机器人发动攻击20分钟后，敌人开始撤退，放弃了阵地。据报道，在这一高地共打死70名武装分子，叙利亚军人却无一人死亡，只有4人受伤。作战机器人早就被西方军事强国重视，因为它可能大大减少人员伤亡和被俘的机率。2003年的伊拉克战争美国的作战机器人开始就逐步投入应用，现在看，这些年以来发展比较快的；在美国电影《拆弹部队》里，看到美军在伊拉克战场上用机器人去拆除路边炸弹。俄罗斯军方此次出动作战机器人直接攻击一个高地并取得了胜利，实际是一次检验性的作战行动。可以预见，将来作战机器人会越来越多地出现在战场。图1 一种灵巧的作战机器人1.在巷战中，机器人在复杂的建筑物通道中，寻找敌方狙击手等潜伏有生力量，摧倒可疑残墙，可避免一线指战员的较大伤亡。2.敌方据有利地形，火力又较猛，双方僵持不下时，机器人逼近到敌方工事100米处吸引火力，然后由火箭炮向被发现的火力点实施打击。步兵跟在机器人后推进，清除隐蔽在掩后的敌方士兵。3.如负重、长途、登高、机器战士它的作战效能、肯定会远远超过最强壮的人类战士。在枪林弹雨下向指挥员报告敌方动向；火力、方位，距离。4.断崖，河水.……阻挡战士时，飞行机器人（无人机）可跨过天堑，进行侦察或导弹攻击。5.反坦克，把反坦克导弹放在机器人上，专门对付敌方坦克，装甲车；因为无人，装甲又轻，整机低矮又灵巧，有极快的行进速度；武器高度可以升降，便于利用有利地形（墙、树稍）隐蔽出击。图2 俄罗斯可升降导弹高度的机器人
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