丽莎老师讲机器人之十大太空机器人

丽莎老师讲机器人之云计算、大数据、人工智能1

今天跟大家讲讲云计算、大数据和人工智能。这三个词现在非常火，并且它们之间好像互相有关系。
一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。
但如果是非技术的人员，就可能比较难理解这三者之间的相互关系，所以有必要解释一下。
云计算最初的目标
我们首先来说云计算。云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源、网络资源、存储资源三个方面。
什么叫计算、网络、存储资源？
比如你要买台笔记本电脑，是不是要关心这台电脑是什么样的 CPU？多大的内存？这两个就被我们称为计算资源。
这台电脑要上网，就需要有个可以插网线的网口，或者有可以连接我们家路由器的无线网卡。
您家也需要到运营商比如联通、移动或者电信开通一个网络，比如 100M 的带宽。然后会有师傅弄一根网线到您家来，师傅可能会帮您将您的路由器和他们公司的网络连接配置好。
这样您家的所有的电脑、手机、平板就都可以通过您的路由器上网了。这就是网络资源。
您可能还会问硬盘多大？过去的硬盘都很小，大小如 10G 之类的；后来即使 500G、1T、2T 的硬盘也不新鲜了。(1T 是 1000G)，这就是存储资源。
对于一台电脑是这个样子的，对于一个数据中心也是同样的。想象你有一个非常非常大的机房，里面堆了很多的服务器，这些服务器也是有 CPU、内存、硬盘的，也是通过类似路由器的设备上网的。
这时的问题就是：运营数据中心的人是怎么把这些设备统一的管理起来的呢？
灵活就是想啥时要都有，想要多少都行
管理的目标就是要达到两个方面的灵活性。具体哪两个方面呢？
举个例子来理解：比如有个人需要一台很小的电脑，只有一个 CPU、1G 内存、10G 的硬盘、一兆的带宽，你能给他吗？
像这么小规格的电脑，现在随便一个笔记本电脑都比这个配置强了，家里随便拉一个宽带都要 100M。然而如果去一个云计算的平台上，他想要这个资源时，只要一点就有了。
这种情况下它就能达到两个方面的灵活性：
时间灵活性：想什么时候要就什么时候要，需要的时候一点就出来了。
空间灵活性：想要多少就有多少。需要一个空间很小的电脑，可以满足；需要一个特别大的空间例如云盘，云盘给每个人分配的空间动不动就很大很大，随时上传随时有空间，永远用不完，也是可以满足的。
空间灵活性和时间灵活性，即我们常说的云计算的弹性。而解决这个弹性的问题，经历了漫长时间的发展。
物理设备不灵活
第一个阶段是物理设备时期。这个时期客户需要一台电脑，我们就买一台放在数据中心里。
物理设备当然是越来越牛：
例如服务器，内存动不动就是百 G 内存。
例如网络设备，一个端口的带宽就能有几十 G 甚至上百 G。
例如存储，在数据中心至少是 PB 级别的(一个 P 是 1000 个 T，一个 T 是 1000 个 G)。
然而物理设备不能做到很好的灵活性：
首先是它缺乏时间灵活性。不能够达到想什么时候要就什么时候要。比如买台服务器、买个电脑，都要有采购的时间。
如果突然用户告诉某个云厂商，说想要开台电脑，使用物理服务器，当时去采购就很难。与供应商关系好的可能需要一个星期，与供应商关系一般的就可能需要采购一个月。
用户等了很久电脑才到位，这时用户还要登录上去慢慢开始部署自己的应用。时间灵活性非常差。
其次是它的空间灵活性也不行。例如上述的用户需要一个很小很小的电脑，但现在哪还有这么小型号的电脑？不能为了满足用户只要一个 G 的内存、80G 硬盘的，就去买一个这么小的机器。
但是如果买一个大的，又会因为电脑大，需要向用户多收钱，可用户需要用的只有那么小一点，所以多付钱就很冤。
虚拟化灵活多了
有人就想办法了。第一个办法就是虚拟化。用户不是只要一个很小的电脑么？
数据中心的物理设备都很强大，我可以从物理的 CPU、内存、硬盘中虚拟出一小块来给客户，同时也可以虚拟出一小块来给其他客户。
每个客户只能看到自己的那一小块，但其实每个客户用的是整个大的设备上的一小块。
虚拟化的技术使得不同客户的电脑看起来是隔离的。也就是我看着好像这块盘就是我的，你看着这块盘就是你的，但实际情况可能我的这个 10G 和你的这个 10G 是落在同样一个很大很大的存储上。
而且如果事先物理设备都准备好，虚拟化软件虚拟出一个电脑是非常快的，基本上几分钟就能解决。所以在任何一个云上要创建一台电脑，一点几分钟就出来了，就是这个道理。
这样空间灵活性和时间灵活性就基本解决了。

