ปัญญาประดิษฐ์และหุ่นยนต์แตกต่างกันหรือไม่?

ฉันต้องการความช่วยเหลือในการแยกแยะระหว่าง AI และ Robotics AI และวิทยาการหุ่นยนต์เป็นสองสาขาที่แตกต่างกันหรือเป็นวิชาหุ่นยนต์ใน AI หรือไม่?

ฉันต้องการประกอบอาชีพใน AI และ Robotics ดังนั้นฉันต้องการคำแนะนำที่มีค่าของคุณ ฉันค้นหาเว็บและมหาวิทยาลัยบางแห่งที่ฉันต้องการสมัครและไม่พบสิ่งที่ฉันกำลังค้นหา

พวกเขาแตกต่าง. มักใช้ร่วมกัน แต่ทั้งสองไม่เกี่ยวข้องกันโดยเฉพาะ

ปัญญาประดิษฐ์เป็นสาขาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่มุ่งเน้นการแก้ปัญหาที่ยากสำหรับคอมพิวเตอร์ - งานที่มีความซับซ้อนมากขึ้นหรือเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ สำหรับแต่ละปัจจัยที่เพิ่มขึ้นในการป้อนข้อมูล ตัวอย่างของปัญหานี้คือปัญหาในการฉายภาพยนตร์ XKCDซึ่งมี 120 ตัวเลือกสำหรับ 5 คน แต่ 2,432,902,008,176,640,000 ตัวเลือกสำหรับ 20 คน อีกตัวอย่างหนึ่งคือการประมวลผลคะแนนหลายพันคะแนนที่คุณเห็นในภาพLiDAR (เช่นนี้) เพื่อสร้างแผนสำหรับการนำทางผ่านพื้นที่ สาขาปัญญาประดิษฐ์พยายามค้นหาทางลัดที่เหมาะสมเพื่อรับวิธีการแก้ปัญหาที่ยอมรับได้สำหรับปัญหาประเภทนี้ จะใช้เวลานานเกินไปในการประเมินแต่ละวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้แยกจากกันแล้วเลือกทางออกที่ดีที่สุด

ระบบหุ่นยนต์เป็นเพียงระบบกลไกที่สามารถวัดและตอบสนองต่อสภาพแวดล้อมในการแสวงหาเป้าหมายบางอย่าง สิ่งนี้อาจง่ายเหมือนการปรับสมดุลลูกตุ้มแบบคว่ำซึ่งไม่ต้องใช้ AI หรืออาจเป็นเรื่องซับซ้อนเช่นเดียวกับการรู้จักผ้าเช็ดตัวพับซึ่งต้องใช้ AI ในการแยกแยะสิ่งต่าง ๆ เช่น "วัตถุใดบ้างที่เป็นผ้าเช็ดตัว", "ฉันจะหยิบมันขึ้นมาได้อย่างไร", "ฉันจะย้ายอย่างไรเพื่อพับพวกเขา" เป็นต้น

กล่าวโดยสรุป AI เป็นหนึ่งในเครื่องมือมากมายที่วิศวกรหุ่นยนต์อาจรวมเข้ากับระบบหุ่นยนต์

AI หมายถึงสิ่งที่แตกต่างกันไปสำหรับผู้คนที่แตกต่างกันและห่อหุ้มโดเมนย่อยจำนวนมากเช่นการมองเห็นการประมวลผลภาษาธรรมชาติการแสดงความรู้และวิศวกรรมการเรียนรู้ของเครื่อง ฯลฯ ส่วนมากถ้าไม่ใช่ทั้งหมด อย่างไรก็ตามการทำวิจัย AI ไม่ได้หมายความว่าคุณจะทำงานกับหุ่นยนต์โดยตรงไม่ว่าด้วยวิธีใดก็ตาม การทำงานกับหุ่นยนต์ไม่ได้หมายความว่าคุณจะทำการวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ด้วยเช่นกัน

นี่คือโปรแกรมที่ดีสองสามข้อ (ความเห็นของฉันซึ่งอิงจากการวิจัยและความสนใจของฉัน): Georgia Tech , MIT , CMU , Stanford , Brown , Johns Hopkinsเป็นต้น

NB:
มันอาจจะแตกต่างกันสำหรับปริญญาโท แต่ถ้าคุณกำลังมองหางานวิจัยคุณไม่ควรตัดสินโรงเรียนจากชื่อเสียงทั่วไปของภาคส่วนใดส่วนหนึ่งของภาควิชา CS แต่คุณควรมองหาอาจารย์ที่คุณต้องการทำการวิจัย การอยู่ในโรงเรียนที่มีชื่อเสียงนั้นยอดเยี่ยม แต่ถ้าอาจารย์ไม่ได้ทำในสิ่งที่คุณสนใจ

