在模仿学习中进步的智能机器人

俗话说拷贝不走样！当以机器人为介导的面试是对称的视觉匿名设置时，它允许应聘者通过电脑屏幕看到面试官，而应聘者则是由一个远程操作的机器人代表。这样的设置试图通过减少面试官对应聘者的偏见，得到一个更公平的面试结果。然而，应聘者由于能够看到面试官和他的非言语反应，可能采取印象管理策略，进而影响面试结果。如果设置为对称的视觉匿名设置，即双方都由远程操作的机器人代表，可能会减少内隐偏见带来的影响，使面试过程更公平。本篇文章就做了后一种尝试，并将其与面对面的面试进行了对比。

面试中，机器人可以模拟操作员的头部和嘴唇动作，并传送操作员的讲话；有研究表明，该机器人被认为缺乏社会身份（如年龄、性别）和视觉线索，这使得面试者更加关注对话内容。
本研究对应聘者的公平知觉和入职意向进行了测量，结果显示，面对面的面试的公平知觉和入职意向水平比机器人介导的面试更高；可见，即使研究者进行了由机器人作为公平代理沟通者的尝试，应聘者的公平知觉水平仍然无法与面对面的面试相比。

据研究者的总结和小编的分析，可能的原因主要有以下两点，第一，机器人的外观可能会影响到被试对机器人的积极评价程度以及与机器人的交互程度；有应聘者在面试后的采访中称这个机器人长相奇怪。第二，本研究中的机器人更像是一个语音传输装置，它隐藏了所有的言语以及非言语线索，如果为机器人增加面部表情或身体动作，可能会带来应聘者的不同反应。

机器人行业的发展是时代的选择，机器人产业也在市场需求的推动下高歌猛进。然而，机遇的背后，危险正在潜伏。虽然中国的机器人市场被粉饰成一片火热景象，但是中国的机器人市场并不是歌舞升平，起码对国产机器人企业不是这样。创新力差、核心技术缺失、高端失守、低端重复等问题，都是限制中国机器人产业发展的重要因素。当前，中国机器人产业的几大行业问题可以概括为三大现象：散、杂、弱：

散：当前的机器人行业，企业多、品牌多、研发机构多，但众多的企业和研发机构之间缺乏沟通，各自为战，造成了低端技术重复研究，浪费了大量的时间和精力，而高端技术又无人研究，核心技术缺失。

杂:中国机器人产业的“杂”象主要表现在软件标准杂、通讯标准杂和行业标准杂。各个机器人厂家之间的产品不兼容，这一方面加剧了彼此之间的竞争，同时也为消费者在选用机器人产品的时候造成了困扰。

弱:国产机器人在与外来机器人品牌竞争中处于劣势，主要表现在资质弱势，品牌弱势和资金链弱势。国产机器人企业大部分起步都比较晚，而外国机器人公司在中国机器人市场布局多年，具有很强的品牌优势，造成了很多企业在采购机器人时完全不考虑国产机器人，即便国产机器人拥有很高的性价比。

机器人产业发展的问题最终都指向了技术问题，专利技术的创新与发展严重制约着中国机器人产业的进一步发展。通过研究机器人领域的全球专利布局现状、在华专利申请现状以及主要竞争对手现状，可以从知识产权的角度揭示我国工业机器人技术发展的机遇与挑战。

机器学习与基于规则技术的关键区别在于不需要显性编程，特别是在特定领域、行业和业务功能方面。诸如深度学习之类的高级技术可能根本不需要领域的专门知识，而在其他情况下，领域的专门知识是以选择或设计训练模型特征的形式提供的（在非机器学习应用程序中，称为变量、数据字段或数据属性）。
在这两种情况下，不需要显性编程绝对关键，而且实际上是机器学习要理解的最为重要的方面。让我们通过下面的案例来解释。
在机器学习出道之前，假设您是负责创建预测模型的程序员，该模型能够预测某类贷款的申请人是否会拖欠，因此决定是否应该批准该笔贷款。为此您可能编写一个很长的专门针对金融行业的软件程序，输入个人的FICO分数、信用记录和贷款申请类型等信息。代码包含许多非常明确的编程语句（例如条件语句和循环语句）。伪代码看上去（用普通英语编写的代码）可能像下面这样：

综上所述，国内企业在工业机器人产业论证中开展完整的专利分析评议，开展关键技术的专利分析能够提高技术研发起点、优化资源配置、加快研究进程，实现关键技术突破并进行再创新，从而快速提升技术创新能力；同时，掌握国外对标公司的专利布局、摸清型号发展与国外技术指标的差距，满足研发过程中对科技情报支撑信息的迫切需求。在此基础上，结合企业工业机器人产业领域技术优势和技术劣势，分析国外高新技术热点、空白点、发展动态和方向，为产业提出知识产权布局建议，为战略研究、项目论证、项目立项提供决策支撑。