丽莎老师讲机器人之意识控制机器人的原理

随着科学的发展，很多人力逐渐被机械代替，那么未来是不是会完全机械化呢？那真正的机器人是什么样的呢？我们知道机器人是自动执行工作的机器装置，主要由机械身体、记忆或程序功能和核心零件等组成。它既可以帮助我们完成家庭中各种繁琐的工作，又可以帮助我们完成许多工作上的内容。遗憾的是我们现在的机器人还只是半自动化，但是在未来科学家指出可以直接用意识来控制机器人。
我们知道如今科学家已经研制出了各种各样的机器人，有打扫家务的扫地机器人，还有工厂里的制造机器人，洗碗机器人等等。可以说机器人它的应用范围很广，举个例子有些人因为出车祸导致瘫痪，双手双脚都不能自由控制，而在科学家的帮助下，他们又获得了重新操控自己手臂的能力，甚至是一些电子机械手臂。
大脑控制的机器人，技术原理是在大脑里植入芯片，采集脑电波带有信息的电信号，然后送到处理器进行识别（这里面应该会用到深度学习的算法，有同学说不定学过），利用这些信息对假肢（其实就是一个机械臂）进行控制。这也隶属于人工智能的范畴，利用的好的话，会对越来越多的残疾人带来福音。而由大脑控制着芯片，从而可以控制机械外臂，依靠机械手臂轻松的拿起啤酒瓶。
大脑的想法可以通过电信号传递到芯片，芯片再传递信号到机械手臂，从而实现控制。这项技术看似很简单的原理，科学家们为此付出了很多的技术努力，如今科学技术不断进步发展，让人们的生活变得越来越方便，在不久的将来在科幻电影中的例如家政机器人、管家机器人等等都会出现在我们的生活中，让我们大家一起期待吧！

丽莎老师讲机器人之现实生活中的半机器人

1、机器人教授
凯文·沃维克（Kevin Warwick）是英国雷丁大学的控制论教授，从事人工智能、控制论及机器人技术的研究。

2、一名来自荷兰的全球顶级生物黑客Patrick Paumen，
与沃维克教授一样爱好“电子人”技术，他被誉为“万磁王+钢铁侠+X教授”的特异功能于一体，拥有12个体内植入物

3、听色
西班牙艺术家尼尔·哈比森（Neil Harbisson）是世界上首个政府承认的半机械人。

4、意念控制的肢体

5、颅骨耳机

瑞切·李（Rich Lee）发现要失明的时候，他往颅骨中安装了耳机植入物，这个植入物基于声波频率，描述物体的形状和大小使得他能根据回声导航。

6、电子眼
多伦多电影制作人罗布·斯宾塞（Rob Spence）9岁时遭遇了一场事故，导致他的一只眼睛失明。
在RF无线设计公司和一些技术人员的帮助下，他发明了一个假眼外壳，并决定将自己已经受损的眼睛切除，换成假眼。

