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KI≠Roboter! Die Rolle der künstlichen Intelligenz in der Robotik
KI≠Roboter! Die Rolle der künstlichen Intelligenz in der Robotik
Alle Agenten der künstlichen Intelligenz sind Roboter, aber ist es möglich, das Gegenteil zu verstehen, das heißt, Roboter sind künstliche Intelligenz? Roboter und künstliche Intelligenz (KI) ermöglichen es, kreative Antworten auf Probleme von Menschen und Unternehmen jeder Größe und aller Branchen zu finden. Es bleiben jedoch viele Fragen offen: Ist künstliche Intelligenz eine Teilmenge der Robotik? Ist künstliche Intelligenz ein Roboter? Was ist der Unterschied zwischen diesen beiden Begriffen? Lassen Sie uns diese Themen heute gemeinsam untersuchen.
Ist der Roboter künstliche Intelligenz?
Zunächst einmal sollte klar sein, dass Roboter und künstliche Intelligenz völlig unterschiedliche Konzepte sind. Diese beiden Bereiche sind ihrer Natur nach völlig unterschiedlich und das folgende Venn-Diagramm erklärt es deutlich:
Ist Roboter künstliche Intelligenz?
Roboter mit künstlicher Intelligenz sind ein kleiner Teil der Schnittstelle zweier Wissenschaften. Aufgrund dieser Überschneidung werden die beiden Konzepte häufig verwechselt. Wir müssen drei Konzepte separat untersuchen, um die Frage „Ist ein Roboter künstliche Intelligenz?“ zu beantworten.
Was ist Robotik?
Die Technologie, die mit Robotern arbeitet, nennt sich Robotik. Roboter sind Maschinen, die so programmiert sind, dass sie eine Reihe von Aufgaben meist ganz oder teilweise selbstständig ausführen.
Drei Schlüsselkomponenten bilden einen Roboter:
Alle Roboter verwenden irgendeine Form von mechanischem Design. Die mechanischen Teile des Roboters helfen ihm, sich in seiner ursprünglichen Umgebung zu bewegen. Beispielsweise sorgen die unabhängigen elektrischen Titanräder des Mars 2020 Rovers dafür, dass er auf der anspruchsvollen Oberfläche des Roten Planeten festen Halt behält.
Ist der Roboter künstliche Intelligenz? : Was ist ein Roboter? Bildquelle: NASA
- Elektrische Komponenten sind notwendig, um Robotermaschinen zu steuern und anzutreiben. Grundsätzlich benötigen die meisten Roboter zum Betrieb elektrischen Strom (z. B. Batterien).
- Roboter sind zumindest teilweise computerprogrammiert. Wenn ein Roboter keine Anweisungen hätte, die ihm sagen, was er tun soll, wäre er nur ein weiterer einfacher Maschinenteil. Roboter können so programmiert werden, dass sie wissen, wann und wie sie Aufgaben erledigen müssen.
Der Bereich Robotik im Ingenieurwesen umfasst die Entwicklung, das Design, die Produktion und den Einsatz von Robotern. Ziel der Robotik ist es, intelligente Maschinen zu entwickeln, die Menschen auf verschiedene Weise helfen können.
Es gibt viele verschiedene Arten von Robotern. Bots können Maschinen sein, die wie Menschen aussehen, oder Roboteranwendungen wie Robotic Process Automation (RPA), die nachahmen, wie Menschen mit Software interagieren, um routinemäßige, regelbasierte Aufgaben auszuführen.
Was ist künstliche Intelligenz?
Die Simulation menschlicher Intelligenzfunktionen durch Maschinen, insbesondere Computersysteme, wird als künstliche Intelligenz bezeichnet. Expertensysteme, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung und maschinelles Sehen sind einige Beispiele für spezifische KI-Anwendungen.
Da der Hype um künstliche Intelligenz zunimmt, bemühen sich viele Anbieter darum, zu zeigen, wie ihre Waren und Dienstleistungen künstliche Intelligenz nutzen. Oftmals handelt es sich bei dem, was sie künstliche Intelligenz nennen, nur um ein Element der künstlichen Intelligenz, etwa maschinelles Lernen oder Robotik. Damit Algorithmen für maschinelles Lernen effektiv sind, benötigen sie spezielle Hardware- und Softwaregrundlagen. Keine Programmiersprache ist speziell mit KI verbunden, einige wenige jedoch schon, darunter Python, R und Java. In diesem Artikel erfahren Sie, welche Programmiersprache für künstliche Intelligenz am besten geeignet ist.
