Apakah Kecerdasan Buatan dan Robotika Berbeda?

Saya perlu bantuan dalam membedakan antara AI dan Robotika. Apakah AI dan Robotika dua bidang yang berbeda atau apakah robotika merupakan subjek dalam AI?

Saya ingin mengejar karir di AI dan Robotika. Jadi saya butuh saran Anda yang berharga. Saya mencari di web dan juga beberapa universitas yang ingin saya lamar dan saya tidak dapat menemukan apa pun yang saya cari.

Mereka berbeda. Mereka sering digunakan bersama, tetapi keduanya tidak terkait secara spesifik.

Inteligensi Buatan adalah cabang ilmu komputer yang berfokus pada pemecahan masalah yang secara tradisional sulit untuk komputer - tugas yang menjadi lebih kompleks secara eksponensial atau faktual untuk setiap peningkatan input yang meningkat. Contohnya adalah masalah tempat duduk film XKCD , yang memiliki 120 opsi untuk 5 orang tetapi 2.432.902.008.176.640.000 opsi untuk 20 orang. Contoh lain akan memproses ribuan poin yang akan Anda lihat dalam gambar LiDAR (seperti ini) untuk membangun rencana navigasi melalui suatu area Bidang Kecerdasan Buatan mencoba menemukan jalan pintas yang layak untuk mendapatkan solusi yang dapat diterima untuk masalah-masalah seperti ini; akan butuh waktu terlalu lama untuk mengevaluasi setiap solusi yang mungkin secara terpisah kemudian memilih yang terbaik.

Sistem robot hanyalah sistem mekanis yang dapat mengukur dan bereaksi terhadap lingkungannya dalam mengejar beberapa tujuan. Ini bisa sesederhana menyeimbangkan pendulum terbalik , yang tidak membutuhkan AI. Atau, bisa jadi sama rumitnya dengan mengenali handuk lipat , yang mengharuskan AI memilah hal-hal seperti "benda mana yang handuk", "bagaimana cara mengambilnya", "bagaimana cara bergerak untuk melipatnya", dll.

Singkatnya, AI adalah salah satu dari banyak alat yang mungkin diintegrasikan oleh insinyur robotika ke dalam sistem robot.

AI berarti hal yang berbeda untuk orang yang berbeda dan merangkum sejumlah besar sub-domain: visi, pemrosesan bahasa alami, representasi dan rekayasa pengetahuan, pembelajaran mesin, dll. Banyak, jika tidak semua, area AI memiliki aplikasi untuk robotika; Namun, melakukan penelitian AI tidak berarti bahwa Anda secara langsung, atau dengan cara apa pun, bekerja dengan robot. Bekerja dengan robot tidak selalu berarti Anda melakukan riset kecerdasan buatan.

Dari atas kepala saya, berikut adalah beberapa program bagus (pendapat saya, yang didasarkan pada penelitian dan minat saya): Georgia Tech , MIT , CMU , Stanford , Brown , Johns Hopkins , dll.

NB:
Ini mungkin berbeda untuk gelar master, tetapi jika Anda ingin melakukan penelitian, Anda tidak boleh menilai sekolah berdasarkan reputasi umum sektor tertentu dari departemen CS. Alih-alih, Anda harus mencari profesor khusus yang ingin Anda lakukan penelitian. Berada di sekolah terkenal itu bagus, tetapi jika profesor tidak melakukan apa yang Anda minati, maka Anda merugikan diri sendiri.

Jika Anda ingin memahami perbedaan antara robotik vs AI, Anda dapat kira-kira menganggapnya sebagai makhluk vs otak (lebih tepatnya, sistem saraf).

Pertama, tidak semua makhluk punya otak. Mereka mungkin memiliki saraf yang memungkinkan mereka untuk bertindak secara refleks. Mereka setara dengan robot tanpa AI (catatan: definisi AI tidak begitu tepat).

Ada beberapa makhluk dengan otak, tetapi otak yang cukup bodoh (dalam arti dapat melakukan tugas yang rumit, tetapi tidak dapat mempelajari cara-cara baru untuk itu). Itu adalah robot dengan algoritma yang lebih kompleks, tetapi masih tanpa pembelajaran, yang beberapa orang anggap sebagai tidak ada AI dan beberapa menganggap sebagai jenis AI tertentu.