7、耳部装置
米迦勒·乔洛斯特（Michael Chorost）在2001年的时候完全的失聪了，
不过因为有计算机化的人工耳蜗，他现在拥有健全的听力。
这个植入物能够接收声音，并将它们输送至残存的耳部神经末梢。

8、USB手指
杰瑞·亚拉瓦（Jerry Jalava）在2008年的一场摩托车事故中失去了手指，他便把剩下那截改造成了可以储存两个G数据的U盘，这个手指的末端可以插进任何一台电脑的USB接口，来储存电影、照片和音乐。

9、网络肌肉控制
表演艺术家泰利奥斯·阿尔卡迪奥（Stelios Arcadiou）为了证明人类的身体已经过时，不断尝试将自己的身体电脑化……

丽莎老师讲机器人之摘得图灵奖桂冠的AI大师们

图灵奖是美国计算机协会于1966年设立的，又叫"A.M.图灵奖"，专门奖励那些对计算机事业作出重要贡献的个人。其名称取自计算机科学的先驱、英国科学家艾伦·图灵，这个奖设立目的之一是纪念这位科学家。
图灵不仅提出了计算机的概念，也是“人工智能（AI）之父”。1950年，他发表了题为《计算机与智能》（Computing Machinery and Intelligence）的论文，首次提出了机器具备思维的可能性。图灵还预言，到20世纪末，一定会出现可以通过图灵测试的计算机。


回顾图灵奖50年的历史，欣喜地发现人工智能亦是图灵奖不断鼓励、不断发现的重要话题。也许我们纪念图灵——无论是以图灵机、图灵测试还是图灵奖也好——正是因为他的思考是计算机的起点，而直到80年后炙手可热的AI仍能从他的思考里找到启迪。下面，就让我们来介绍几位获得图灵奖的人工智能科学家和他们的傲人成就。
1、1969年 Minsky，Marvin因“人工智能理论及软件”被授予图灵奖
1956年，马文·明斯基（Marvin Minsky）和约翰·麦卡锡(John McCarthy)发起了“达特茅斯会议”。这个会议提出了“人工智能”概念，直接催生了人工智能革命，明斯基也成为了“革命家”。不仅如此，他研发了第一个神经网络模拟器、设计了最早的模拟人类机器人，他还是虚拟现实的最早倡导者，也是世界上第一个人工智能实验室——MIT人工智能实验室的联合创始人。1969年，明斯基被授予了图灵奖，成为了第一位获得图灵奖的人工智能学者。
2、1971年， John McCarthy因提出“人工智能”这一术语并使之成为一个重要的学科领域获得图灵奖
麦卡锡是“人工智能”概念的提出者（1956年）和LISP语言的创造者，是过去半个多世纪以来最重要的计算机科学家之一。时至今日，LISP语言仍在人工智能领域被广泛使用。特别值得一提的是，麦卡锡还和自己的两位门徒雷伊•雷蒂（Raj Reddy）、芭芭拉·丽兹科（Barbara Liskov）一起，组成了图灵奖评奖历史上罕有的“一门三杰”，被传为一段佳话。
3、1975年 Allen Newell 、Herbert ("Herb") Alexander Simon因在人工智能、人类识别心理和表处理的基础贡献获得图灵奖
纽厄尔是人工智能符号主义学派的创始人。这尊图灵奖，由艾伦·纽厄尔（Allen Newell）和自己的老师赫伯特·西蒙（Herbert Alexander Simon）共享。纽厄尔对研究“人如何思维”非常感兴趣，通过和西蒙合作，共同提出了“中间结分析法”，成功地开发了最早的启发式程序“逻辑理论家”和“通用问题求解器”，为人工智能的基本原理打下了基础。
赫伯特·西蒙因为“有限理性说”和“决策理论”在1978年获得诺贝尔经济学奖，他不单单是一个经济学家，他同时在“人工智能”、“信息处理”、“决策理论”、“问题解决技术”、“组织理论”、“复杂系统”这些领域中都做出过先驱性的贡献。前文提到的“逻辑理论家”程序是在西蒙和同事一起开发的世界上第一个专门为人工智能开发设计的语言，也是第一个基于列表（List）的计算机语言，IPL（Information Processing Language）上编写和运行的。
3、1994年 Edward A ("Ed") Feigenbaum 、Dabbala Rajagopal ("Raj") Reddy DL Author Profile link因为开拓了大型人工智能系统的设计和建设获得图灵奖
爱德华·费根鲍姆（Edward Albert Feigenbaum）和雷伊·雷蒂（Raj Reddy）的重大贡献在于通过实验和研究，证明了实现智能行为的主要手段在于知识，在多数实际情况下是特定领域的知识。费根鲍姆最早倡导了"知识工程"(Knowledgeengineering)，并使知识工程成为人工智能领域中取得实际成果最丰富、影响也最大的一个分支。于1965年和遗传学系主任、诺贝尔奖得主莱德伯格(JoshuaLederberg)等人合作，开发出了世界上第一个专家系统程序DENDRAL。与此同时，他还是美国空军的首席科学家。雷蒂的贡献在于Navlab项目和LISTEN项目。Navlab项目在计算机视觉、机器人路径规划、自动控制、障碍识别等诸多方面有许多重大的技术突破,使智能机器人跃上了一个崭新的台阶。LISTEN项目核心是一个名为SphinexⅡ的语音识别系统，预计能帮助20%的美国文盲脱盲，产生了巨大的经济效益和社会效益。
5、2010年，Leslie Gabriel Valiant因对众多计算理论（包括PAC学习、枚举复杂性、代数计算和并行与分布式计算）做出了变革性的贡献而获得图灵奖
莱斯利·瓦伦特的研究开辟了新的领域，并引发了许多领域的变革。他研究领域包括计算对象的算法，如人脑、计算机计算等。莱斯利·瓦伦特为人工智能进步提供了理论基础，在改进机器学习方面取得骄人成绩。他在计算科学和数学领域的远见及认知理论与其它技术结合后，开创了机器学习和通信的新时代，如IBM推出的计算系统已经能够挑战人类回答问题的能力。
6、2011年 Judea Pearl因将概率论这一数学工具引入人工智能建模而获得图灵奖
Pearl获奖是因为他对人工智能AI领域的突出贡献，其中最重要的一项是在1980年代将概率论这一数学工具引入人工智能建模。Pearl提出，最好的建模工具是概率图模型，又称贝叶斯网络。Pearl还推演出了解这个模型的Belief Propagation（BP）算法，此算法的简明高效是概率图模型流行的最重要原因。另外，BP也可以用来在有环图上迭代多次得到近似解，相关的问题目前仍是个活跃的研究前沿

