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TRICONEX備件8311N

優(yōu)點和缺點同樣鮮明。它們能夠更迅速更高效地完成很多人類難以承擔(dān)的工作：在實驗室、計算中心等需要運算的環(huán)境，在工廠流水線、組裝車間等辛苦又單調(diào)的環(huán)境，在核污染現(xiàn)場、深海、太空等人類不宜接觸的環(huán)境，到處都有智能機器的身影。

處理數(shù)據(jù)是機器的強項。多年以前分析較大規(guī)模的數(shù)據(jù)需要動員許多具備專業(yè)知識的人共同參與，還往往耗時良久，而現(xiàn)在，遍及全球的互聯(lián)網(wǎng)與傳感網(wǎng)時刻都在生成海量的、多維的數(shù)據(jù)，依靠人腦無法有效處理，而用計算機來分析，也就是一眨眼的事。借助機器的力量，人們可以更快地由現(xiàn)象抽取規(guī)律，由規(guī)律導(dǎo)出結(jié)論。而今，AI與大數(shù)據(jù)的結(jié)合，已表現(xiàn)在每個領(lǐng)域、每個應(yīng)用中。未來的兩三年，初步擁有了看、聽、連接能力的多元化的設(shè)備會反過來推動AI研究的躍進，因為更多的數(shù)據(jù)會讓機器不斷發(fā)現(xiàn)更準確的規(guī)律和更貼近事實的因果。

但在可見的未來，讓機器擁有接近于人的自主選擇、判斷、創(chuàng)造與決策能力仍不容易。就像聰明的Cortana，在安靜的辦公室里可以聽懂你說什么，并遵照你的指令幫你撥電話、發(fā)信息、查影訊、訂餐廳，但如果是在嘈雜的公眾場合，比如音樂節(jié)現(xiàn)場或雞尾酒會上，Cortana一定會變得不那么聰明，因為太多的聲音信號讓她無法分辨有用的信息。但換做是人呢？即便現(xiàn)場賓客再多，聲音再嘈雜，沒法聽清楚談話對象的每一句話，但多數(shù)情況下，你仍然能猜對、補足并理解對方發(fā)送的信息，因為你的大腦在全神貫注之下，能夠去除環(huán)境雜音，捕捉到想聽的信號，同時基于對談話對象所處領(lǐng)域和語言習(xí)慣的了解，你可以用想象和思維延展填上沒聽清的語句漏洞，而且準確率相當高。今天的AI可沒有這種能力。

同樣道理，機器翻譯工具可以給出詞語的釋義，甚至幫我們逐字逐句翻譯每句話，但如果是現(xiàn)場即聽即譯的情況下，逐字逐句翻譯既沒有必要，也不太可能，因為傾聽、辨識、翻譯、選擇詞句都需要思考，但倘若翻譯者很了解發(fā)言者，也知道之前他曾經(jīng)講過類似的話題，就會比較省力，很多時候，發(fā)言者講了很長一段話，翻譯者只用一兩句成語就能概括與傳達準確的意旨；反之，發(fā)言者只是說了一個與學(xué)術(shù)相關(guān)的句子，翻譯者可能既要表達原意，還要添加注釋，來讓周邊的非專業(yè)聽眾能夠明白——這是專屬于人的Generate and Test（半猜測半驗證）能力，AI并不具備。

結(jié)合各種感官捕獲的信號與過往的知識積淀去處理信息、判斷并做出決策，這是人的專長。機器的優(yōu)勢是數(shù)據(jù)處理、模式識別，而不是判斷、創(chuàng)造與綜合。所以我相信，無論AI科技發(fā)展得多么迅速，人與機器之間，依然會是主宰與助手的關(guān)系。

總結(jié)一下，我們需要什么樣的機器人？

真正有用的機器人不一定是人的形象，人形機器有趣但不實用。試想一下，當你站在一臺高大強壯的人形機器旁，會不會油然而生恐懼感呢？客觀地說，粗壯又龐大的機器人只適合工廠和工地，我們可以幻想一種普遍適用且長得與人相像的全能機器，但這種設(shè)備的擁有成本一定很高，此外還有空間和能耗等現(xiàn)實問題?，F(xiàn)實中，已開始幫助我們做各種工作的機器大多是小巧和悅目的，未來我們的辦公室、我們的家都會變得越來越智能，但“智能”會無形地隱藏在吊燈里、電視中、墻壁上，更像是人類生活在智能機器中，而不大可能只是以人的形象提供服務(wù)的機器人。

研發(fā)有類人情感的機器，對科學(xué)家而言或許是值得投入心血的課題，但其實用意義遠不及科學(xué)意義——而今生活中已經(jīng)有很多智能機器，雖然它們沒有情感，但這能說是壞事嗎？假設(shè)你的機器人既能干又愛你，但愛的反面不正是沮喪、憤怒等負面情緒？這樣的機器人，可能會在情緒不好時拒絕你的指令，還可能希望自己也有權(quán)像人一樣工作五天休息兩天，這恐怕不是我們想要看到的。