Yang menarik adalah yang memiliki otak yang mereka gunakan untuk belajar (misalnya manusia, kucing, lumba-lumba, gajah dll). Mereka seperti robot dengan AI.

Singkatnya, robotika adalah satu set seluruh ilmu; matematika, fisika, mekanika, elektronik, bahan, kontrol, geometri, kecerdasan buatan dan banyak lainnya. Namun, masing-masing ilmu itu sendiri melampaui robot.

Jika Anda mempelajari AI, Anda mungkin akan menerapkannya dalam robotika atau tidak, tergantung pada keputusan Anda sendiri nanti. Jika Anda mempelajari robotika, Anda mungkin akan bekerja dengan AI-nya atau tidak, tergantung pada keputusan Anda sendiri nanti.

Oleh karena itu, rekomendasi saya adalah memikirkan kemungkinan. Misalnya, jika Anda tertarik pada AI dalam robotika sekarang, apa yang akan terjadi jika Anda kehilangan minat di masa depan? Jika Anda secara umum tertarik pada perangkat lunak algoritmik, pilih AI. Jika Anda berubah pikiran tentang robot, Anda masih memiliki sesuatu untuk difokuskan. Jika Anda sangat tertarik untuk membangun hal-hal nyata, gunakan robotika. Jika Anda berubah pikiran tentang AI nanti, Anda masih bisa mengerjakan robot.

Keduanya, robotik dan kecerdasan buatan, merupakan bidang yang tumpang tindih. Tapi tidak satu pun dari mereka adalah bagian dari yang lain.

Misalnya, robotika mencakup desain perangkat keras, yang biasanya * tidak melibatkan kecerdasan buatan. Di sisi lain, kecerdasan buatan mencakup banyak bidang data besar yang tidak terhubung ke robotika, seperti memprediksi cuaca atau pasar saham. Bidang yang dibagikan dari kedua disiplin ilmu adalah visi komputer, pemrosesan bahasa alami, pencarian jalur, perencanaan perilaku, pengambilan keputusan.

Saya tertarik pada karir robotika juga. Saran yang saya dapatkan berkali-kali adalah menyelam ke dalam kecerdasan buatan karena ini adalah tantangan terbesar dalam robotika saat ini. Dalam sebagian besar proyek robot, desain mekanik atau elektronik bukanlah perbatasan, tetapi perangkat lunaknya.

Jenis manusia sudah menyelesaikan sebagian besar masalah perangkat keras. Penelitian masih diperlukan untuk optimasi tetapi dalam kecerdasan buatan, mungkin ada terobosan. Meskipun terobosan semacam itu kontroversial, itu masih merupakan bidang yang lebih berkembang.

_{* Menggunakan kecerdasan buatan dalam desain perangkat keras akan menarik. Saya tidak tahu apakah seseorang sudah melakukan itu.}

Penggunaan sistem klasifikasi:

• Untuk input, robot akan mengukur, merasakan / sensor, dan melakukan perjalanan melalui metodologi. (Studi logika standar).
• Untuk input AI akan mengukur, merasakan / sensor, dan menerapkan metodologi logis. (Robotika tingkat lanjut dan pemrograman tingkat tinggi).
• Sebagai input, manusia akan mengukur, merasakan, dan bereaksi melalui metodologi. (Studi kesadaran).

Lanjutkan (Untuk keluaran ... Lanjutkan). (Untuk proses ... Lanjutkan). (Untuk memori ... Lanjutkan). (Untuk umpan balik ... Lanjutkan). (Untuk kontrol ... Lanjutkan).

Contoh hidup: Semut walaupun memiliki kehidupan umumnya juga akan tersandung metodologi - robot kecil. Hewan yang memiliki kecerdasan umumnya akan menerapkan seperangkat sifat - sedikit buatan. Babon dengan tangan tertancap di pohon ketika petani datang dengan pistol adalah eksploitasi logis yang menunjukkan informan yang salah digunakan untuk menguasai reaksi yang diperlukan. Manusia dengan IQ lebih rendah dapat menunjukkan kesulitan yang serupa. Pada titik rendah dalam sehari, Anda mungkin melihat kesulitan yang sama muncul.