丽莎老师讲机器人之未来的整形美容会是怎样？

当大数据、人工智能遇上整形美容，会带来怎样的改变？大数据已让整形美容“如虎添翼”。

通过大量的数据积累，大数据分析能够把不同种族、不同年龄段的常态外形数据发掘出来。这些大数据对于外伤、先天畸形等整形设计方面非常有帮助。通过对面容、五官等三维立体分析，人工智能可以帮助医生规划整形美容手术，指导选择最佳的手术方法，还能评估治疗次数和治疗效果。

以前有的患者进行整容手术后，认为和自己想象中不一样，甚至拒绝接受整容结果。

有了术前预测模型，患者能够更形象地了解术后的样子。但是实际操作和模拟还是有区别，若是动了骨头的手术，想要变回原来的样子就不大可能了。

人工智能离我们零距离，但也很遥远。现在的人工智能就像在专家身后的孩子，虽然离得近，但了解人类学科与发展的道路还很长，要慢慢成长。

虽然现在达芬奇机器人已在外科应用，但离不开人的操作，在医疗领域上，医生就像教练车上的教练一样，要扮演人工智能发展中“踩刹车”的人。

随着微创外科机器人的不断发展，未来有可能通过机器人进行“精准注射”。

通过专家与机器对注射的深入程度、用药量等的把控，机器人能把人为的一些失误概率大大降低，让注射更精准。目前3D打印在医疗上大多用于术前的预构，让医生更好地了解病变部位。随着材料和技术的发展，未来有可能实现3D打印细胞，甚至能够打印器官。

