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云计算下的人工智能-精选文档

云计算下的人工智能

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2012 . 24. 053

1 提出背景

在Humanoids 2010 会议上,卡耐基梅隆大学的James Kuffner教授提出了“云机器人”的概念,引起了广泛的讨论。Humanoids 2010 会议上很多专家对云机器人比较看好,或许云机器人就是机器人学的下一个跨越式发展。

要更详细地了解云机器人,首先要了解云计算。根据互动百科的介绍,云计算的概念有狭义云计算和广义云计算之分:狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件、平台、软件)。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的,并且可以随时获取,按需使用,随时扩展,按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。

广义云计算是指服务的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的,也可以是任意其他的服务。

云计算的“云”,可理解为“多”“大规模”。“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源,通常为一些大型服务器集群,包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等。云计算将

所有的计算资源集中起来,并由软件实现自动管理,无需人为参与。例如Google云计算有上百万台服务器。

从此可以看出,云机器人并不是指某一个机器人,也不是某一类机器人,而是指机器人信息存储和获取方式的一个学术概念。这种信息存取的方式的好处是显而易见的。比如,机器人通过摄像头可以获取一些周围环境的照片,上传到服务器端,服务器端可以检索出类似的照片,可以计算出机器人的行进路径来避开障碍物,还可以将这些信息储存起来,方便其它机器人检索。所有机器人可以共享数据库,减少开发人员的开发时间。

2 云计算的体系结构

2002年亚马逊(Amazon)提供一组包括存储空间、计算能力甚至人力智能等资源服务的Web Service;2005年亚马逊又提出了弹性计算云(Elastic Compute Cloud),也称亚马逊EC2的Web Service,允许小企业和私人租用亚马逊的计算机来运行他们自己的应用。到2008年,几乎所有的主流IT厂商开始谈论云计算,这里既包括硬件厂商(IBM、HP、Intel、思科、SUN等)、软件厂商(微软、Oracle、VMware等),也包括互联网服务提供商(Google、亚马逊、Salesforce等)和电信运营商(中国移动、中国电信、AT&T等),当然还有一些小的IT企业也将云计算作为自己的主战场。这些企业覆盖了整个IT产业链,也构成了一个完整的云计算生态系统。

按需部署是云计算的核心。要解决按需部署,必须解决资源

的动态可重构,监控和自动化部署等,而这些又需要以虚拟化、高性能存储、处理器、高速互联网等技术为基础。

为了有效支持云计算,其体系结构必须支持几个关键特征。

①系统必须是自治的,即需要内嵌有自动化技术,以减轻或消除人工部署和管理任务,而允许平台智能地响应应用的要求;②云计算的架构必须是敏捷的,能够对需求信号或变化做出迅速的反应。内嵌的虚拟化技术和集群化技术,能应付增长或服务级要求的快速变化。

综上所述,云计算服务的实现,需要依托的2大基石:①硬件基础设施具有相当的规模,即数据中心集群、规模化的服务器及存储和互联互通的高速网络;②以虚拟化和自动化为代表的成熟技术。

3 人工智能与云计算的结合

云计算与人工智能技术发展到今天,已经不再神秘,完全可以进入我们的生活,承载它的历史使命,下面笔者将根据本人的认识,分3个阶段介绍如何将人工智能与云计算完美结合。

3.1 机器人操控阶段

第一阶段笔者称之为机器人操控阶段。该阶段主要依托于云技术实现,我们暂且把它分为云和端两部分,云主要由大型服务器群组成,而端主要是可操控的机器人组成,这些机器人除了有计算机芯片以外还需要有监控,机械臂和行走部件。说到这里大家可能已经明白了在这一阶段我们要完成什么任务了,就是实现

如计算机远程协助一样简单的功能。

在云上我们首先可以构建完善的供求平台,而拥有端的用户可在平台上发布各种端力所能及的任务,如清洁、维修、甚至是教学等。另一方面有完成任务能力的人可以通过供求平台承接任务,通过远程操控端来帮助任务发布者工作,当然这里存在的问题是费用的支付和端用户的安全,所以平台使用者必须实名注册而且一定要承担法律责任。在强大的服务器群和高速网络的基础上,我相信实现机器人的远程操控并不是一件难事,而这一阶段的实现也可以大大增加人们对时间的利用率,和全球生产力的一个平衡。

3.2 数据挖掘阶段

第二阶段笔者称之为数据挖掘阶段,我们第一阶段所完成的主要是云平台的搭建,而第二阶段我们所要完成的是人工智能的一个基础建设。在我们的用户端上有着数据采集系统,随时收集用户利用端所完成的各项任务,通过云平台中心的计算分析,可以提供给用户云中存储的最佳解决方案。数据挖掘的实现和云平台的分析如图所示:

第二阶段所实现的是人工远程协助与智能分析同步。

3.3 具备遗传基因的专家系统阶段

第三阶段笔者称之为具备遗传基因的专家系统阶段,近10年来,由于一些专家系统在实用化方面取得了一些进展,展示出广阔的发展前景,开始受到愈来愈多的计算机科学家的关注。然

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