Tentang Hasil Manusia tidak semuanya berkuasa, dan dengan demikian bisa sama-sama dikalahkan oleh kompleksitas yang lebih rendah atau lebih tinggi. Oleh karena itu, hasilnya adalah organik ketika berbagai kompleksitas dipakai untuk pengembangan aktivitas. misalnya Semut merencanakan jalan aneh!

Penggunaan yang Dapat Diperpanjang dari Paradigma Akademik / Semantik Suatu konstruksi robot dapat diperluas ke dalam serangkaian kegiatan yang lebih besar, tetapi tidak secara otomatis membuktikan dirinya cukup maju untuk dianggap sebagai jenis kecerdasan apa pun. Ini (topik) dicatat untuk studi organisasi besar, dan dalam studi untuk perbandingan dengan organisasi serangga. Eksploitasi sederhana tidak cukup untuk memuaskan perkembangan intelijen tingkat tinggi.

* Tidak dipertimbangkan dalam jawaban ini: adalah desain yang berkembang. Seperti dipelajari dalam tumbuhan dan seni (misalnya).

Penelitian

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

Contoh kompleksitas yang dikalahkan oleh intelijen tingkat rendah: ... hal.archives-ouvertes.fr/hal-00917542/

Mempelajari kinerja yang berkembang pada individu yang terbatas: ... / tren / ilmu saraf // ambil / pii / S0166223613000039? Cc = y

Cukup banyak menemukan sesuatu dengan mencari: "intelijen perilaku + {kata kunci / spesialisasi}": http://scholar.google.com/scholar?q=behavior+intelligence+robot&btnG=&hl=id&as_sdt=0%2C5&as_ylo=2013

Model Robot Dasar

Persepsi:

mengumpulkan data input dari Lingkungan menggunakan Sensor (Seperti Pemindai Laser dan Kamera).

Rencana:

Ini adalah bagian di mana AI berperan (sebagai robot sehubungan dengan input yang berasal dari sensor membuat keputusan cerdas seperti: di mana di dunia ini ia disebut Lokalisasi atau ke mana harus pergi untuk menemukan tujuan dll.

Tindakan:

Aksi adalah output berarti perintah yang diberikan kepada Aktuator (seperti motor dan servos). Ini datang di bawah bidang teori kontrol & Sistem Kontrol. Menggunakan matematika intensif Linear Aljabar. Dan sistem kontrol juga melibatkan persepsi (baik Sensor Eksternal dan Internal)

Latar Belakang:

Robotika pada dasarnya adalah 4 hal - Desain (Dn), Teknik Mesin (ME), Teknik Listrik / Elektronik (EEE) dan Ilmu Komputer (CS). Sekarang tergantung pada universitas mana Anda memilih komposisi keempat mata pelajaran ini akan bervariasi secara drastis. Saya lulusan Robotika dari Universitas Inggris Barat di mana fokusnya sepenuhnya pada EEE + CS. Sekarang karena hanya ada begitu banyak yang dapat dicakup dalam 3 tahun, komponen Ilmu Komputer terdiri dari AI, Prinsip Desain dan Pemrograman Perangkat Lunak (dimulai dengan C, kemudian MATLAB dan untuk AI setiap PL yang diinginkan).

Kecerdasan Buatan (AI):

Ketika datang ke AI, subyek yang dibahas termasuk (tidak lengkap),

• Representasi Pengetahuan, Masalah, Ruang Pencarian dan Teknik.
• Paradigma AI dalam Robotika (Perilaku, Reaktif, Disengaja, dll.)
• AI Tingkat Lanjut - Pembelajaran Mesin, Algoritma Genetika, Teknik Optimasi (Kawanan, Partikel dll.), Logika Fuzzy, Jaringan Saraf Tiruan, Sistem Inferensi Neuro Fuzzy Adaptif dll.
• Visi Komputer.

Anda tidak dapat memiliki Robotika terpisah dari AI. Untuk benar-benar mengatakan bahwa kursus adalah Robotika perlu memiliki empat elemen dalam beberapa komposisi yang saya sebutkan di awal kalau tidak semuanya adalah Robotika.