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 2022-02-22 20:21:13

Artificial  Intelligence  247  (2017)  1–9

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Artificial Intelligence

www.elsevier.com/locate/artint

Editorial

Towards a science of integrated AI and Robotics

a  r  t  i  c  l  e i  n  f  o a  b  s  t  r  a  c  t

Keywords:

Intelligent  robots

Cognitive  robotics

Autonomous  systems

Embodied  AI

Integrated  systems

The early promise of the impact of machine intelligence did not involve the partitioning

of the nascent field of Artificial Intelligence. The founders of AI envisioned the notion of

embedded  intelligence  as  being  conjoined  between  perception,  reasoning  and  actuation.

Yet over the years the fields of AI and Robotics drifted apart. Practitioners of AI focused

on  problems  and  algorithms  abstracted  from  the  real  world.  Roboticists,  generally  with

a  background  in  mechanical  and  electrical  engineering,  concentrated  on  sensori-motor

functions.  That  divergence  is  slowly  being  bridged  with  the  maturity  of  both  fields  and

with the growing interest in autonomous systems. This special issue brings together the

state  of  the  art  and  practice  of  the  emergent  field  of  integrated  AI  and  Robotics,  and

highlights  the  key  areas  along  which  this  current  evolution  of  machine  intelligence  is

heading.

 2017 Elsevier B.V. All rights reserved.

1.  Introduction

The  fields  of  Artificial  Intelligence  (AI)  and  Robotics  were  strongly  connected  in  the  early  days  of  AI,  but  have  since

diverged.  One  of  the  early  goals  of  AI  consisted  of  building  embodied  intelligent  systems  [19].  Such  a  goal  however  has

shown  to  be  quite  challenging,  and  researchers  have  isolated  its  many  distinct  facets  and  focused  on  making  progress  on

each facet separately; this has resulted in AI and Robotics developing as divergent research lines, with little in the way of

cross-pollination of ideas. With advancements in both fields, there is now a renewed interest in bringing the two disciplines

closer together, towards the establishment of a distinct trend in integrated AI and Robotics.

In AI, three factors have contributed to making this field more ready than ever to be applied to robotics. First, the rapid

progress in hardware has led to more computational power in smaller form-factor devices, thus allowing embedded devices

to run sophisticated algorithms. Second, and partly enabled by the first trend, is the exponential increase in data because

of increasing growth of digital content from the Internet. Machine learning techniques, popularly grafted onto “big data” as

a  result,  have  become  a  burgeoning  field  of  applied research.  Third,  having  gone  through  an  ‘AI  Winter’,  researchers  have

not  only  become  more  adept  at  divining  what  techniques  and  representations  are  likely  to  be  promising,  they  have  also

made  substantial  inroads  into  the  science  of  both  AI  and  Robotics  —  contributions  to  this  special  issue  clearly  showcase

this.

Robotics  on  its  side  has  matured  enormously  in  the  last  two  decades.  Common  robotic  platforms  are  now  available,

together with reliable techniques and shared tools to solve basic perception, navigation, and manipulation tasks; the world

of open source software and hardware has only pushed this further along. From a socio-economic perspective, robotics is

predicted to be one of the fastest growing markets in the next 15 years, with a double-digit growth caused by the pervasive

introduction of robots in production, service and home-care sectors [20]. Policy makers in Europe and the US agree that, to

enter these new markets, future robots will need to be more versatile and address a range of tasks in less engineered and

more open environments [21,22]. To do so, they will need to rely on cognitive capabilities such as knowledge representation,

planning, learning, adaptation, and natural human–robot interaction. These are precisely the capabilities that have formed

the  focus  of  AI  research  for  60  years.  Thus,  future  robots  will  need  to  increasingly  incorporate  techniques  pioneered  by

the  AI  community.  Perhaps  more  importantly,  the  integrated  use  of  AI  and  Robotics  technologies  is  expected  to  enable

ttp://dx.doi.org/10.1016/j.artint.2017.03.003

0004-3702/  2017  Elsevier  B.V.  All  rights  reserved.

2 Editorial

disruptive  innovation  in  many  products  and  services  beyond  robotics,  including  domestic  appliances,  intelligent  vehicles,

assistive  home  care,  as  well  as  in  the  strategic  areas  of  Autonomous  Systems,  Cyber-Physical  Systems  and  the  Internet  of

Things.

In  the  face  of  this  growing  interest,  we  lack  a  clearly  defined  field  of  integrated  AI  and  Robotics,  which  articulates

methods,  representations  and  mechanisms  that  lead  to  enablement,  while  laying  out  challenges  and  solutions.  With  few

exceptions,  AI  and  Robotics  are  today  regarded  as  separate  fields,  that  belong  to  different  academic  partitions  (computer

science for AI, mechanical or electronic engineering for robotics), and have their own respective communities and scientific

traditions. Typical graduate student curricula concentrate on AI or on Robotics, but rarely on both, and students in one area

are seldom aware of the concepts and achievements in the other. This situation is not unlike the one described in 1948 by

Norbert Wiener [23, p. 2]:

There are fields of s

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