机器人学的三大法则

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机器人学的三大法则

1、行为准则:认可道德原则和法则,不给予任何有害的消极教育、从而使大家健康而幸福。

2、学习原则:以启发式的方式逐步建立机器人的知识体系,全面利用有限的计算资源,使机器人能够实时获取新信息,以帮助其系统运作。

3、建模原则:机器人必须能够根据一定的约束条件,开发模型用于预测未知事物的行为,以及根据这个模型做出科学逻辑的决策。

机器人学是一门复杂的研究领域,要求机器人得以实现可视、听觉、语言、行为等多方面的认知。因此,为了有效地掌控机器人这一复杂的系统,首先就需要建立一套精确的认知机器人学的方法论,明确它的目的和原则。

机器人学的三大原则是:行为准则,学习原则和建模原则。

行为准则是指机器人在完成工作目标时,务必要遵循一定的道德和法律规定,以确保机器人不对任何无害侵害人类的行为。这一准则指出,机器人不得以任何形式如违反法律或其他人的行为来危害他人的利益。

学习原则,是指机器人可以通过实时的学习,建立自己的知识体系,增加其系统性能。机器人通过启发式的学习,可以以有效的方式获取新的知识,提升其计算能力,以应对日新月异的环境要求。

建模原则,是指机器人可以根据一定的理论模型和技术,建立正确的模型,从而预测并分析未知事物的行为,同样可以根据获得的模型,做出适合的控制决策。通过建模可以使机器人学习过程变得开放、智能化,以帮助机器人更好地解决系统性问题。


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