另外，很多人受到科幻電影的影響，因為機器變得越來越智能而恐慌，對此我倒不太擔(dān)心——刀、鋸，甚至汽車、飛機都可以拿來做壞事，但正常狀態(tài)下，這些工具對人類來說大多有著至關(guān)重要的正面價值。真正決定其用途的，是背后的使用者。況且，人類自古以來就在持續(xù)制造和自己一樣有情感甚至更聰明的生命，即我們的下一代，也一直懂得如何與之相處。只要科技對人的幫助遠大于傷害，那我們就該正面、樂觀地看待它，并繼續(xù)向前走。自動化專業(yè)缺點就是學(xué)的太難了，結(jié)果畢業(yè)又不太賺錢。其實自動化專業(yè)很高端，《信號與系統(tǒng)》、《數(shù)字信號處理》、《自動控制原理》、《現(xiàn)代控制理論》這幾個課程可是要送衛(wèi)星上天必須要懂的，只不過是大多數(shù)人沒那么高端，另外送衛(wèi)星上天工作的待遇好像沒有BAT的工資高。個人是強烈建議自動化作為一個電子、電氣、計算機等專業(yè)的一個二級學(xué)科。從轉(zhuǎn)軟件開發(fā)的角度來說，自動化和通信、電子信息這三個專業(yè)轉(zhuǎn)到計算機專業(yè)應(yīng)該說是容易的?；旧嫌嬎銠C專業(yè)主要的核心課程在自動化專業(yè)都有開，只不過是簡單版本。主要有：（左側(cè)為計算機專業(yè)課程，右側(cè)為自動化、電子、通信專業(yè)課程）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)=> 計算機軟件技術(shù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫（難）=> 數(shù)據(jù)庫（簡單）計算機網(wǎng)絡(luò) => 數(shù)據(jù)通信與計算機網(wǎng)絡(luò)/工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò) （難度相當）組成原理 => 微機原理匯編 => 微機原理（難度相當）嵌入式系統(tǒng) => 嵌入式系統(tǒng) （難度相當）圖像處理 => 圖像處理 （難度相當）操作系統(tǒng)（難）=> 計算機軟件技術(shù)基礎(chǔ)（簡單）面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計（難） => 面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計（簡單）雖然開了簡單版本，但是實際情況是如果你想把東西學(xué)懂學(xué)透的話，需要付出跟計算機專業(yè)相同的的努力，同時還需要學(xué)習(xí)電子電氣、控制的相關(guān)課程，這些電子電氣、控制相關(guān)課程非常非常消耗時間。另外老師教學(xué)水平也不夠好，很多計算機專業(yè)的課程由于自動化/電子電氣學(xué)院的老師都是本專業(yè)出身，而非計算機專業(yè)出身，他們本身對上述課程掌握都不好，交出來質(zhì)量自然差。而且由于雖然是簡化版本的教材，但是很多簡化版本的教材無法講清楚東西，所以為了學(xué)透，就必須看計算機專業(yè)的教材。然而計算機專業(yè)課程并不輕松，甚至已經(jīng)比較疲憊了（雖然在工科里計算機和軟件專業(yè)算輕松的，我是說跟電子、電氣、通信、自動化、航空航天等專業(yè)相比）。計算機專業(yè)還有考公務(wù)員的退路，自動化是沒有的，基本只能考不限專業(yè)的。補充一下。各位大佬說的其實都比較到位，但是個人感覺不是很接地氣。我來說一說個人覺得比較接地氣的觀點。首先解答一個問題，自動化專業(yè)到底跟電氣、電子、計算機專業(yè)區(qū)別是什么？同時，既然有了高度相關(guān)的電氣、電子、計算機專業(yè)，為什么還要有自動化專業(yè)？首先，說明，自動化專業(yè)除了學(xué)習(xí)電氣、電子、計算機專業(yè)課程，強調(diào)《自動控制原理》這門課程?！蹲詣涌刂圃怼繁举|(zhì)就是對于控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)建模。所以自動化專業(yè)本質(zhì)就是數(shù)學(xué)。另外由于現(xiàn)在是信息時代，自動控制系統(tǒng)的大腦是計算機（廣義計算機，包括單片機和各種工控計算機、PC、PLC等），也就是本質(zhì)是計算機控制。所以除了學(xué)習(xí)《自動控制原理》，剩下的課程大多數(shù)圍繞計算機展開的，還有另一部分是圍繞電機展開的，因為電機是非常常見的被控制對象。也就是說，除了自動化專業(yè)專業(yè)以外，其他專業(yè)要么不學(xué)《自動控制原理》So far, the advantages and disadvantages of intelligent machines (and "robots" of all stripes) are equally stark. They can more quickly and efficiently complete a lot of work that is difficult for human beings to undertake: in the laboratory, computing center and other computing environment, in the factory assembly line, assembly workshop and other hard and monotonous environment, in the nuclear pollution site, deep sea, space and other environment that is not accessible to human beings, there are intelligent machines everywhere.



Processing data is the machine's forte. Years ago analysis of large-scale data need to mobilize the participation, many of the people who have professional knowledge, also tend to take for a long time, and now, the global reach of the Internet and sensing net all the time in generating huge amounts of multidimensional data, and rely on the brain cannot effectively handle, and use the computer to analysis, namely the twinkling of an eye. With the power of machines, people can extract laws from phenomena and derive conclusions from laws more quickly. Today, the combination of AI and big data has been shown in every field, in every application. In the next two or three years, a diverse array of devices with preliminary seeing, hearing and connecting capabilities will in turn drive the leap forward in AI research, as more data will allow machines to discover more accurate patterns and cause and effect closer to reality.