หากคุณต้องการเข้าใจความแตกต่างระหว่างหุ่นยนต์กับ AI คุณสามารถคิดอย่างคร่าว ๆ ว่ามันเป็นสิ่งมีชีวิตเทียบกับสมอง (แม่นยำกว่าระบบประสาท)

ก่อนอื่นไม่มีสิ่งมีชีวิตที่มีสมอง พวกเขาอาจมีเส้นประสาทที่อนุญาตให้พวกเขาทำหน้าที่สะท้อน พวกเขาจะเทียบเท่ากับหุ่นยนต์ที่ไม่มี AI (หมายเหตุ: ความหมายของ AI ไม่ได้ว่าแม่นยำ)

มีสิ่งมีชีวิตที่มีสมอง แต่สมองที่ค่อนข้างโง่ (ในแง่ที่ว่ามันสามารถทำงานที่ซับซ้อนได้ แต่มันไม่สามารถเรียนรู้วิธีการใหม่ ๆ ได้) นั่นคือหุ่นยนต์ที่มีอัลกอริธึมที่ซับซ้อนกว่า แต่ก็ยังไม่มีการเรียนรู้ซึ่งบางคนคิดว่าไม่มี AI และบางคนคิดว่าเป็น AI ที่เฉพาะเจาะจง

สิ่งที่น่าสนใจคือสิ่งที่มีสมองที่พวกเขาใช้ในการเรียนรู้ (เช่นมนุษย์, แมว, ปลาโลมาช้าง ฯลฯ ) พวกเขาเป็นเหมือนหุ่นยนต์ที่มี AI

โดยสรุปวิทยาการหุ่นยนต์เป็นทั้งชุดของวิทยาศาสตร์ คณิตศาสตร์, ฟิสิกส์, กลศาสตร์, อิเล็กทรอนิกส์, วัสดุ, การควบคุม, เรขาคณิต, ปัญญาประดิษฐ์และอื่น ๆ อีกมากมาย อย่างไรก็ตามวิทยาศาสตร์แต่ละตัวนั้นมีมากกว่าหุ่นยนต์

หากคุณไปหลังจากเรียนรู้ AI คุณอาจลงเอยด้วยการประยุกต์ใช้กับหุ่นยนต์หรือไม่ขึ้นอยู่กับการตัดสินใจของคุณเองในภายหลัง หากคุณไปเรียนรู้เกี่ยวกับหุ่นยนต์คุณอาจลงเอยด้วยการทำงานของ AI หรือไม่ขึ้นอยู่กับการตัดสินใจของคุณเองในภายหลัง

ข้อเสนอแนะของฉันคือการคิดถึงความเป็นไปได้ ตัวอย่างเช่นหากคุณสนใจ AI ในวิทยาการหุ่นยนต์ตอนนี้จะเกิดอะไรขึ้นหากคุณหมดความสนใจในอนาคต หากคุณสนใจซอฟต์แวร์อัลกอริทึมโดยทั่วไปให้เลือก AI หากคุณเปลี่ยนใจเกี่ยวกับหุ่นยนต์คุณยังคงมีบางสิ่งที่จะให้ความสำคัญ หากคุณสนใจสร้างสิ่งต่าง ๆ โดยเฉพาะให้ไปกับหุ่นยนต์ หากคุณเปลี่ยนใจเกี่ยวกับ AI ในภายหลังคุณยังสามารถทำงานกับหุ่นยนต์ได้

ทั้งหุ่นยนต์และปัญญาประดิษฐ์เป็นฟิลด์ที่ทับซ้อนกันอย่างยิ่ง แต่ไม่มีของพวกเขาเป็นส่วนย่อยของอื่น ๆ

ตัวอย่างเช่นหุ่นยนต์ครอบคลุมการออกแบบฮาร์ดแวร์ซึ่งโดยปกติ * ไม่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์ ในทางกลับกันปัญญาประดิษฐ์จะครอบคลุมเขตข้อมูลขนาดใหญ่จำนวนมากที่ไม่ได้เชื่อมต่อกับหุ่นยนต์เช่นการพยากรณ์สภาพอากาศหรือตลาดหุ้น สาขาที่ใช้ร่วมกันของทั้งสองสาขาคือการมองเห็นคอมพิวเตอร์การประมวลผลภาษาธรรมชาติการค้นหาเส้นทางการวางแผนพฤติกรรมการตัดสินใจ

