人工智能有片刻。一個人只需要每周隨意瀏覽新聞，看看人工智能和機器學習的話題已經像常春藤一樣增長，將其卷須擴展到各種故事中，例如種族偏見，雇用和確定蜘蛛。

但是，對于我們在收件箱，雜志和晚間新聞中對AI的所有不同應用，工程界以外的人很少對術語的真正含義或我們越來越依賴的機器人和算法如何知道如何做有深刻的了解人類分配給他們的復雜工作。

對于初學者來說，機器學習中涉及的機器比人形助手更可能采用無形的蜂巢形式。

在女仆羅西（Rosie）首次在《杰森一家》上迷住了美國黃金時間電視觀眾后近60年，幾乎所有業務領域都對機器人的思想和算法提出了要求。

用上下文和經驗來充實這些機器頭腦需要教學和培訓。但是人類只能教這么多的人工智能，或者至少只能教這么大的規模。

因此，機器學習是超出此范圍的研究領域，其中使用大量數據緩存來教授所討論的算法和物理機器。機器學習有許多不同的學科，深度學習是其中的主要子集。

深度學習利用神經網絡層從數據集中學習模式。該領域最初是在大約三十年前構思的，但由于這一代計算能力的局限性而沒有得到普及。

但是正如摩爾定律所規定的那樣，即使成本降低了一半，微芯片上的晶體管數量也會每兩年增加一倍，從那以后，人類教導機器進行自我思考的能力就呈指數增長。實際上，人工智能的學習速度現在已經完全超過了摩爾定律。

這些條件意味著深度學習最終將受到深度神經網絡算法爆炸性潛力的驅動，該算法需要大量計算，但如果有足夠的計算能力和數據集，最終將非常強大。

但是，既然這些機器能夠學習極其龐大和復雜的數據集，誰來教這些機器？誰決定AI需要知道什么？

首先，工程師和科學家決定AI的學習方式。然后，領域專家會針對正在解決的任務范圍內的機器人，如協助倉庫物流專家，醫學影像專家或安全顧問，提出建議。

AI如何處理這些輸入分為兩個不同的類別：規劃和學習。

規劃涉及所有變量都已已知的場景，而機器人只需要以其移動每個關節的速度即可完成諸如抓取物體之類的任務。

另一方面，學習涉及一個更加結構化，動態的環境，在這種環境中，機器人必須預料到無數不同的輸入，并在此過程中做出相應的反應。

學習可以通過許多不同的形式進行，但其中三種是：演示包括通過指導實踐對機器運動進行物理訓練。仿真是通過3D人工環境進行的，振工鏈工業自動化平臺。

最終，可以向機器饋送人員或其他機器人執行自己希望掌握的任務的視頻或數據。所有這三個代表訓練數據的類型，是AI算法可以用來識別和學習的帶標簽或帶注釋的數據集。

對于當今復雜的機器學習行為而言，培訓數據變得越來越必要。為了使ML算法能夠選擇數據中的模式，ML團隊需要向其提供大量準確的訓練數據。

數據的準確性和豐富性對于成功至關重要。大量不正確或損壞的數據將導致算法無法正確學習或得出錯誤的結論。

如果您的數據集中在火車上，并且輸入了獅子的圖片，那么您仍然會乘坐火車。

這被稱為缺乏適當的數據分配。訓練數據不足會導致學習曲線過高，可能無法充分發揮其設計潛力。

足夠的數據涵蓋大多數想像的場景和邊緣情況，對于進行真正的學習至關重要。

機器學習目前正在廣泛的行業中部署，從房地產和財務計劃到文學和詩歌。

目前，無人駕駛車輛正在協助建筑業，部署在無數的現場作業現場。

建筑公司使用諸如Superb AI之類的數據培訓平臺來創建和管理可教授ML模型的數據集，從而避免人類和動物進入并進行組裝和建造。

在醫療領域，國際知名大學的研究實驗室部署了培訓數據，以幫助Computer Vision模型識別MRI和CT掃描圖像中的腫瘤。

這些最終不僅可以用于準確診斷和預防疾病，還可以訓練醫療機器人進行手術和其他挽救生命的程序。

訓練有素的機器人尋腫瘤助手可以整夜執行工作，甚至在墓地輪班的醫生和護士一天回家之后也是如此。

培訓數據，機器學習和人工智能具有巨大的機會，最終可以幫助機器人發揮其潛力，以釋放醫療和技術突破，減輕人類的單調和艱巨的勞動，甚至縮短40小時的工作時間周。

采用復雜機器學習計劃的技術公司有責任在公眾中進行教育并建立信任，以便可以使這些進步真正幫助提升人類水平。

但是人類在這里也要承擔責任，因為他們有責任對這些新興的學習領域進行教育和熟悉。

工程師和數據分析人員將在教學和培訓機器方面盡最大的努力來最好地為我們提供幫助。

但是，輿論本身就是一種強大的杠桿，當然可以利用它來幫助塑造和構筑我們人機教學與合作的未來，振工鏈工業自動化平臺。
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