德國人機協作怎麼解決

① 如何實現人機黑工作

人機協作（Human-Machine Collaboration）是一種新型的工作模式，它將人工智慧（AI）與人類知識、判斷和技能結合起來，通過智能自主系統幫助人類完成復雜的任務，並實現高效的任務實現。它的核心思想是充分利用人類的智慧，讓AI在完成任務時不斷學習和改進，從而實現人機黑工作。
為了實現人機合作，可採用以下幾種方法：
1. 建立一個協作的環境。即把AI和人工工作在一個系統中，共同完成任務。這樣可以互相配合，達到最佳效果。
2. 提供智能支持。智能支持是指，AI可以推薦最佳衫答策略，協助人工更好地完成任務。
3. 增強技能。集成AI技術可以改善人工的技能，從而提高工作效率和准確度。
4. 智能決策。AI可啟塌型以根據不斷收集的數據，幫助人工做出最優決策。
為了實現AI和人工之間的深度合作，可藉助以下幾種方法：
1. 擴大AI的能力。AI可以通過強化學習技術不斷增強自身能力，從而能夠更好地協助人工完成任務。
2. 增強模擬水平。AI可以模擬人類思考和行為，從而給人工提供更佳的支持。
3. 時刻監測周圍環境。AI可以通過監測即時的外部環境信息，幫助悄猜人工作出更正確的決策。
4. 讓AI和人工充分溝通。通過AI提供的，可以使人工在工作中得到充分支持，從而更加高效地完成任務。

② 人機協作的四種方式

著：Jim Guszcza, Jeff Schwartz

譯：小智

註：這是一篇英語文章，由『小智的人工智慧』運營者 小智 首次翻譯。

鏈： Superminds: How humans and machines can work together

前期文章1 ： 超級大腦：人類和機器如何協同工作

前期文章2 ： 群體智能的度量：有女性的群體更智能

前期文章3： 人在迴路 vs 機器成組：人工智慧 沒那麼簡單

Schwartz: 前面你討論了讓機器融於人類群體的幾種方式，比如作為人類所使用的 工具 、作為人類的 助手 、 搭檔 或者 管理者 等角色。你能舉幾個例子嗎？

Malone： 我們知道很多人類在群體中所能扮演的角色，這可以在機器能扮演什麼樣的角色方面給我們靈感。

最容易想到、也是人們談論最多的是，機器作為人類 所使用的工具 而存在。比如，當你為了寫 Word 文檔或 Excel 表格時，電腦只是在執行你下達的指令，你也必須時刻關注它。作為其他運首工具而存在時，機器同樣也只做你想讓它做的事。

更高水平的是剛剛你所說的機器作為 人類的助手 而存在。當然，除了機器，我們也可以讓人來作為其他人的助手，但是機器正逐步取代那個角色。作為助手而存在時，機器有更高的自主性和能動性來幫助你實現你的目標，而且可能知道一些你不知道的知識從而讓你的目標達成地更高效。

Guszcza：在德勤，我們很多人都在做數據科學方面的事，預測未來20年可能發生什麼。我們的一個軟體一直在構建預測演算法，來幫助保險承保人更好地選擇和評估風險，或者幫助索賠理算員更好地處理保險索賠。

對於簡單的情況，只需要計算機就能完成任務；對於復雜一點的案件，可能需要人類來消除一些歧義；這樣一來，人類就更加專注於需要背景、常識和判斷力的復雜案例。這算是計算機作為助手而存在的一個例子嗎？

Malone ：這是一個很好的機器作為助手的例子。計算機實際上可以比人更好、更快地完成一些任務，同時成本也比人工成本更低，就像電鋸可以比人更快地切割東西。但與電鋸不同的是，作為助手，機器在處理簡單案件的時候可更主動，你甚至可以說簡訊中的自動更正功能就是機器作為助手的一個例子。

