¿Son diferentes la inteligencia artificial y la robótica?

Necesito ayuda para diferenciar entre IA y robótica. ¿La IA y la robótica son dos campos diferentes o la robótica es un tema en la IA?

Quiero seguir una carrera en IA y robótica. Entonces necesito tu valiosa sugerencia. Busqué en la web y también en algunas universidades que quiero aplicar y no puedo encontrar nada de lo que estoy buscando.

Ellos son diferentes. A menudo se usan juntos, pero los dos no están específicamente relacionados.

La Inteligencia Artificial es una rama de la informática que se enfoca en resolver problemas que tradicionalmente son difíciles para las computadoras, tareas que se vuelven exponencial o factorialmente más complejas para cada aumento incremental en la entrada. Un ejemplo de esto sería el problema de los asientos de la película XKCD , que tiene 120 opciones para 5 personas pero 2,432,902,008,176,640,000 opciones para 20 personas. Otro ejemplo sería procesar los miles de puntos que verías en una imagen LiDAR (como esta) para crear un plan para navegar por un área. El campo de la Inteligencia Artificial intenta encontrar atajos decentes para obtener soluciones aceptables para este tipo de problemas; tomaría demasiado tiempo evaluar cada solución posible por separado y luego elegir la mejor.

Los sistemas robóticos son simplemente sistemas mecánicos que pueden medir y reaccionar a su entorno en pos de algún objetivo. Esto podría ser tan simple como equilibrar un péndulo invertido , que no requiere IA. Alternativamente, podría ser tan complicado como reconocer toallas plegables , lo que requiere que AI separe cosas como "qué objetos son toallas", "cómo las recojo", "cómo me muevo para plegarlas", etc.

En resumen, la IA es una de las muchas herramientas que un ingeniero de robótica podría integrar en un sistema robótico.

La IA significa diferentes cosas para diferentes personas y encapsula una gran cantidad de subdominios: visión, procesamiento del lenguaje natural, representación del conocimiento e ingeniería, aprendizaje automático, etc. Muchas, si no todas, las áreas de IA tienen aplicaciones en la robótica; sin embargo, hacer una investigación de IA no significa que usted trabaje directamente, o de ninguna manera, con robots. Trabajar con robots tampoco significa necesariamente que haga investigación de inteligencia artificial.

Fuera de mi cabeza, aquí hay algunos buenos programas (mi opinión, que se basó en mi investigación e intereses): Georgia Tech , MIT , CMU , Stanford , Brown , Johns Hopkins , etc.

NB:
Puede ser diferente para una maestría, pero si está buscando investigar, no debería juzgar a las escuelas en función de la reputación general de un sector particular del departamento de CS. En su lugar, debe buscar profesores específicos con los que le gustaría realizar una investigación. Estar en una escuela bien conocida es maravilloso, pero si los profesores no están haciendo lo que a ti te interesa, entonces te estás perjudicando.

Si desea comprender la diferencia entre la robótica y la inteligencia artificial, puede pensar aproximadamente como criaturas frente al cerebro (más precisamente, sistema nervioso).

En primer lugar, no todas las criaturas tienen cerebro. Pueden tener nervios que les permiten actuar de manera reflexiva. Son equivalentes a los robots sin AI (nota: definición de AI no es que precisa).

Hay algunas criaturas con un cerebro, pero un cerebro que es bastante tonto (en el sentido de que puede realizar tareas complejas, pero no puede aprender nuevas formas de hacerlo). Esos son robots con algoritmos más complejos, pero aún sin aprendizaje, que algunos consideran que no tienen IA y otros consideran un tipo específico de IA.

Los interesantes son los que tienen cerebros que usan para aprender (por ejemplo, humanos, gatos, delfines, elefantes, etc.). Son como robots con IA.

En resumen, la robótica es un conjunto completo de ciencias; Matemáticas, física, mecánica, electrónica, materiales, control, geometría, inteligencia artificial y muchos otros. Sin embargo, cada una de esas ciencias por sí misma va más allá de la robótica.

Si va después de aprender IA, puede terminar aplicándolo en robótica o no, dependiendo de sus propias decisiones más adelante. Si va después de aprender robótica, puede terminar trabajando en su IA o no, dependiendo de sus propias decisiones más adelante.

Por lo tanto, mi recomendación sería pensar en las posibilidades. Por ejemplo, si ahora estás interesado en la IA en robótica, ¿qué pasaría si pierdes interés en ella en el futuro? Si generalmente está interesado en el software algorítmico, elija AI. Si cambia de opinión sobre la robótica, todavía tiene algo en qué concentrarse. Si está particularmente interesado en construir cosas reales, vaya con la robótica. Si luego cambias de opinión sobre la IA, aún puedes trabajar en robots.

Tanto la robótica como la inteligencia artificial son campos superpuestos. Pero ninguno de ellos es el subconjunto del otro.

Por ejemplo, la robótica cubre el diseño de hardware, que normalmente * no involucra inteligencia artificial. Por otro lado, la inteligencia artificial cubre muchos campos de big data que no están conectados a la robótica, como predecir el clima o los mercados de valores. Los campos compartidos de ambas disciplinas son la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, la búsqueda de caminos, la planificación del comportamiento, la toma de decisiones.