ฉันสนใจอาชีพหุ่นยนต์เช่นกัน คำแนะนำที่ฉันได้รับหลายครั้งคือการดำน้ำในปัญญาประดิษฐ์เนื่องจากมันเป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในวงการหุ่นยนต์ในปัจจุบัน ในโครงการหุ่นยนต์ส่วนใหญ่การออกแบบเครื่องกลหรืออิเล็กทรอนิกส์ไม่ใช่เส้นขอบ แต่เป็นซอฟต์แวร์

คนทั่วไปได้แก้ไขปัญหาฮาร์ดแวร์ส่วนใหญ่แล้ว การวิจัยยังจำเป็นสำหรับการปรับให้เหมาะสม แต่ในด้านปัญญาประดิษฐ์ แม้ว่าการพัฒนาดังกล่าวจะเป็นที่ถกเถียงกัน แต่ก็ยังเป็นสาขาที่มีการพัฒนามากขึ้น

_{* การใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการออกแบบฮาร์ดแวร์น่าสนใจ ฉันไม่รู้ว่ามีใครทำเช่นนั้น}

การใช้ระบบการจำแนกประเภท:

• สำหรับการป้อนข้อมูลหุ่นยนต์จะวัดความรู้สึก / เซ็นเซอร์และการเดินทางผ่านวิธีการ การศึกษาตรรกะมาตรฐาน.
• สำหรับการป้อนข้อมูล AI จะวัดความรู้สึก / เซ็นเซอร์และใช้วิธีการทางตรรกะ (หุ่นยนต์ขั้นสูงและการเขียนโปรแกรมระดับสูง)
• สำหรับการป้อนข้อมูลมนุษย์จะวัดความรู้สึกและตอบสนองผ่านวิธี การศึกษาการรับรู้.

ดำเนินการต่อ (สำหรับเอาต์พุต ... ดำเนินการต่อ) (สำหรับกระบวนการ ... ดำเนินการต่อ) (สำหรับหน่วยความจำ ... ดำเนินการต่อ) (สำหรับข้อเสนอแนะ ... ดำเนินการต่อ) (สำหรับการควบคุม ... ดำเนินการต่อ)

ตัวอย่าง การมีชีวิต:มดแม้ว่าการมีชีวิตโดยทั่วไปจะเดินทางผ่านวิธีการเช่นกัน - หุ่นยนต์ตัวเล็ก ๆ สัตว์ที่มีความฉลาดโดยทั่วไปจะใช้ชุดของลักษณะ - ประดิษฐ์เล็กน้อย ลิงบาบูนที่มีมือติดอยู่บนต้นไม้เมื่อชาวนามาพร้อมกับปืนถือเป็นการใช้ประโยชน์อย่างมีเหตุผลโดยแสดงข้อมูลที่ไม่ถูกต้องเพื่อใช้ในการควบคุมปฏิกิริยาที่ต้องการ มนุษย์ IQ ต่ำกว่าสามารถแสดงปัญหาที่คล้ายกัน เมื่อถึงจุดต่ำสุดในหนึ่งวันคุณอาจสังเกตเห็นปัญหาที่คล้ายคลึงกัน

เกี่ยวกับผลลัพธ์ มนุษย์ไม่ได้มีพลังอำนาจทั้งหมดและสามารถเอาชนะได้โดยเท่าเทียมกันโดยความซับซ้อนที่น้อยกว่าหรือสูงกว่า ผลลัพธ์จึงเป็นแบบออร์กานิกเมื่อความซับซ้อนที่หลากหลายถูกสร้างเป็นกิจกรรมที่ก้าวหน้า เช่นโครงเรื่องของมดออกเส้นทางแปลก ๆ !

การใช้งานอย่างกว้างขวางของกระบวนทัศน์ทางวิชาการ / ความหมาย โครงสร้างของหุ่นยนต์สามารถขยายไปสู่ชุดกิจกรรมที่ใหญ่กว่า แต่ไม่ได้พิสูจน์ตัวเองโดยอัตโนมัติว่าก้าวหน้าไปพอที่จะพิจารณาความฉลาดทางปัญญา มันเป็น (หัวข้อ) ระบุไว้สำหรับการศึกษาองค์กรขนาดใหญ่และในการศึกษาเพื่อเปรียบเทียบกับองค์กรแมลง การเอารัดเอาเปรียบอย่างง่ายไม่เพียงพอที่จะตอบสนองการพัฒนาความฉลาดในการสั่งซื้อที่สูงขึ้น