更高級的例子是機器 作為人類的搭檔 ，我們正在眾多場景中越來越多地看到這方面的例子。其中，我最喜歡的一個例子是幾年前我和伊夫塔赫·納加爾儀器完成的一個研究項目。我們訓練機器學習的預測演算法來預測全美足球聯賽的輸贏，然後讓計算機和人儀器參與到預測過程中。

Schwartz： 那機器 作為人類的管理者 方面的例子呢搭敏？

Malone： 這是這一塊兒的最後一種可能性，人們可能會對此感到恐慌。但是如果你仔細想想就會發現，我們已經有了機器作為管理者的例子，而且在很多情況下，這似乎非常正常。

過去，警察在繁忙的十字路口指揮交通。今天，紅綠燈就是這么做的，而我們對此卻毫不在意。這似乎是完全自然和正常的，我認為它也確實應該如此。

將來很有可能我們會看到越來越多的機器來做這方面的事，比如使用演算法來完成任務的排序，預測哪個人最適合做哪項任務等。

經理們經常做的另一件事是評估下屬的工作。一個來自科學領域的例子是一個叫做Foldit的系統。Foldit幫助科學家發現在三維空間折疊蛋白質分子的新方法，從而具有一定的葯用或其他特性。

其實人類比計算機更擅長於計算出新的三維折疊分子的方法，但計算機在計算方面比人類要強得多。

Foldit系統在幫助開發質量艾滋知悄枝病的方法方面產生了重大影響。例如，通過使用這種人的組合來產生可能性，並使用計算機來評估這些可能性。

這是計算機作為管理者的另一個例子，在這個例子中，計算機評估人們的工作，沒有人認為這有什麼特別奇怪的，我相信我們會看到更多這樣的例子。

人性化工作？

對企業的影響？

最後兩部分內容不再准備翻譯了，如果大家感興趣，可以評論告訴我，再進行翻譯。

接下來會換其他外文文章進行翻譯，也是 人工智慧、大數據、人機協作 等方面的，歡迎大家持續關注。

③ 我們和機器人怎麼協同共處

我們和機器人協同共處的方式有人和機器人直接互動、機器人為一群人提供服務、機器人和人類的相互協作、超級機器人一群機器人中的統治者、機器人社交。

1、人和機器人直接互動

這是最簡單的一種方式，我們人類直接向機器人發出指令，機器人直接去執行命令，為人類提供服務，這種one-on-one的方式，從我們消費者的角度來說非常好理解。

2、機器人為一群人提供服務

在這個場景下，機器人直接為我們人類的一個團隊和一群人提供幫助。不在是一對一的互動方式，在這個群體中的每一個人都需要和機器人進行互動。這樣具體的商業領域就可以應用為，團隊的孝茄譽業績檢查，考察個人在團隊中合作能力，為整個團隊帶來更有價值的信息。

3、機器人和人類的相互協作

這是一種更高級別的人機互動方式，我們人類可以首先發起一個項目，然後尤一群機器人來協作，共同來完成這個項目，填充項目內容。機器人之間像一個交響樂團一樣來進行充分的協作。

4、超級機器人一群機器人中的統治者

在這個場景下，一個超級機器人，扮演了一個類似於全知全能的角色，它會其他的機器人分配任務。當然這需要機器人互連領域的突破，人類和超級機器人的交流也許不是問題。但是我們人類可能要面臨巨大的風險。

5、機器人社交

另外一個有趣的方式，是讓機器人自己去發現這個世界。具體納悉的情景式，一個機器人向另外一個機器人作自我介紹。這樣機器人們可巧段以進一步延展我們人類所需要的服務。

機器人的介紹

機器人是一種能夠半自主或全自主工作的智能機器。機器人能夠通過編程和自動控制來執行諸如作業或移動等任務。歷近年來，中國工業機器人市場高速發展，銷量增速屢創歷史新高，年銷量自2013年起連續第五年位居世界首位，需求旺盛。

