Trí tuệ nhân tạo và Robotics có khác nhau không?

Tôi cần giúp đỡ trong việc phân biệt giữa AI và Robotics. AI và Robotics là hai lĩnh vực khác nhau hay robot là một chủ đề trong AI?

Tôi muốn theo đuổi sự nghiệp trong AI và Robotics. Vì vậy, tôi cần đề nghị có giá trị của bạn. Tôi đã tìm kiếm trên web và một số trường đại học mà tôi muốn đăng ký và tôi không thể tìm thấy bất kỳ điều gì mà tôi đang tìm kiếm.

Họ khác nhau. Chúng thường được sử dụng cùng nhau, nhưng cả hai không liên quan cụ thể.

Trí tuệ nhân tạo là một nhánh của khoa học máy tính tập trung vào giải quyết các vấn đề truyền thống khó khăn cho máy tính - các nhiệm vụ trở nên phức tạp hơn theo cấp số nhân hoặc theo yếu tố cho mỗi lần tăng đầu vào. Một ví dụ về điều này sẽ là vấn đề chỗ ngồi trong phim XKCD , có 120 tùy chọn cho 5 người nhưng 2.432.902.008.176.640.000 tùy chọn cho 20 người. Một ví dụ khác sẽ xử lý hàng ngàn điểm bạn nhìn thấy trong hình ảnh LiDAR (như thế này) để xây dựng một kế hoạch điều hướng qua một khu vực. Lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo cố gắng tìm các lối tắt hợp lý để có được các giải pháp chấp nhận được cho các loại vấn đề này; sẽ mất quá nhiều thời gian để đánh giá từng giải pháp có thể một cách riêng biệt sau đó chọn giải pháp tốt nhất.

Các hệ thống robot đơn giản là các hệ thống cơ học có thể đo lường và phản ứng với môi trường của chúng để theo đuổi một mục tiêu nào đó. Điều này có thể đơn giản như việc cân bằng một con lắc ngược , không cần AI. Ngoài ra, nó có thể phức tạp như nhận ra khăn gấp , đòi hỏi AI phải sắp xếp những thứ như "vật thể nào là khăn", "làm thế nào để tôi nhặt chúng", "làm thế nào để tôi di chuyển để gấp chúng", v.v.

Nói tóm lại, AI là một trong nhiều công cụ mà một kỹ sư robot có thể tích hợp vào một hệ thống robot.

AI có nghĩa là những thứ khác nhau đối với những người khác nhau và gói gọn một số lượng lớn các lĩnh vực phụ: tầm nhìn, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, biểu diễn tri thức và kỹ thuật, học máy, v.v. Nhiều người, nếu không phải tất cả, các lĩnh vực của AI đều có ứng dụng cho robot; tuy nhiên, thực hiện nghiên cứu AI không có nghĩa là bạn trực tiếp hoặc bằng mọi cách, làm việc với robot. Làm việc với robot không nhất thiết là bạn cũng phải nghiên cứu trí tuệ nhân tạo.

Ngoài đầu tôi, đây là một vài chương trình hay (ý kiến ​​của tôi, dựa trên nghiên cứu và sở thích của tôi): Georgia Tech , MIT , CMU , Stanford , Brown , Johns Hopkins , v.v.

Lưu ý:
Có thể khác nhau đối với bằng thạc sĩ, nhưng nếu bạn đang muốn nghiên cứu, bạn không nên đánh giá các trường dựa trên danh tiếng chung của một ngành cụ thể của bộ phận CS. Thay vào đó, bạn nên tìm kiếm các giáo sư cụ thể mà bạn muốn tiến hành nghiên cứu. Ở trong một ngôi trường nổi tiếng là điều tuyệt vời, nhưng nếu các giáo sư không làm những gì bạn quan tâm, thì bạn đang tự làm mất tinh thần.

Nếu bạn muốn hiểu sự khác biệt giữa robot và AI, bạn có thể nghĩ đại khái về nó như những sinh vật và bộ não (chính xác hơn là hệ thống thần kinh).

Trước hết, không phải tất cả các sinh vật có một bộ não. Họ có thể có dây thần kinh cho phép họ hành động theo phản xạ. Họ là tương đương với robot không có AI (lưu ý: định nghĩa của AI không phải là đó chính xác).

Có một số sinh vật có bộ não, nhưng bộ não khá ngu ngốc (theo nghĩa là nó có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, nhưng nó không thể học những cách mới cho nó). Đó là những robot có thuật toán phức tạp hơn, nhưng vẫn không học được, điều mà một số người coi là không có AI và một số coi là một loại AI cụ thể.

