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貿澤電子Rafik Mitry專訪Alois Knoll教授

貿澤電子 ? 來源:貿澤電子 ? 作者:貿澤電子 ? 2021-05-18 15:47 ? 次閱讀

貿澤電子的Rafik Mitry對Alois Knoll教授的專訪 :

早在2020年9月,我與Alois Knoll教授就人工智能AI) 進行了交流。Knoll教授是慕尼黑工業(yè)大學 (TUM) 機器人技術、人工智能和嵌入式系統(tǒng)的教席負責人。他的研究興趣主要集中在人機交互和服務機器人技術、醫(yī)療機器人技術、認知機器人技術和網絡物理/嵌入式系統(tǒng)。

Q:您目前在機器人技術方面的研究重點是什么?

目前,我們專注于:

打造更加安全可靠的人工智能

將人工智能融入關鍵基礎設施建設

通過人工智能優(yōu)化生產流程

我們還在開展兩個主要的研究項目,分別是“人腦”項目 (Human Brain Project) 和Roboy。 “人腦”項目 “人腦”項目是一個非常大的項目,融合了大腦研究和技術開發(fā)。在這個項目中,神經形態(tài)處理器和神經機器人是備受公眾關注的兩個領域。“人腦”項目著眼于建立研究基礎設施,以推動神經科學、醫(yī)藥和計算的發(fā)展。這是歐盟資助力度最大的科學項目之一,也是四個FET(未來和新興技術)旗艦項目之一。項目于2013年啟動,為期十年, 凝聚了歐洲100余所大學、教學醫(yī)院和研究機構的約800名科學家的力量。項目的主要目標是研究人腦的多層次復雜生物學:它的結構以及神經元是如何發(fā)揮作用的。然后,將獲得的知識部署到健康、計算和技術領域的大腦衍生應用中。 Roboy項目 Roboy是一個受到公眾廣泛關注的項目,因為就其目標(即AI的體現(xiàn))而言,Roboy是世界上最先進的機器人之一。這是一個先進的類人機器人,模仿了人體的肌肉骨骼系統(tǒng)。Roboy擁有肌肉和肌腱,這不同于用電機來代替關節(jié)的傳統(tǒng)機器人。TUM的Roboy團隊正在開發(fā)自己的認知系統(tǒng),包括對話系統(tǒng)、語音轉文字、文字轉語音以及存儲系統(tǒng)。第一個版本的Roboy建造于2013年3月。到2019年,Roboy已經能夠售賣冰淇淋。按照計劃,到2050年Roboy將像人類一樣出色。

Q2:邊緣AI現(xiàn)在面臨什么樣的挑戰(zhàn)?

這些挑戰(zhàn)是軟硬件(計算引擎)還是倫理(偏見)方面的?

倫理方面是我們始終必須意識到的一個方面。這就是為什么我們在“人腦”項目中專門有一個小組只處理倫理問題并且將倫理考慮在內的原因。其根本在于人腦的解碼仍處于初期階段。把我們知道的東西付諸實施非常容易, 因為這項技術已經非常先進了,因此可以在市場上購買或者提供實驗室規(guī)模的芯片。盡管如此,我們仍然可以預期神經形態(tài)處理器將在未來的AI應用中扮演重要的角色。

SpiNNaker系統(tǒng)開發(fā)就是一個例子,它基于在ARM架構的定制數(shù)字多核芯片上實時運行的數(shù)字模型。此系統(tǒng)將生物神經網絡的各個方面作為電子電路上的模擬或數(shù)字副本執(zhí)行。SpiNNaker系統(tǒng)具有30,000個定制數(shù)字芯片,每個芯片具有18個核心,因此總共有50多萬個核心。它還有一個共享的本地128 MB RAM。還有商用神經形態(tài)處理器,例如Intel的Loihi。這一領域硬件開發(fā)方面的速度確實令人印象深刻。

Q3:您是否認為使用Neuralink可以有所作為

埃隆·馬斯克提出了一種連接到人腦神經元的生物相容性芯片,這是醫(yī)學研究中的重大進展。如果用來治療某些疾病,例如帕金森氏癥,那么Neuralink實際上還是很有希望的。但是,如果想在人腦中播放音樂,或者想使人變得更聰明,我認為這是不現(xiàn)實的。不管怎樣,從醫(yī)學的角度來看,這對于幫助市場治愈腦部疾病是非常令人激動的進步。

Q4:為什么汽車應用中的AI不能對新情況做出自主決定?

有多種將AI應用到汽車的方法。一種方法是由Nvidia驅動的所謂端到端方法,即開著車模擬一遍各種場景。這確實是一種可行方案,但是有一些困難:

泛化能力:如果出現(xiàn)另一種這輛汽車沒有遇到過的場景,它就會無所適從。

第二個困難是可追溯性。當AI做出決定時,我們無法理解它為什么會以這種方式做出反應,以及為什么會作出這種決定。

例如,汽車在高速公路上行駛、需要的參數(shù)都具備時,AI能夠輕松完成大多數(shù)任務。但是離開了高速公路進入市區(qū),路況就變得非常復雜。例如,出現(xiàn)AI模型訓練期間沒有碰到過而導致不知道的問題—這仍然是目前尚無解決方案的重大問題。因此,直到今天,市場上還沒有全自動駕駛的汽車。其原因正是出在當前所用的方法上。我們仍然不知道如何開發(fā)一套能夠實現(xiàn)全自動駕駛汽車的神經網絡架構。根本上講,這不是軟件的問題,這是方法論和結構的問題。

Q5:最后,您對有意從事AI領域工作的學生有什么樣的建議?

可以來慕尼黑工業(yè)大學攻讀機器人技術、認知和人工智能的碩士課程。不管是機器人技術還是AI方面,你都將可以獲得對這個領域在整體上的深入認識,以及進入這個行業(yè)市場的敲門磚。

原文標題:慕尼黑工業(yè)大學的AI研究

文章出處:【微信公眾號:貿澤電子】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

責任編輯:haq

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