與國際機器人分類不同的是，我國將機器人劃分為工業機器人、服務機器人、特種機器人三類。我國工業機器人指面向工業領域，在工業自動化中使用自動控制的、可重復編程、多用途的操作機，可對三個或三個以上軸進行編程，與國外分類標准相同。

我國服務機器人主要包括家庭作業、娛樂休閑、養老助殘和應用於農業、教育等除醫學領域外的公共場合為人類提供服務的機器人，與國外個人/家用機器人及國外專用服務機器人中的公共相關機器人相對應。我國特種機器人對應國外除公共服務機器人以外的專用服務機器人。

④ 人機協同的五種方式

1.人和機器人直接互動 2.機器人為一群人提供舉高服空答型務 3.機器人和人類的相互協作 4.超級機器人—一群斗猜機器人中的統治者 5.機器人社交

⑤ 德國工廠發生「機器人殺人案」是怎麼回事

怎麼可能機器殺人？所謂的殺人一定有主觀動機和致命後果。那麼這起機器殺人的動機是什麼呢？

原文報道是這樣的：

據印度時報20 15年7月2日報道，德國汽車製造商大眾二日稱，該公司位於德國的一家工廠內，一個機器人殺死了一名外包工。發言人說初步判斷是人為操作失誤，造成不是機器的問題。在正常的情況下，機器只能在工廠一定范圍內工作，負責抓取和操縱一些汽車零件。

好的，我們清楚了事件的大致原因。那麼還有一些細節，就是這個機器人被放在安全籠中，而證明不幸遇難的工作人員恰好在籠子中對其進行調試。

那麼這說明了幾點呢？

但是在使用和維修機器人時，一定要注意程序和安全。就像維修家用電器一樣的，首先要斷掉其能源。

⑥ 德國Festo發明了強大的工作平台，未來製造就在眼前！

德國自動化巨頭Festo打造出了面向未來的結合人工智慧的人機協作工作站BionicWorkplace，給個性化小批量生產提供了一種新型解決方案！

德國Festo（費斯托）公司是一家極具創新和創造力的自動化家族企業，在氣動和電驅動領域有著舉足輕重的地位。往期我們介紹過多次，對企業情況我們不做過多陳述。

Festo的主要業務在自動化和教學領域：

為所有需求制定解決方案：費斯托提供氣動和電氣控制與驅動技術領域的產品、系統和服務——無論是在工廠或是在流程自動化領域。

費斯托教學培訓體系在全球工業教育領域處於市場領導地位——不論是在為技術教育機構提供設施還是在為製造性企業提供培訓與咨詢方面。

然而似乎真正讓Festo聲名大噪的恐怕是其在仿生學習網路 (Bionic Learning Network)上取得的研究成果則嫌。

01

Festo仿生學習網路

費斯托公司每年將營業額的8%投入在研發當中，以實現可以為客戶創造明顯競爭優勢的創新解決方案。成果也是顯而易見的：每年100項可申請專利的產品創新，全球超過2,600項專利以及2010年德國未來獎。

其中仿生學習網路，靈感源於大自然孫穗手，致力於為技術和工業應用提供源於自然法則的新動力！

比如這條配備

鰭條驅動器的魚

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在空中肆意飛翔的銀鷗

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可實現能量回收、存儲的袋鼠

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高度集成的輕量化的飛行蜻蜓

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從象鼻和章魚觸須中

獲得靈感而來的BionicMotionRobot

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還有模仿人類手臂解剖結構的

BionicCobot

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還有很多很多.....