Những người thú vị là những người có bộ não họ sử dụng để học (ví dụ như con người, mèo, cá heo, voi, v.v.). Họ giống như những robot có AI.

Tóm lại, robotics là cả một bộ khoa học; toán học, vật lý, cơ học, điện tử, vật liệu, điều khiển, hình học, trí tuệ nhân tạo và nhiều thứ khác. Tuy nhiên, mỗi khoa học tự nó vượt xa robot.

Nếu bạn đi sau khi học AI, cuối cùng bạn có thể áp dụng nó trong chế tạo robot hay không, tùy thuộc vào quyết định của chính bạn sau này. Nếu bạn đi sau khi học robot, bạn có thể sẽ làm việc với AI của nó hay không, tùy thuộc vào quyết định của chính bạn sau này.

Do đó, khuyến nghị của tôi là nghĩ về các khả năng. Ví dụ, nếu bạn quan tâm đến AI trong chế tạo robot bây giờ, điều gì sẽ xảy ra nếu bạn mất hứng thú với nó trong tương lai? Nếu bạn thường quan tâm đến phần mềm thuật toán, hãy chọn AI. Nếu bạn thay đổi suy nghĩ về robot, bạn vẫn có một cái gì đó để tập trung vào. Nếu bạn đặc biệt quan tâm đến việc xây dựng những thứ thực sự, hãy đi với robot. Nếu bạn thay đổi suy nghĩ về AI sau này, bạn vẫn có thể làm việc trên robot.

Cả hai, robot và trí tuệ nhân tạo, là các lĩnh vực chồng chéo mạnh mẽ. Nhưng không ai trong số họ là tập hợp con của người khác.

Ví dụ, robot bao gồm thiết kế phần cứng, thông thường * không liên quan đến trí tuệ nhân tạo. Mặt khác, trí tuệ nhân tạo bao trùm rất nhiều trường dữ liệu lớn không được kết nối với robot, như dự đoán thời tiết hoặc thị trường chứng khoán. Các lĩnh vực được chia sẻ của cả hai ngành là thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tìm đường, lập kế hoạch hành vi, ra quyết định.

Tôi cũng quan tâm đến sự nghiệp robot. Lời khuyên mà tôi nhận được nhiều lần là đi sâu vào trí tuệ nhân tạo vì đây là thách thức lớn nhất trong ngành robot hiện nay. Trong hầu hết các dự án robot, thiết kế cơ khí hoặc điện tử không phải là biên giới, mà là phần mềm.

Loại người đã giải quyết hầu hết các vấn đề phần cứng. Nghiên cứu vẫn cần thiết để tối ưu hóa nhưng trong trí tuệ nhân tạo, có thể xảy ra một bước đột phá. Mặc dù một bước đột phá như vậy vẫn còn gây tranh cãi, nó vẫn là lĩnh vực phát triển hơn.

_{* Sử dụng trí tuệ nhân tạo trong thiết kế phần cứng sẽ rất thú vị. Tôi không biết nếu ai đó đã làm điều đó.}

Sử dụng hệ thống phân loại:

• Đối với đầu vào, robot sẽ đánh giá, cảm giác / cảm biến và vượt qua phương pháp luận. (Nghiên cứu logic tiêu chuẩn).
• Đối với đầu vào, AI sẽ đánh giá, cảm giác / cảm biến và áp dụng phương pháp logic. (Robotics nâng cao và lập trình cấp cao).
• Đối với đầu vào, con người sẽ đánh giá, cảm nhận và phản ứng thông qua phương pháp luận. (Nghiên cứu nhận thức).

Tiếp tục (Đối với đầu ra ... Tiếp tục). (Đối với quá trình ... Tiếp tục). (Đối với bộ nhớ ... Tiếp tục). (Để phản hồi ... Tiếp tục). (Để kiểm soát ... Tiếp tục).

Ví dụ sống: Kiến mặc dù có cuộc sống nói chung cũng sẽ vấp phải phương pháp - một chút robot. Động vật có trí thông minh thường sẽ áp dụng một tập hợp các đặc điểm - hơi nhân tạo. Con khỉ đầu chó với bàn tay mắc kẹt trên cây khi người nông dân đi cùng với khẩu súng là một khai thác hợp lý cho thấy những người cung cấp thông tin không chính xác đang được sử dụng để làm chủ phản ứng cần thiết. Con người IQ thấp hơn có thể hiển thị những khó khăn tương tự. Tại những điểm thấp trong một ngày bạn có thể nhận thấy những khó khăn tương tự đang nổi lên.

