大数据|IEEE Fellow李世鹏 :人工智能与机器人前沿研究之思考( 二 )
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虽然成果颇丰,但成也萧何败也萧何。深度学习依赖于大数据,其瓶颈也在于大数据。例如国内的智能语音技术尽管处于行业领先,但仍依赖技术积累和数据积累。现在想要让深度学习发挥巨大威力,仍然需要大量数据的加持,如果想让深度学习从一个领域扩展到另一个领域,也少不了数据支撑。
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众所周知,在机器人领域,波士顿动力公司的产品最“像人”,如上动图,机器人跳舞丝毫看不出生硬的感觉。但受计算资源、能量、运动控制的限制,它只能运行几十分钟。其实,波士顿动力机器人的运行方式是基于电机驱动,存在很多缺点,例如刚性运动、自重比较大、反应速度和灵活性的矛盾以及耗能大。
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