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当婴儿的母亲看到这个,她要求机器人滚出她的公寓,但机器人抗议如果它这样做,宝宝就会死掉。母亲很愤怒,让机器人滚出去,并且让宝宝和它一起滚出去。当机器人认为符合命令时,可预测的轩然大波随之而来。也许机器人应该有儿童保护服务,但是隐私倡导者认为应该设置一个限制,即在什么情况下,应该通知它的主人。
要了解机器人是如何能够做出初步决定,来模拟爱宝宝。这些都是人类难以理解的,这可能是一个算法的问题。例如,开始该机器人对于来自婴儿母亲的命令,用了一个推理。
在这种情况下,机器人决定模拟爱Travis(特拉维斯)和拯救他生命的价值大于不能模仿人类他人。
机器人权衡所有被告知要考虑的伦理因素。当它认为来自母亲的命令是不合理的。不合理命令(在不带小宝宝的情况下出去),于是它抗议宝宝会死。当它获得来自母亲的另一个命令(带宝宝走出去),该机器人可能以一个复杂的方式进行推理,认为这是理性的,但它缺乏对细微之处以及上下文的推敲。难道无法对机器人进行编程,只服从有理有据的用户选择吗?毕竟,当有人要求他们做一些愚蠢或疯狂的事时,很多人凭直觉都知道。不幸的是,机器人却不是那么容易的。
深度摄像的瓶颈
深度摄像头也称RGBD摄像头。我们常用的摄像头是RGB摄像头,单一个摄像头便能感知彩色可见光信息(Red、Green、Blue),而RGBD摄像头是在我们常见的RGB摄像头基础上,增加了深度信息。
深度摄像头获取图像方式分为主动式获取和被动式获取。二者的主要区别集中在观测传感器是否主动向环境发出探测光。如大疆精灵4上的双目视觉便是被动式获取深度图像,其技术特点是摄像头不主动向环境中发射能量,而通过两个以上摄像头计算特征点的坐标差得出感知环境中现有能力得到信息,这一方式与人类双眼获得时差的方式最为相近,但最大的弊端在于限于目前的技术,目前的识别精度还不高,过于依赖光线,而且无法处理特征不明显的场景,所以强光暗光都会导致深度计算的失效。
主动式获取所采用的方式则是从蝙蝠等生物上寻找灵感,通过主动发射探测光通过计算获取深度图像。这当中又分为三类:“RF-modulated light sources with phase detector”、“Rangegate dimagers”、“Direct Time-of-Flight imagers”,如Kinect一代所采用的Prime Sense就属于第二类,随着苹果收购Prime Sense,微软也在Kinect二代中改为微软自有技术,一般认为二代采用的是直接TOF的技术。