Về kết quả Con người không toàn năng, và do đó, có thể bị vượt qua bởi độ phức tạp ít hơn hoặc cao hơn. Do đó, kết quả là hữu cơ khi một loạt các phức tạp được đưa vào một quá trình hoạt động. vd: Ant's vạch ra những con đường kỳ lạ!

Cách sử dụng mở rộng của mô hình học thuật / ngữ nghĩa Một cấu trúc robot có thể được mở rộng thành một tập hợp hoạt động lớn hơn, nhưng không tự động chứng minh rằng mình đủ tiến bộ để được coi là bất kỳ loại trí thông minh nào. Đó là (một chủ đề) được ghi nhận cho các nghiên cứu tổ chức lớn, và trong các nghiên cứu để so sánh với các tổ chức côn trùng. Khai thác đơn giản không đủ để đáp ứng sự phát triển của trí thông minh bậc cao.

* Không được xem xét trong câu trả lời này: là thiết kế phát triển. Như nghiên cứu trong thực vật và nghệ thuật (ví dụ).

Nghiên cứu

Câu hỏi thông minh: http://media.johnwiley.com.au/product_data/excerpt/40/11183378/1118337840-238.pdf

Ví dụ về sự phức tạp bị đánh bại bởi trí thông minh bậc thấp: ... hal.archives-ouvertes.fr/hal-00917542/

Nghiên cứu hiệu suất tiến hóa ở những cá nhân hạn chế: ... / xu hướng / khoa học thần kinh // lấy / pii / S0166223613000039? Cc = y

Khá nhiều người tìm thấy bất cứ điều gì bằng cách tìm kiếm: "thông minh hành vi + {từ khóa / đặc sản}": http://scholar.google.com/scholar?q=behavior+intellect+robot&btnG=&hl=vi&as_sdt=0%2C5&as_ylo=2013

Một mô hình robot cơ bản

Nhận thức:

thu thập dữ liệu đầu vào từ môi trường bằng cảm biến (Giống như máy quét và máy ảnh Laser).

Kế hoạch:

Đây là phần mà AI phát huy tác dụng (vì robot liên quan đến đầu vào đến từ các cảm biến tạo ra các quyết định thông minh như: nơi nào trên thế giới anh ta được gọi là Bản địa hóa hoặc đi đâu để tìm mục tiêu, v.v.

Hoạt động:

Hành động là đầu ra có nghĩa là các lệnh được đưa ra cho các Thiết bị truyền động (như động cơ và động cơ). Điều này thuộc lĩnh vực lý thuyết điều khiển & Hệ thống điều khiển . Sử dụng toán học chuyên sâu Hệ thống đại số tuyến tính và điều khiển cũng liên quan đến nhận thức (cả Cảm giác bên ngoài và Cảm giác bên trong)

Lý lịch:

Robotics là 4 thứ cơ bản - Thiết kế (Đn), Kỹ thuật cơ khí (ME), Kỹ thuật điện / điện tử (EEE) và Khoa học máy tính (CS). Bây giờ tùy thuộc vào trường đại học bạn chọn thành phần của bốn môn học này sẽ thay đổi mạnh mẽ. Tôi tốt nghiệp Robotics từ Đại học West of England, nơi tập trung hoàn toàn vào EEE + CS. Bây giờ vì chỉ có rất nhiều thứ có thể được bảo hiểm trong 3 năm, thành phần Khoa học Máy tính được tạo thành từ AI, Nguyên tắc Thiết kế Phần mềm và Lập trình (bắt đầu bằng C, sau đó là MATLAB và cho AI bất kỳ PL nào quan tâm).

Trí tuệ nhân tạo (AI):

Khi nói đến AI, các chủ đề được bảo hiểm bao gồm (không toàn diện),

• Đại diện kiến ​​thức, vấn đề, không gian tìm kiếm và kỹ thuật.
• Các mô hình AI trong Robotics (Hành vi, Phản ứng, Cố ý, v.v.)
• AI tiên tiến - Học máy, Thuật toán di truyền, Kỹ thuật tối ưu hóa (Swarms, hạt v.v.), Logic mờ, Mạng thần kinh, Hệ thống suy luận mờ Neuro thích nghi, v.v.
• Tầm nhìn máy tính.

Bạn không thể tách rời Robotics khỏi AI. Để thực sự nói rằng một khóa học là Robotics, nó cần phải có bốn yếu tố trong một số sáng tác mà tôi đã đề cập khi bắt đầu, đó là tất cả mọi thứ trừ Robotics.