丽莎老师讲机器人之游泳池清洁机器人

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扫地机器人、迎宾机器人、炒菜机器人、潜水机器人、早教机器人……随着科学技术的日益进步，越来越多的机器人开始进入人们的生产和生活。如今，游泳池清洁也能用上机器人了。 
这款泳池机器人能自动潜到池底，能沿池壁上下攀爬，通过手机APP控制，机器人会按照指令自动对游泳池进行全面清洁，运用自己的过滤方式，吸入污物，排出清水。目前，该系列游泳池清洁机器人销往欧美地区，出口率达到90%。

丽莎老师讲机器人之15个开源人工智能工具

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越来越强大的人工智能应用，可能会对我们的社会和经济产生深远的积极影响，目前在人工智能研究前沿的开源工具都有哪些？
1.Caffe
Caffe是一个基于表达体系结构和可扩展代码的深度学习框架。使它声名鹊起的是它的速度。根据其网站所言，它可以在一天之内只用一个NVIDIA K40 GPU处理6000万多个图像。它是由伯克利视野和学习中心（BVLC）管理的，并且由NVIDIA和亚马逊等公司资助来支持它的发展。
2.CNTK
它是计算机网络工具包（Computational Network Tookit）的缩写，CNTK是一个微软的开源人工智能工具。不论是在单个CPU、单个GPU、多个GPU或是拥有多个GPU的多台机器上它都有优异的表现。微软主要用它做语音识别的研究，但是它在机器翻译、图像识别、图像字幕、文本处理、语言理解和语言建模方面都有着良好的应用。
3.Deeplearning4j
Deeplearning4j是一个java虚拟机（JVM）的开源深度学习库。它运行在分布式环境并且集成在Hadoop和Apache Spark中。这使它可以配置深度神经网络，并且它与Java、Scala和其他JVM语言兼容。
4.DMTK
DMTK分布式集齐学习工具（Distributed Machine Learning Toolkit）的缩写，和CNTK一样，是微软的开源人工智能工具。作为设计用于大数据的应用程序，它的目标是更快的训练人工智能系统。它包括三个主要组件：DMTK框架、LightLDA主题模型算法和分布式（多义）字嵌入算法。为了证明它的速度，微软声称在一个八集群的机器上，它能够"用100万个主题和1000万个单词的词汇表（总共10万亿参数）训练一个主题模型，在一个文档中收集1000亿个符号，"。这一成绩是别的工具无法比拟的。
5.H20
相比起科研，H2O更注重将AI服务于企业用户，因此H2O有着大量的公司客户，比如第一资本金融公司、思科、Nielsen Catalina、PayPal和泛美都是它的用户。它声称任何人都可以利用机器学习和预测分析的力量来解决业务难题。它可以用于预测建模、风险和欺诈分析、保险分析、广告技术、医疗保健和客户情报。
它有两种开源版本：标准版H2O和Sparking Water版，它被集成在Apache Spark中。也有付费的企业用户支持。
6.Mahout
它是Apache基金会项目，Mahout是一个开源机器学习框架。根据它的网站所言，它有着三个主要的特性：一个构建可扩展算法的编程环境、像Spark和H2O一样的预制算法工具和一个叫Samsara的矢量数学实验环境。使用Mahout的公司有Adobe、埃森哲咨询公司、Foursquare、英特尔、领英、Twitter、雅虎和其他许多公司。其网站列了出第三方的专业支持。
7.MLlib
由于其速度，Apache Spark成为一个最流行的大数据处理工具。MLlib是Spark的可扩展机器学习库。它集成了Hadoop并可以与NumPy和R进行交互操作。它包括了许多机器学习算法如分类、回归、决策树、推荐、集群、主题建模、功能转换、模型评价、ML管道架构、ML持久、生存分析、频繁项集和序列模式挖掘、分布式线性代数和统计。
8.NuPIC
NuPIC是一个基于分层暂时记忆理论的开源人工智能项目。从本质上讲，HTM试图创建一个计算机系统来模仿人类大脑皮层。他们的目标是创造一个"在许多认知任务上接近或者超越人类认知能力"的机器。
除了开源许可，还提供NuPic的商业许可协议，并且它还提供技术专利的许可证。
9.OpenN
作为一个为开发者和科研人员设计的具有高级理解力的人工智能，OpenNN是一个实现神经网络算法的c++编程库。它的关键特性包括深度的架构和快速的性能。其网站上可以查到丰富的文档，包括一个解释了神经网络的基本知识的入门教程
10.OpenCyc
OpenCyc提供了对Cyc知识库的访问和常识推理引擎。它拥有超过239,000个条目，大约2,093,000个三元组和大约69,000 owl：这是一种类似于链接到外部语义库的命名空间。它在富领域模型、语义数据集成、文本理解、特殊领域的专家系统和游戏AI中有着良好的应用。该公司还提供另外两个版本的Cyc：一个可免费的用于科研但是不开源，和一个提供给企业的但是需要付费。
11.Oryx 2
构建在Apache Spark和Kafka之上的Oryx 2是一个专门针对大规模机器学习的应用程序开发框架。它采用一个独特的三层λ架构。开发者可以使用Orys 2创建新的应用程序，另外它还拥有一些预先构建的应用程序可以用于常见的大数据任务比如协同过滤、分类、回归和聚类。大数据工具供应商Cloudera创造了最初的Oryx 1项目并且一直积极参与持续发展。
12.PredictionIO
Salesforce利用PredictionIO技术来提升它的机器学习能力时，将同步出现在开源版本中。它可以帮助用户创建带有机器学习功能的预测引擎，这可用于部署能够实时动态查询的Web服务。
13.SystemML
SystemML现在是一个Apache大数据项目。它提供了一个高度可伸缩的平台，可以实现高等数学运算，并且它的算法用R或一种类似python的语法写成。企业已经在使用它来跟踪汽车维修客户服务、规划机场交通和连接社会媒体数据与银行客户。它可以在Spark或Hadoop上运行。
14.TensorFlow
TensorFlow是一个谷歌的开源人工智能工具。它提供了一个使用数据流图进行数值计算的库。它可以运行在多种不同的有着单或多CPU和GPU的系统，甚至可以在移动设备上运行。它拥有深厚的灵活性、真正的可移植性、自动微分功能，并且支持Python和c++。它的网站拥有十分详细的教程列表来帮助开发者和研究人员沉浸于使用或扩展他的功能。
15.Torch
Torch是一个优先使用GPU的拥有机器学习算法广泛支持的科学计算框架，它的特点是灵活性和速度。此外，它可以很容易的通过软件包用于机器学习、计算机视觉、信号处理、并行处理、图像、视频、音频和网络等方面。它依赖一个叫做LuaJIT的脚本语言，而LuaJIT是基于Lua的。