* ไม่ถือว่าในคำตอบนี้: เป็นการออกแบบที่ได้รับการพัฒนา ดังที่ศึกษาในพืชและศิลปะ (ตัวอย่าง)

วิจัย

การตั้งคำถามอัจฉริยะ: http://media.johnwiley.com.au/product_data/excerpt/40/11183378/1118337840-238.pdf

ตัวอย่างของความซับซ้อนที่พ่ายแพ้โดยความฉลาดในการสั่งซื้อลดลง: ... hal.archives-ouvertes.fr/hal-00917542/

การศึกษาการพัฒนาในบุคคลที่ จำกัด : ... / Trends / neurosciences // สืบค้น / pii / S0166223613000039? cc = y

ค้นหาอะไรก็ได้โดยการค้นหา: "behavior intelligence + {keyword / special}": http://scholar.google.com/scholar?q=behavior+intelligence+robot&btnG=&hl=th&as_sdt=0%2C5&as_ylo=2013

หุ่นยนต์พื้นฐาน

การรับรู้:

รวบรวมข้อมูลอินพุตจากสภาพแวดล้อมโดยใช้เซ็นเซอร์ (เช่นเลเซอร์สแกนเนอร์และกล้อง)

วางแผน:

นี่คือส่วนที่AIเข้ามาเล่น (ในฐานะหุ่นยนต์ที่เกี่ยวกับอินพุตที่มาจากเซ็นเซอร์ทำให้มีการตัดสินใจที่ชาญฉลาดเช่น: ที่ใดในโลกที่เขาเรียกว่าLocalizationหรือที่ที่จะไปเพื่อหาเป้าหมาย ฯลฯ

หนังบู๊:

การกระทำคือผลลัพธ์หมายถึงคำสั่งที่กำหนดให้กับ Actuators (เช่นมอเตอร์และเซอร์โว) สิ่งนี้อยู่ภายใต้ทฤษฎีการควบคุมและระบบควบคุมการใช้คณิตศาสตร์เชิงเส้นพีชคณิตเชิงเส้นและระบบควบคุมยังเกี่ยวข้องกับการรับรู้ (ทั้งภายนอกและภายใน)

พื้นหลัง:

วิทยาการหุ่นยนต์คือ 4 สิ่ง - การออกแบบ (Dn), วิศวกรรมเครื่องกล (ME), วิศวกรรมไฟฟ้า / อิเล็กทรอนิกส์ (EEE) และวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ (CS) ตอนนี้ขึ้นอยู่กับมหาวิทยาลัยที่คุณเลือกองค์ประกอบของสี่วิชานี้จะแตกต่างกันอย่างมาก ฉันเป็นวิทยาการหุ่นยนต์จบการศึกษาจากมหาวิทยาลัยทางตะวันตกของอังกฤษที่เน้นเรื่อง EEE + CS ขณะนี้เนื่องจากมีเพียงมากที่สามารถครอบคลุมใน 3 ปีส่วนประกอบวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ประกอบด้วย AI หลักการออกแบบซอฟต์แวร์และการเขียนโปรแกรม (เริ่มต้นด้วย C แล้ว MATLAB และ AI ที่น่าสนใจใด ๆ PL)

ปัญญาประดิษฐ์ (AI):

เมื่อพูดถึง AI วิชาที่ครอบคลุมรวมถึง (ไม่ครบถ้วนสมบูรณ์)

• การนำเสนอความรู้ปัญหาช่องว่างการค้นหาและเทคนิค
• กระบวนทัศน์ AI ในวิทยาการหุ่นยนต์ (เกี่ยวกับพฤติกรรมปฏิกิริยาการพิจารณาและอื่น ๆ )
• AI ขั้นสูง - การเรียนรู้ของเครื่องจักร, อัลกอริทึมทางพันธุกรรม, เทคนิคการปรับให้เหมาะสม (Swarms, อนุภาค ฯลฯ ), Fuzzy Logic, โครงข่ายประสาทเทียม, Adaptive Neuro Fuzzy Inference Systems เป็นต้น
• วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์.

คุณไม่สามารถแยกหุ่นยนต์ออกจาก AI ได้ การพูดอย่างแน่นอนว่าหลักสูตรคือ Robotics จำเป็นต้องมีองค์ประกอบสี่อย่างในองค์ประกอบบางอย่างที่ฉันกล่าวถึงตอนเริ่มต้นมันเป็นทุกอย่างยกเว้น Robotics