在工廠日常活動中，自動化技術承擔重任，例如物料的抓取、運動和定位以及控制和調節工藝過程。自然界理所當然、簡單和節能地完成所有這些任務。 什麼還能比觀察自然現象和從中學習更方便呢？

因此，費斯托與著名高校和研究所、開發公司和私人發明人建立了一個聯合體：仿生學習網路。

02、 仿生學習網路的最新實踐 BionicWorkplace

速點下方精彩視頻

觀看Festo打造的極具前瞻性工作環境

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在族數BionicWorkplace中，所有設備都實現互聯互通，配備了AI和機器人以及一系列前沿技術裝置，可與操作員一起完成個性化小批量生產工作。

01、 核心組成之BionicCobot

這個我們在上文的動圖中簡介過，這里需要著重介紹，因為它是整個工作站的核心成員。它是通過氣動驅動的輕型機器人手臂，可以像人類手臂一樣既靈活又靈敏地移動。無論是大力抓取或小心提升、猛力按壓，或輕柔敲擊等，都不在話下，它是一台七軸機器人手臂，與我們現在談到的協作機器人概念較為類似。

通過專門開發的圖形用戶界面，BionicCobot的操作尤為直觀。藉助平板裝置，用戶能夠十分容易地教導並任意排序所需執行的動作。通過開源平台ROS（機器人操作系統），經過編程的運動流程可傳輸至負責運動控制和調節的Festo Motion Terminal (數字控制終端)。

點擊看BionicCobot精彩介紹

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02、 安全交互的自適應系統

在BionicWorkplace中，仿生機器人手臂與眾多彼此連接互通的輔助系統以及外圍設備共同協作。同時，人工智慧和機器學習法使BionicWorkplace成為一個累積增大的自適應系統，能持續對自身進行優化。

整個工作場所的設計符合人體工程學，甚至照明都根據工作人員的需要進行了個性化調整。機器操作員的視野正中間是一張巨大的投影屏。它為操作員提供所有重要信息，還可通過調整顯示內容對各項要求作出動態響應。

投影屏四周安裝了不同的感測器與攝像系統，可持續穩定地檢測操作員、零部件、以及工具的位置。因此，操作員可直接與BionicCobot合作，並可通過移動、觸摸、或語音命令對其進行控制。

03、 可穿戴設備加持

通過操作員穿戴的特殊工作服，系統能夠識別他本人以及他的動作。這些所謂的可穿戴設備由一件裝有慣性感測器的長袖上衣與一雙內置紅外線標記的工作手套組成。

藉助感測器檢測到的數據，BionicCobot能夠將物品精確地傳遞給操作員，並在必要時精準地避開他——這對人機間的直接合作而言是一個至關重要的前提。

04、 機器學習優化工作進程

智能化軟體可同時處理所有攝像機圖像、位置數據、以及各種外圍設備的輸入信號。從以上信息中，軟體能夠推算出最佳的程序運行過程。隨後，系統會將任務妥善分配至機器人與其他工具，以便它們能以最佳方式協助操作員進行工作。

每解決一項任務，系統都能學習吸收新的知識。由此便產生了一個可以不斷擴充的所謂的語義地圖。沿著網路路徑，存儲演算法持續得出動態結論。故而，設備從一種受操控的、經過編程的、固定的運行方式逐漸轉化為一種本質而言更自由的工作模式。

05、 虛擬現實眼鏡實現遠程式控制制

直觀操控理念中的另一個要素是遠程式控制制。為此，一台三維立體攝影機需要180度覆蓋把控整片工作區域。

與此同時，分散在各處的操作員除了身著衣物型可穿戴設備外，還佩戴著虛擬現實眼鏡。有了這幅眼鏡，操作員可實時調取並跟蹤攝影機捕捉的圖像。如此一來，即便操作員分散在各處、或與機器保持安全距離，他們也可對機器人進行操控。

06、 全球共享知識模塊

通過自適應的智能化工作場所，如BionicWorkplace，加上對多功能型工具的使用，未來的人機協作將會更加直觀、更易於操作、更高效。

已習得的知識模塊和新技能可被不受限制地廣泛分享，且在全球范圍內均可使用。因此，未來有可能將工作場所建造成一種全球范圍內互聯互通的復合體，並依照當地個性化的任務與客戶需求分別作出適應性調整。

在未來前景中，BionicWorkplace將整合機器人製造技術的所有基本要素，讓其變得更為強大！

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