丽莎老师讲机器人之首个智能禁毒机器人

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智能禁毒机器人“天澈e号”22日在广州南沙区“6·26”国际禁毒日活动上正式上岗。这是广州市首个智能禁毒机器人，用于戒毒康复领域。
“叮咚，您的手机收到一条尿检提醒服务，请于某年某月某日前到某街某社区戒毒社区康复工作站进行尿检。”这样一项提醒服务，就是来自“天澈e号”。目前，“天澈e号”已被广州市南沙区禁毒委员会“聘用”为智能禁毒社工。
身高与普通社工接近的“天澈e号”，利用AI(人工智能)算法，运用大数据交互信息等，可与吸毒人员及其家属开展人机对话，随时为吸毒人员提供访谈、尿检、心理健康评估等服务，并藉此建立规范化的吸毒人员电子档案，方便禁毒专职干部、禁毒社工进行服务管理。
“天澈e号”作为南沙禁毒两支队伍(禁毒专干+禁毒社工)外的重要补充力量，将有力促进吸毒人员管理规范化和智能化，提升与吸毒人员沟通交流的效率，从而达到降低吸毒人员脱失风险和实施精准帮扶的服务管理目的。
此前针对吸毒人员的访谈重复低效，专干、社工、民警分别对同一个服务对象进行重复访谈，存在难预约、易爽约、空等待的问题。之前人员的纸质档案不方便快速查找、分析研判、检查指导，过程不易监管，不容易落实禁毒服务规范，不容易发现禁毒服务中的问题。
现在这台智能禁毒机器人能实现语音自助访谈，访谈一次就出三份笔录，减少笔录整理的工作量，全天候自助，不再有爽约、等待的情况。还能生成自动多维档案，自动提取服务对象的需求，综合掌握禁毒服务进展。对数据规范进行督导，线上检查，线上督办。

丽莎老师讲机器人之人工智能实现“闻声识人”

