人工智能有片刻。一个人只需要每周随意浏览新闻，看看人工智能和机器学习的话题已经像常春藤一样增长，将其卷须扩展到各种故事中，例如种族偏见，雇用和确定蜘蛛。
但是，对于我们在收件箱，杂志和晚间新闻中对AI的所有不同应用，工程界以外的人很少对术语的真正含义或我们越来越依赖的机器人和算法如何知道如何做有深刻的了解人类分配给他们的复杂工作。
对于初学者来说，机器学习中涉及的机器比人形助手更可能采用无形的蜂巢形式。
在女仆罗西（Rosie）首次在《杰森一家》上迷住了美国黄金时间电视观众后近60年，几乎所有业务领域都对机器人的思想和算法提出了要求。
用上下文和经验来充实这些机器头脑需要教学和培训。但是人类只能教这么多的人工智能，或者至少只能教这么大的规模。
因此，机器学习是超出此范围的研究领域，其中使用大量数据缓存来教授所讨论的算法和物理机器。机器学习有许多不同的学科， 学习是其中的主要子集。
学习利用神经网络层从数据集中学习模式。该领域最初是在大约三十年前构思的，但由于这一代计算能力的局限性而没有得到普及。
但是正如摩尔定律所规定的那样，即使成本降低了一半，微芯片上的晶体管数量也会每两年增加一倍，从那以后，人类教导机器进行自我思考的能力就呈指数增长。实际上，人工智能的学习速度现在已经完全超过了摩尔定律。
这些条件意味着 学习最终将受到 神经网络算法爆炸性潜力的驱动，该算法需要大量计算，但如果有足够的计算能力和数据集，最终将非常强大。
但是，既然这些机器能够学习极其庞大和复杂的数据集，谁来教这些机器？谁决定AI需要知道什么？
首先，工程师和科学家决定AI的学习方式。然后，领域专家会针对正在解决的任务范围内的机器人，如协助仓库物流专家，医学影像专家或安全顾问，提出建议。
AI如何处理这些输入分为两个不同的类别：规划和学习。
规划涉及所有变量都已已知的场景，而机器人只需要以其移动每个关节的速度即可完成诸如抓取物体之类的任务。
另一方面，学习涉及一个更加结构化，动态的环境，在这种环境中，机器人必须预料到无数不同的输入，并在此过程中做出相应的反应。
学习可以通过许多不同的形式进行，但其中三种是：演示包括通过指导实践对机器运动进行物理训练。仿真是通过3D人工环境进行的，振工链工业自动化平台。
最终，可以向机器馈送人员或其他机器人执行自己希望掌握的任务的视频或数据。所有这三个代表训练数据的类型，是AI算法可以用来识别和学习的带标签或带注释的数据集。
对于当今复杂的机器学习行为而言，培训数据变得越来越必要。为了使ML算法能够选择数据中的模式，ML团队需要向其提供大量准确的训练数据。
数据的准确性和丰富性对于成功至关重要。大量不正确或损坏的数据将导致算法无法正确学习或得出错误的结论。
如果您的数据集中在火车上，并且输入了狮子的图片，那么您仍然会乘坐火车。
这被称为缺乏适当的数据分配。训练数据不足会导致学习曲线过高，可能无法充分发挥其设计潜力。
足够的数据涵盖大多数想像的场景和边缘情况，对于进行真正的学习至关重要。
机器学习目前正在广泛的行业中部署，从房地产和财务计划到文学和诗歌。
目前，无人驾驶车辆正在协助建筑业，部署在无数的现场作业现场。
建筑公司使用诸如Superb AI之类的数据培训平台来创建和管理可教授ML模型的数据集，从而避免人类和动物进入并进行组装和建造。
在医疗领域，国际知名大学的研究实验室部署了培训数据，以帮助Computer Vision模型识别MRI和CT扫描图像中的肿瘤。
这些最终不仅可以用于准确诊断和预防疾病，还可以训练医疗机器人进行手术和其他挽救生命的程序。
训练有素的机器人寻肿瘤助手可以整夜执行工作，甚至在墓地轮班的医生和护士一天回家之后也是如此。
培训数据，机器学习和人工智能具有巨大的机会，最终可以帮助机器人发挥其潜力，以释放医疗和技术突破，减轻人类的单调和艰巨的劳动，甚至缩短40小时的工作时间周。
采用复杂机器学习计划的技术公司有责任在公众中进行教育并建立信任，以便可以使这些进步真正帮助提升人类水平。
但是人类在这里也要承担责任，因为他们有责任对这些新兴的学习领域进行教育和熟悉。
工程师和数据分析人员将在教学和培训机器方面尽最大的努力来最好地为我们提供帮助。
但是，舆论本身就是一种强大的杠杆，当然可以利用它来帮助塑造和构筑我们人机教学与合作的未来，振工链工业自动化平台。
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