丽莎老师讲机器人之世界上最厉害的工业机器人制造商

ABB，这是一家瑞士公司，成立的时间是1988年，距今，也只不过30年的历史而已，在这三十年的发展历程中，AbB已经成为了一家享誉全球的制造商，ABB虽然在工业机器人的制造方面位居世界顶尖水平，但是ABB最核心的业务是，为工业和电力行业的客户提供专业的解决方案，在电力还有自动化技术领域，ABB处于世界顶尖水平。
库卡，这是一家成立于德国的企业，这家企业成立的时间是1898年，距今已经有百年的发展历史了，在德国其实有很多历史悠久的公司，库卡这家公司，它是世界上工业机器人还有自动控制系统领域的顶尖制造商，虽然经历了百年的发展历程，但是进入新世纪之后，库卡的发展情况不是很理想，16年的时候，被来自中国的美的收购了。
安川是来自日本的一家企业，这家企业在制造领域也拥有很高的知名度，安川这家日本的制造企业成立的时间是1915年，也是全球高端制造业的典型企业，在机器人技术方面，很多人都说安川开创了机器人的新技术。
川崎，来自日本的制造企业，也是一家享誉全球的制造企业，川崎成立的时间比较早，1896年就成立了，距今的话，已经有百年历史了，川崎它是日本的一家重工业企业，在工业机器人的制造方面，也是处于世界顶尖水平，关于川崎，很多人都说，它是日本机器人的先驱力量。
史陶比尔，也是来自瑞士的一家企业，瑞士的工业发达早就耳有所闻，如今看来，瑞士的工业确实发达，史陶比尔这家来自瑞士的制造企业，在纺织机械，还有快速接头方面，还有工业机器人的研发与制造方面，都处于世界领先地位！该企业成立的时间是1892年，也是一家百年企业！

丽莎老师讲机器人之别人家的大学食堂高科技

铁打的食堂，流水的学生。大多数人的青春，都伴着食堂菜的味道——和打饭的大妈斗智，和插队的同学斗勇……是每个人青春的必修课。

而现在各个大学食堂，已经不再局限于比拼美味，为了留住同学们的心（划掉，明明是留住胃），他们也是煞费苦心，经典佳肴、创意美食、“黑暗”料理、智能选餐、智慧餐厅、高颜值食堂……使出了十八般招数！