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据美国趣味科学网站报道，科学家用网上数百万段教学视频，对这种名为“讲话到面孔”的神经网络——以类似人脑方式“思考”的计算机——进行了训练，视频内容是10万多个不同面孔讲话的场景。
研究人员在一项新的研究结果中写道，通过这些数据集，“讲话到面孔”掌握了声音信息与人脸某些特征之间存在的关联。然后，人工智能会利用一段音频来塑造与语音匹配的拟真面孔。这一研究结果尚未接受同行评议。
值得庆幸的是，人工智能（尚）不能仅凭一个人的声音就知道他到底长什么样。该神经网络会识别讲话中指向性别、年龄和种族的一些标记，这些特征是许多人共有的。
如此一来，该模型只会形成普通长相的面孔。它不会形成特定个人的形象。
人工智能已经证明，它可以生成准确度高得惊人的人脸，不过坦率地讲，它所塑造的脸有点恐怖。
讲话到面孔”生成的人脸——都是面朝前方，没什么表情——与声音背后的人并不严格匹配。不过研究结果表明，它生成的形象确实经常捕捉到了讲话者正确的年龄段、种族和性别。
然而，这种算法对声音信息的解读还远未达到完美。在面对不同的语言时，“讲话到面孔”表现得好坏参半。例如，人工智能在听了一段亚洲人讲中文的音频后，相关程序形成了一个亚洲人的面孔。然而，据科学家说，当同一个人在另一段音频中用英语说话时，人工智能生成了一个白人的面孔。
该算法还显示出性别上的偏见，将低沉的声音与男性面孔联系起来，将尖细的嗓音与女性面孔联系起来。研究人员在报告中写道，由于用来训练人工智能的数据集只是网站上的教学视频，因此“不能代表全世界的人口”。

丽莎老师讲机器人之合成血管系统问世

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《自然》杂志19日发表了一项工程学最新突破：美国团队研制出一种液压液组成的人工合成血管（人造循环）系统，可以通过机械传动和电力驱动的方式为软体机器人提供动力。在对该系统的测试中，一个软体的机器狮子鱼能够逆流游动，拍动胸鳍。
科学家们对机器人动力和运动之间的关系与平衡进行过深入研究。目前的机器人一般由执行特定任务、相互独立的系统组成。例如，一种材料可能只具有电池的功能，但这也意味着升级系统需要添加额外的电池组，这不但会增加机器人自重，维持其性能可能还需要进行一番改进。解决该问题的一种方法，是使用具有多功能的电池。
机器人内部用于传递动力的液压液，应该还具有储存能量的潜力。研究团队让含有液体电解质的碘化锌液流电池互联，制成了一种人工合成血管系统，并将其嵌入仿狮子鱼的机器鱼体内。
这种液体会在机器鱼的周身循环，通过电化学反应驱动机器鱼内部搭载的泵和电子器件。与此同时，液体的泵送还能向鱼鳍传递机械功，帮助机器鱼游泳。
在测试中，这条机器鱼能以每分钟大于1.5倍体长的速度长时间逆流游动，其理论最长续航能力为36小时以上。这一技术成果将帮助提升未来机器人设计的能量储存、效率和自主性。

丽莎老师讲机器人之国内首个3D缝纫机器人

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国内首个3D缝纫机器人近日研制成功。该机器人研发历时两年时间，先后攻克了机器人缝纫控制技术、视觉识别技术以及系统集成技术，应用于汽车内饰自动缝纫。
汽车制造是一个高度自动化的行业，然而在汽车内饰的生产制造上，依然存在大量的人力劳动。以汽车中控台蒙皮的缝纫为例，缝制过程需要经验丰富的工人将皮革细心地送入缝纫机，由于皮革造型为空间曲面，缝纫难度远大于平面缝纫，生产效率和缝合效果严重依赖工人的熟练程度。
3D缝纫机器人能够自动识别缝纫位置并进行空间自动化缝纫。相比人工缝纫，该机器人不依赖工人经验，所生产的产品在线迹一致性、3D成型一致性等方面均有大幅提高，能够显著提升产品质量，同时利用自主技术和本地化服务优势，比国外同类产品具有显著的性价比优势，在汽车内饰生产及航空航天复材缝纫等领域具有广阔应用前景。

