KUC711AE101 3BHB004661R0101 ABB

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ABB控制单元KUC711AE01 3BHB004661R0001、KUC711AE101 3BHB004661R0101、KUC711AE 3BHB004661R0001、07KT98 GJR5253100R0278、07KT98 GJR5253100R4278、07KT98C GJR5253100R028、07KT97 GJR5253000R4270

智能机器（包括形形色色的“机器人”）的优点和缺点同样鲜明。它们能够更迅速更高效地完成很多人类难以承担的工作：在实验室、计算中心等需要运算的环境，在工厂流水线、组装车间等辛苦又单调的环境，在核污染现场、深海、太空等人类不宜接触的环境，到处都有智能机器的身影。

处理数据是机器的强项。多年以前分析较大规模的数据需要动员许多具备专业知识的人共同参与，还往往耗时良久，而现在，遍及全球的互联网与传感网时刻都在生成海量的、多维的数据，依靠人脑无法有效处理，而用计算机来分析，也就是一眨眼的事。借助机器的力量，人们可以更快地由现象抽取规律，由规律导出结论。而今，AI与大数据的结合，已表现在每个领域、每个应用中。未来的两三年，初步拥有了看、听、连接能力的多元化的设备会反过来推动AI研究的跃进，因为更多的数据会让机器不断发现更准确的规律和更贴近事实的因果。

但在可见的未来，让机器拥有接近于人的自主选择、判断、创造与决策能力仍不容易。就像聪明的Cortana，在安静的办公室里可以听懂你说什么，并遵照你的指令帮你拨电话、发信息、查影讯、订餐厅，但如果是在嘈杂的公众场合，比如音乐节现场或鸡尾酒会上，Cortana一定会变得不那么聪明，因为太多的声音信号让她无法分辨有用的信息。但换做是人呢？即便现场宾客再多，声音再嘈杂，没法听清楚谈话对象的每一句话，但多数情况下，你仍然能猜对、补足并理解对方发送的信息，因为你的大脑在全神贯注之下，能够去除环境杂音，捕捉到想听的信号，同时基于对谈话对象所处领域和语言习惯的了解，你可以用想象和思维延展填上没听清的语句漏洞，而且准确率相当高。今天的AI可没有这种能力。

同样道理，机器翻译工具可以给出词语的释义，甚至帮我们逐字逐句翻译每句话，但如果是现场即听即译的情况下，逐字逐句翻译既没有必要，也不太可能，因为倾听、辨识、翻译、选择词句都需要思考，但倘若翻译者很了解发言者，也知道之前他曾经讲过类似的话题，就会比较省力，很多时候，发言者讲了很长一段话，翻译者只用一两句成语就能概括与传达准确的意旨；反之，发言者只是说了一个与学术相关的句子，翻译者可能既要表达原意，还要添加注释，来让周边的非专业听众能够明白——这是专属于人的Generate and Test（半猜测半验证）能力，AI并不具备。

结合各种感官捕获的信号与过往的知识积淀去处理信息、判断并做出决策，这是人的专长。机器的优势是数据处理、模式识别，而不是判断、创造与综合。所以我相信，无论AI科技发展得多么迅速，人与机器之间，依然会是主宰与助手的关系。

真正有用的机器人不一定是人的形象，人形机器有趣但不实用。试想一下，当你站在一台高大强壮的人形机器旁，会不会油然而生恐惧感呢？客观地说，粗壮又庞大的机器人只适合工厂和工地，我们可以幻想一种普遍适用且长得与人相像的全能机器，但这种设备的拥有成本一定很高，此外还有空间和能耗等现实问题。现实中，已开始帮助我们做各种工作的机器大多是小巧和悦目的，未来我们的办公室、我们的家都会变得越来越智能，但“智能”会无形地隐藏在吊灯里、电视中、墙壁上，更像是人类生活在智能机器中，而不大可能只是以人的形象提供服务的机器人。

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