1、浙江大学：刷脸吃饭、无感支付，还能计算卡路里
浙江大学玉泉校区第二食堂引入酷劲十足的各项“黑科技”——人脸识别、自动称重、无感支付、营养测算。据悉这是国内首套“智慧称重计价刷脸结算系统”。外观古朴内部现代的装修风格也被网友称为翻版“霍格沃兹”。
2、安徽合肥工业大学：智能餐盘自动结算
安徽合肥工业大学的新区食堂启用了两台结算器，只要把餐盘放在结算区，就能自动计算出饭菜的价格。食堂经理介绍：每一个餐盘内都嵌有芯片，会记录所选饭菜的信息。
3、西北师范大学：智能选餐无人结算
西北师范大学西苑餐厅推出一款“智能选餐”模式，汇集了大江南北60多种菜品通过“无人结算”供师生自由选择。用餐者在快速扫描结账的同时，不仅可及时获知所选菜品名目价格，以及维生素、蛋白质等营养元素的含量，还可以吃得更为丰盛。
4、南京航空航天大学：吃饭可显示成分和热量
南京航空航天大学一直以来都被网友惊叹：“又是别人家的大学食堂。”2017年南航各大食堂装修之后不仅保留和增设了k歌、数码投影等功能外，师生们打完菜经过智能结算系统时，还会自动显示摄入营养成分和卡路里，未来不久智能系统还可以通过微信推送运动健身建议，实现分分钟监控数据。
5、华南理工大学：自动打饭机打饭机能精准分饭
华南理工大学“高大上”的自动打饭机，是国内第一台全自动售饭机，打饭机可自动打饭，定量精准，平均2.5秒就能打完一份饭。
此外，这台自动打饭机还有保温功能，可保持米饭的香味和口感。
6、华南农业大学：削面西施做刀削面
华南农业大学芷园饭堂二楼的面食窗口，“刷刷刷……”一名身穿厨师服面带口罩的“削面美女”正挥舞着“手臂”将面块迅速削成均匀的面条。这位“削面美女”，正是今年4月芷园饭堂引进的削面机器人。不仅提高了工作效率，也带来轰动效应，不少师生前来就餐。
7、武汉工商学院：炒菜机器人油盐酱醋电脑控制
武汉工商学院食堂新开了一家“机器人餐厅”，炒菜的整个过程由机器人直接操作完成。由该“机器人”操作的菜品有70余种供学生选择。机器人储蓄箱里提前放置好油盐酱醋等佐料，餐厅师傅只需把学生所点的菜搭配好放到制菜箱内，点击对应菜品的开始按钮，机器人从制菜到出菜便会自动完成，炒制菜的锅具也会自动清洗。
当高校食堂玩起高科技，那可真是一个比一个“高大上”！

丽莎老师讲机器人之无限接近人手的尖端机器人

来自日本的科技企业Meltin MMI近日向世界公开了其最新研发成果，一台代号为MELTANT-α的高性能机器人公开！号称阿凡达是因为这台机器人是可以完全实现模拟人的首部精细动作。

MELTANT-α运用了包括可以忠实解析身体动作的《生物信号处理技术》、更加擅长模仿生物动作的《机器人机构控制技术》以及可靠实用的《筋电义手》等先端技术，力争达到了与号称上帝最精密的杰作——人手的完全模拟。

MELTANT-α的4大特性突破想象极限：

·超远距离可控性。经过实际试验最远达到18900公里的距离可操作。

·真实实时性。可以几乎无延迟的真实反映人手的动作和速度。

·可靠性。拥有可以应对各种严苛环境的高度可靠耐久性。

·触觉感知性。可以根据高灵敏的触觉感知来自动调整手部力度。

Meltin MMI公司表示，阿凡达机器人MELTANT-α将凭借其过人的素质，将会应用到各种场合，比如危险环境包括化学、辐射、拆弹等;极限环境比如深海、宇宙等;旅游观光、医疗手术等各个行业。

丽莎老师讲机器人之可在人体漫游的微型机器人

一个比米粒还小的机器人在你体内漫游，你能想到这是多么神奇的事情吗？不久前，一组微型机器人专家报告说，他们发明了一种可以旋转的微型机器人，这种机器人像一个细小的螺杆，可以在你的血管里游动，将药物带到受感染的组织中，甚至可以钻入肿块中，杀死病菌。

日本的一位科学家设计了一种可在血管中游动的微型机器人，它的长度为8毫米，直径不到1毫米，磁铁用钕－铁－硼合金做成。由于它的尺寸非常小，完全可以用普通的用于皮下注射的针头将他注入到血管中。当它进入血管后，人们借助三维磁场系统和控制器就可以让这个机器人向任何方向运动。在体内，这种微型机器人可以将药物运送到受感染的部位；我们甚至可以给它配备一个金属探针，加热后的探针可以破坏癌细胞。

但是，瑞典的一位科学家认为，万一这种微型机器人被卡在血管中的某个地方，那将是灾难性的。他说，这种机器人的长度还是太长了，如果某处血管的拐角比较大，就很难通过。这位日本科学家也承认，在目前的手术中，这种机器人还无法取代导尿管等传统医疗器具，但他认为，尺寸小到可以在最细的血管中，甚至大脑中游弋的微型机器人将大有用途。