Auch vor diesen Begriffen der künstlichen Intelligenz haben wir keine Angst. Hier finden Sie ein Glossar mit Begriffen der künstlichen Intelligenz, in dem die Grundlagen der künstlichen Intelligenz sowie die Risiken und Vorteile der künstlichen Intelligenz erläutert werden.
Anwendung künstlicher Intelligenz in der Robotik: Was ist ein Roboter mit künstlicher Intelligenz?
Künstliche Intelligenz-gesteuerte Roboter wurden um eine breite Palette von Sensoren erweitert, darunter Bildverarbeitungsgeräte wie 2D-/3D-Kameras, Vibrationssensoren, Näherungssensoren, Beschleunigungsmesser und andere Umgebungssensoren, die ihnen reale Informationen liefern. Zeitverarbeitung und erfasste Informationen, um entsprechend zu handeln – Zeit.
In Kombination mit künstlicher Intelligenz können Roboter Unternehmen bei der Innovation und Umgestaltung ihrer Abläufe unterstützen. Zu den beliebtesten Kategorien von KI-Robotern, die heute im Einsatz sind, gehören:
Autonome mobile Roboter (AMR)
Bei der Navigation durch ihre Umgebung bietet KI AMRs die folgenden Fähigkeiten:
- Kann mithilfe von 3D-Kameras und LiDAR-Sensoren Informationen erfassen.
- Analysieren Sie die erhaltenen Daten und fassen Sie deren Kontext und Gesamtziele zusammen.
- Passen Sie Ihr Verhalten an, um maximale Ergebnisse zu erzielen.
Die von KI-gestützten AMRs ausgeführten Aktivitäten und Aufgaben variieren je nach Branche. Beispielsweise kann AMR beim Transport von Produkten von einem Ort zum anderen in einem Lager Kollisionen vermeiden, indem es um Personen oder heruntergefallene Kisten herummanövriert und gleichzeitig die beste Route ermittelt.
Gelenkroboter (Roboterarme)
Mit Hilfe künstlicher Intelligenz können Roboter mit beweglichen Armen ihre Arbeit schneller und genauer erledigen. KI-Systeme nutzen Informationen von Vision-Sensoren wie 2D- und 3D-Kameras, um Szenen zu segmentieren und zu verstehen sowie Objekte zu identifizieren und zu klassifizieren.
Kollaborative Roboter
Mit künstlicher Intelligenz können kollaborative Roboter menschliche Sprache und Gesten verstehen und sich an sie anpassen, sodass keine Schulung zur Arbeitsassistenz erforderlich ist.
Der Unterschied zwischen Robotern und künstlicher Intelligenz
Obwohl die Wörter künstliche Intelligenz und Roboter manchmal als Synonyme verwendet werden, haben sie unterschiedliche Funktionen. Da jeder Autor und Experte seine eigene Interpretation dieser Begriffe hat, gibt es keine einheitliche Lehrbuchdefinition, was eine Hauptursache für Missverständnisse ist.
Dies wird durch die weit verbreitete Frage „Sind Roboter künstliche Intelligenz?“ und die Tatsache, dass einige Medien weiterhin künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen als gruselige Roboter wie den Terminator darstellen, noch verschärft.
Roboter |
Künstliche Intelligenz |
Ein Roboter ist dazu konzipiert, eine oder mehrere schwierige Aufgaben automatisch mit höchster Präzision auszuführen und Geschwindigkeit. |
Künstliche Intelligenz ähnelt Computerprogrammen, die oft einige Merkmale der menschlichen Intelligenz aufweisen. |
Robotik ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der künstliche Intelligenz nutzt, um seine Fähigkeiten zu verbessern. |
Künstliche Intelligenz ist die Verbindung zwischen maschinellem Lernen und menschlicher Intelligenz. |
Roboter sind autonome oder halbautonome Maschinen, die Informationen verarbeiten und mithilfe von Computersystemen steuern. |
Künstliche Intelligenz ist menschliche Intelligenz, die das menschliche Denken unterstützt, um die Aufgabenerfüllung und Selbstverbesserung zu verbessern. |
Roboter werden in der Montage, Verpackung, Erd- und Weltraumforschung, Chirurgie, Laborforschung, Waffen und anderen Anwendungen eingesetzt. |
Spotify, Apples Siri, Netflix und Google DeepMind verfügen alle über künstliche Intelligenz. |
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKI≠Roboter! Die Rolle der künstlichen Intelligenz in der Robotik. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
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Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