丽莎老师讲机器人之可以相互锁定并清理垃圾的机器船

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近日，MIT的研究人员创造出了一种自动机器人船。他们将这个机器人命名为“roboats”，它可以与另一种Voltron风格相结合并创造新的结构。如果他们没有扣上，Roboats会继续尝试。 Roboats具有矩形船体，配备有传感器，推进器，微控制器，GPS模块，照相机和其他硬件。
该项目有几个目标，其中一个目标是在水路上提供按需运输。该项目的另一个目标是让机器人充当弹出式位置，能够将自己捆绑在一起，形成人行桥、表演舞台或食品市场，当需求结束时，Roboats可以自动拆卸并继续前进。
一开始，MIT在阿姆斯特丹应用的使用案例是隔夜垃圾收集，这些机器人船可以作为迷你驳船在运河上运行，以便快速，轻松地清除居民和店主留下的垃圾。
机器人船配备了传感器、水下推进器、GPS、照相机和微型计算机，目前，它可以按照预先确定的路径进行测试，但是在更新的3D打印原型上进行测试会引入一定程度的自主性，从而完成更多的任务。
新的测试侧重于定制的锁定系统，具有非常高的精度，可以以毫米的精度来连接到特定的点，使用基于试验和错误算法的自主编程来确保连接到了正确的目标点。
Roboats单元还可以用作传感器，以获取有关城市基础设施、空气和水质以及其他数据的数据。Roboats有闩锁机构，在前部、后部和侧面都有一个球窝。球座是一个漏斗，里面有一束激光束，可以探测球何时进入接收器，激活三个靠近球并抓住球的手臂。然后，向两个Roboats发送信号，让它们知道连接已经完成。
目前的机器船尺寸太小，它们只是原型，还不能用它来运输。该团队正在研制比原型还大四倍的机器船，以提供更多的稳定性和动力。
从长远来看，研究人员的愿景是希望添加更多的额外配置从而形成更多的应用。比如加上可以支撑船上人员的更大平台，或加上触手状的橡胶抓手来拧紧定位梢等。

丽莎老师讲机器人之新型六足机器人，爬坡、抓地功夫了得！

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T-Rhex是一种“脚”上有微小“锥形脚趾”的六足机器人。它能通过特殊结构爬上陡峭的斜坡并抓住粗糙的表面，例如砖、木头和混凝土等。虽然这个机器人还不能爬上垂直的墙壁，但它可以悬挂在上面。
卡内基梅隆大学有一门叫做“机器人设计与实验”的课程，这门课要求学生们用一学期的时间，基于一个主题来设计和构建一个机器人系统。今年春天，这个主题被定义为“仿生机器人”。这是学生们最爱的主题之一，因为动物可以做各种各样让大家觉得“疯狂的事情”，并且看机器人“模仿”动物，产生“独特的能力”，也让学生们觉得非常有趣。T-Rhex机器人就是在这样的背景下被设计出来的。
T-Rhex研发自一个叫做“科学鹦鹉”的团队，这个项目是RHex的新版本。T-Rhex的发音和一种恐龙的发音相同。T-Rhex有一个“尾巴”，更重要的是，还有微小的“锥形脚趾”。这种脚趾可以帮助T-Rhex抓住粗糙的表面，比如砖、木头或混凝土。这也让T-Rhex可以爬上非常陡峭的斜坡，并且悬挂在上面，脚趾能够防止它掉落下来。
T-Rhex的这种“脚趾”被叫做”microspines”，在不少机器人身上都有过应用。比如美国喷射引擎推进实验室的攀岩机器人Lemur IIb。这种脚趾的概念至少可以追溯到斯坦福大学十几年前的Spinybot机器人。
T-Rhex在攀爬时，因为“脚趾”要小心地与地面“接合”和“脱离”，这也限制了它的非攀爬机动性。
仔细观察T-Rhex的运动，你会发现在它正常的向前步态中，它是在用“脚踝”行走，而不是“脚趾”。这意味着” microspines”大部分时候都没有被“接合”，这样机器人就可以利用其常规的腿部的运动来四处走动。由于T-Rhex的所有运动本质上都是机械的，而且它没有主动传感器，再加上它特殊的运动形态，所以它也不需要一个头部的结构。
T-Rhex虽然不能征服垂直的墙壁，但它能爬到55度的坡度上。最令研究人员惊讶的是，它能够紧贴表面，在135度的斜坡上“闲逛”，这是一种45度的悬垂！

丽莎老师讲机器人之铁甲战士投入实战

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丽莎老师讲机器人之能模仿人类笔迹的机器人

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