一、人工智能如何与康复结合？
人工智能与康复结合可以通过以下方式实现：1. 个性化定制：利用人工智能技术，根据每个人的康复需求和目标，为其制定个性化的康复计划。这些计划可以包括特定的训练科目、难度等级和目标达成时间等。2. 虚拟现实训练：人工智能可以通过虚拟现实技术为康复者提供模拟的环境和情境，使其在安全的环境中进行各种训练，如平衡、步态、抓握等。3. 在线监测与评估：人工智能可以通过实时监测和评估康复者的身体状况、运动数据等，为其提供及时的反馈和建议，帮助其更好地进行康复训练。4. 数据分析与优化：人工智能可以对康复者的数据进行深入分析，为其提供可视化的数据报告，帮助其更好地了解自己的康复进程和效果，同时为康复治疗团队提供优化康复计划的数据支持。总之，人工智能与康复结合有助于提高康复效率和质量，为康复者提供更好的康复服务。
二、人工智能与机器人的结合的利与弊？
利是人类的到了便利，弊是人可能会被机器终结
三、人工智能与医疗的结合与分析？
人工智能与医疗结合可以做导医，可进行远程会诊等。
四、人体与机械结合成机器人的电影？
1966年的《神奇的旅程》或《奇异的航行》（FantasticVoyage）第一部利用微缩科技拍摄人体内部的科幻片。故事描述一名苏联科学家逃到美国，因为他的脑血管遭到间谍破坏而命在旦夕。五名美国医生被缩小成几百万分之一置于水中，注射进科学家体内进行血管手术，后任务完成经眼睛逃出。这是根据艾萨克·阿西莫夫(IsaacAsimov)的同名科幻小说改编的电影。
五、作文培训怎么结合人工智能？
作文培训的时候可以结合人工智能的例子，通过电子设备等工具来实行
六、如果atlas机器人（波士顿动力）和chatGPT（人工智能）结合会发生什么？
目前谷歌和微软已经做了一些相关的工作，但更侧重于task decomposition，亦即将高层指令分解成一系列预定义好的低层指令下发给下游模型进行执行，这点其他答主的回答里也有提及。
但于我而言，如果想让机器人真正实现革命性的进展——亦即使机器人具有更泛化的应用场景、更高超的运动技巧、更敏捷的反应力，需要克服的可能是“端到端控制”这个大难题：作为人类，我们是不会刻意地将每一个动作都形式化的，否则应对现实世界中各式各样场景所需的“动作库”将会过于庞大。端到端的建模一般来说是LLM的优势所在，但在机器人领域却恰恰难以简单地实现端到端。在我看来，起码有以下四个紧密耦合的挑战：
高可行性（feasibility）的动作生成
目前的业界学界主流还是偏向于在底层使用LQR之流的传统控制器，因为它们拥有良好的数学形式，可以明确地把动力学约束写进去，从而保障产生的控制序列一定是合理的，不会出现一些匪夷所思的控制序列（例如要求机器人把左脚趾头抬高到脑门上）。相比之下，生成式模型就时常给出这一类的控制序列，因为动力学模型真的很难学习，而且往往也难以用所谓“直觉”进行推断。设想一下——你能够猜测一个塑料水杯从桌子上落到地面后经过几次弹跳最终会落到哪里吗？
高鲁棒性要求
这个挑战牵涉到另一个在机器人领域臭名昭著的问题，Sim2Real。由于现实世界中存在的种种不确定性（传感器噪音、驱动器误差、系统通信延迟），用于建模和训练模型的参数和真实的参数往往会有一定的出入，而由于复杂动力学系统的高度混沌性，在将模型在两个动力学系统之间迁移时可能会出现“差之毫厘，失之千里”的现象。
目前常用的解决方案有几种。其一是进行更加精确的建模（比如将噪声也建模在内），但这种方法与LLM的路数如何结合，可能需要进一步斟酌。其二是在数据中注入噪声（亦即data augmentation），但对于LLM+Dynamic system这一特定的应用领域，需要多大规模的数据泛化，是不得而知的。
实时性要求
相对而言是一个很容易想到的瓶颈问题了，机器人系统的具有相对较高的控制频率要求，是目前的LLM暂时满足不了的。不过这个问题也许可以随着硬件系统的进化而解决。