También estoy interesado en una carrera de robótica. El consejo que recibí muchas veces es sumergirme en la inteligencia artificial, ya que hoy es el mayor desafío en robótica. En la mayoría de los proyectos robóticos, el diseño mecánico o electrónico no es el límite, pero el software sí.

El tipo humano ya resolvió la mayoría de los problemas de hardware. Todavía se necesita investigación para optimizaciones, pero en inteligencia artificial, puede ocurrir un gran avance. Aunque tal avance es controvertido, sigue siendo el campo más evolutivo.

_{* Sin embargo, usar la inteligencia artificial en el diseño de hardware sería interesante. No sé si alguien ya hizo eso.}

Uso de un sistema de clasificación:

• Para la entrada, el robot calibraría, detectaría / detectaría y dispararía a través de la metodología. (Estudios de lógica estándar).
• Para la entrada, la IA mediría, detectaría / detectaría y aplicaría una metodología lógica. (Robótica avanzada y programación de alto nivel).
• Para el aporte, el humano mediría, percibiría y reaccionaría a través de la metodología. (Estudios de sensibilización).

Continuar (para salida ... Continuar). (Para el proceso ... Continuar). (Para memoria ... Continuar). (Para comentarios ... Continuar). (Para control ... Continuar).

Ejemplos vivientes: las hormigas, aunque tener vida, generalmente también tropezarían con la metodología, un poco robótico. Los animales que tienen inteligencia generalmente aplicarían un conjunto de rasgos, ligeramente artificiales. El babuino con la mano atrapada en el árbol cuando el granjero viene con el arma es una explotación lógica que muestra que se utilizan informadores incorrectos para dominar la reacción requerida. Un coeficiente intelectual más bajo en humanos puede mostrar dificultades similares. En puntos bajos de un día, puede notar dificultades similares surgiendo.

Acerca de los resultados Los humanos no son todopoderosos y, por lo tanto, podrían verse superados por una complejidad menor o mayor. Por lo tanto, los resultados son orgánicos cuando se instancia una variedad de complejidades en una progresión de actividad. ¡Por ejemplo, la trama de Ant tiene caminos extraños!

Uso extensible del paradigma académico / semántico Una construcción robótica podría extenderse a un conjunto más grande de actividades, pero no demuestra automáticamente que es lo suficientemente avanzada como para ser considerada cualquier tipo de inteligencia. Es (un tema) notable para grandes estudios organizacionales, y en estudios para comparaciones con organizaciones de insectos. La simple explotación no es suficiente para satisfacer el desarrollo de la inteligencia de orden superior.

* No se considera en esta respuesta: es el diseño evolucionado. Según lo estudiado en plantas y arte (por ejemplo).

Investigación

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

Ejemplos de complejidad derrotados por la inteligencia de orden inferior: ... hal.archives-ouvertes.fr/hal-00917542/

Estudiar el rendimiento evolucionado en individuos limitados: ... / tendencias / neurociencias // recuperar / pii / S0166223613000039? Cc = y

Encuentra casi cualquier cosa buscando: "inteligencia de comportamiento + {palabra clave / especialidad}": http://scholar.google.com/scholar?q=behavior+intelligence+robot&btnG=&hl=en&as_sdt=0%2C5&as_ylo=2013

Un modelo básico de robot

Percepción:

recopila datos de entrada del entorno mediante sensores (como escáneres láser y cámaras).

Plan:

Esta es la parte en la que la IA entra en juego (ya que el robot con respecto a la entrada que proviene de los sensores hace decesiones inteligentes como: en qué parte del mundo se le llama Localización o dónde ir para encontrar un objetivo, etc.

Acción:

La acción es la salida significa los comandos dados a los actuadores (como motores y servos). Esto viene bajo el campo de la teoría de control y los sistemas de control. El uso del álgebra lineal de matemáticas intensivas. Y los sistemas de control también involucran la percepción (tanto sensorial externo como interno)

Antecedentes:

La robótica es esencialmente 4 cosas: diseño (Dn), ingeniería mecánica (ME), ingeniería eléctrica / electrónica (EEE) y ciencias de la computación (CS). Ahora, dependiendo de la universidad que elija, la composición de estas cuatro materias variará drásticamente. Soy graduado en robótica de la Universidad del Oeste de Inglaterra, donde el enfoque se centra exclusivamente en EEE + CS. Ahora, debido a que solo hay mucho que se puede cubrir en 3 años, el componente de Ciencias de la Computación está compuesto por IA, Principios de Diseño de Software y Programación (comienza con C, luego con MATLAB y para AI cualquier PL de interés).

Inteligencia Artificial (IA):

Cuando se trata de IA, los temas cubiertos incluyen (no exhaustivos),

• Representación del conocimiento, problemas, espacios de búsqueda y técnicas.
• Paradigmas de IA en robótica (conductual, reactivo, deliberativo, etc.)
• Inteligencia artificial avanzada: aprendizaje automático, algoritmos genéticos, técnicas de optimización (enjambres, partículas, etc.), lógica difusa, redes neuronales, sistemas de inferencia adaptativa neuro-difusa, etc.
• Visión por computador.

No puedes tener Robótica separada de la IA. Para decir realmente que un curso es Robótica, necesita tener los cuatro elementos en alguna composición que mencioné al principio; de lo contrario, es todo menos Robótica.