不由得想起来曾几何时，小规模的神经网络模型还因为具有相对于传统迭代式优化器更高的运行效率而被视为一种提高实时性的方案（笑
数据集要求
模型和数据是AI的两条支柱，ChatGPT的出现离不开前人贡献的大规模语料数据集，OpenAI自己也投入了大量资金来生产训练所需的数据。相比之下，足式机器人领域缺乏完善的大规模公开数据集，在现实世界中收集数据的成本也远比其它大部分AI应用要昂贵。在相对廉价的虚拟环境中收集数据，便又会面临之前提到的Sim2Real问题。
七、人工智能与vr结合的产物？
那就是智能机器人，可以自主控制
八、人工智能结合了哪些科技？
1.人机对话智能交互技术；这项技术能让人类做到真正与机器智能的对话交流，机器人不仅能理解用户的问题并给出精准答案，还能在信息不全的情况下主动引导完成会话。当前这一块做得比较成熟的谷歌与Facebook。
2.液态金属控制技术；这个大家也许能脑补出终结者里面的液态机器人。当然目前离达到那种程度还差十万八千里。这项技术的核心就是，通过控制驱动电磁场外部环境，对液态金属材料进行外观特征、运动状态的准确控制。目前在智能制造领域开始试验其实用性能。将来的某一天或许真能达到“七十二变”也不一定。
NO 3．脑机接口技术；它能使人类用意念控制机器。是不是已经有点科幻的味道出来了。此技术通过对神经系统电活动和特征信号的收集、识别及转化，使人脑发出的指令能够直接传递给指定的机器终端，在人与机器人的交流沟通领域有重大创新意义。如果实现的话，未来的人们是否很多事情动动脑就能实现了呢？
NO 4．敏感触觉技术；简单来说就赋予机器人可以感觉的皮肤。该技术是采用基于电学和微粒子触觉技术的新型触觉传感器，能让机器人对物体的外形、质地和硬度更加敏感，最终胜任医疗、勘探等一系列复杂工作。当前顶尖的天空探索机器人都是有运用此技术的。
NO 5．柔性机器人技术；通俗来讲就是软体机器人，最大的特点就是采用柔韧性材料制造，可以最大范围内任意改变自身形状，能到达很多一般技术无法企及的地方，实现检测。比如某些重要的管道检查、医疗诊断、侦查探测等领域都有它们的身影。
NO 6．情感识别技术；此技术赋予机器人类似人类的情感，即“心理活动”的产生。这样可以对人类情感甚至是心理活动更有效的识别，使机器人获得类似人类的观察、理解、反应能力。当然这一块界限会比较模糊也比较危险。但是在辅助医疗康复、刑侦鉴别等领域确实会有无可比拟的优势。
NO 7．生肌电控制技术；通俗来讲就是通过生物体的生物信号，去控制机器人。这个应用场景我们在科幻电影里经常能看到。该技术的特点是利用人类上肢表面肌电信号来控制机器臂。未来的发展方向在于远程控制、医疗康复等领域。
NO 8．自动驾驶技术；这项技术大家可能并不陌生。已经逐步的成熟了，目前缺少的规范，相信走进我们的生活将是迟早的事情。它可为人类提供自动化、智能化的装载和运输工具，并延伸到道路状况测试、国防军事安全等领域。
NO 9．虚拟现实机器人技术；用虚拟现场代替真实现场，人类就可以完场很多目前无法完成的事情了。这也意味着将危险完全的隔离了。该技术可实现操作者对机器人的虚拟遥控操作，在维修检测、娱乐体验、现场救援、军事侦察等领域都有广阔的使用价值。
NO 10．机器人云服务技术；所有的电脑连接在一起造就了今天的互联网，从而也衍生出了不可估量的价值。加入将来机器人得到了普及之后，将所有机器人也连接在一起，会发生什么情况呢？当机器人本身作为执行终端，通过云端进行存储与计算，即时响应需求和实现功能，突破单机模式限制，有效实现数据互通和知识共享，将可以为用户提供无限扩展的功能服务。这画面太美，不敢想象啊！
九、人工智能和VR结合的产物？
VR虚拟现实最重要的是沉浸感和交互性，VR虚拟世界中的角色，如果想要实现交互性，那么人工智能一定会和VR结合的，这样才能让VR虚拟世界显得更真实。
十、人工智能与农业结合的利与弊？
人工智能与农业结合，可以大大的提高生产效率，但同时也会减少人工。又会有很多人失业。
