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KI
Was ist der Unterschied zwischen Robotern und künstlicher Intelligenz?
Was ist der Unterschied zwischen Robotern und künstlicher Intelligenz?
Im Technologiebereich werden die Begriffe Robotik und künstliche Intelligenz (KI) häufig miteinander verknüpft. Obwohl sie eng miteinander verbunden sind und oft zusammenarbeiten, repräsentieren sie auch unterschiedliche Bereiche mit einzigartigen Eigenschaften, Zwecken und Anwendungen. Werfen wir einen Blick auf die Hauptunterschiede zwischen diesen beiden Bereichen des Wandels
1 Hauptzweck
Künstliche Intelligenz ist ein Zweig der Informatik, der sich auf die Entwicklung intelligenter Agenten konzentriert, die menschliche kognitive Funktionen nachahmen. Zu diesen Funktionen gehören Lernen, logisches Denken, Problemlösung, Sprachwahrnehmung und Sprachverständnis. Das Ziel von KI-Algorithmen und -Modellen besteht darin, Daten zu verarbeiten, Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und auf der Grundlage von Erfahrungen Anpassungen vorzunehmen
Robotik ist jedoch der Bereich der Technik und Technologie, der das Entwerfen, Bauen und Betreiben physischer Maschinen, sogenannte Roboter, umfasst. Diese Roboter können von einfachen Einzelfunktionsgeräten bis hin zu sehr komplexen Multifunktionssystemen reichen. Obwohl künstliche Intelligenz die Intelligenz von Robotern antreiben kann, benötigen Roboter auch Hardware und Mechanik, um Bewegung und Interaktion mit der physischen Welt zu erreichen
2 Physik und virtuelle Welt
Das Haupteinsatzgebiet der künstlichen Intelligenz ist der virtuelle Bereich, in dem sie Software verwendet und Algorithmen zur Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung. Es muss nicht physisch vorhanden sein und kann auf einem Computer oder Server als nur Codezeilen ausgeführt werden.
Bots sind physischer Natur. Roboter sind greifbare Maschinen, die über Sensoren, Aktoren und Manipulatoren mit der realen Welt interagieren. Während künstliche Intelligenz in Roboter integriert werden kann, um sie intelligenter und anpassungsfähiger zu machen, sind es die physischen Komponenten, die Roboter auszeichnen.
3. Anwendung
Die Anwendungen künstlicher Intelligenz sind sehr breit gefächert und decken viele Bereiche ab. Es wird in Empfehlungssystemen, der Verarbeitung natürlicher Sprache, selbstfahrenden Autos, Gesundheitsdiagnostik und mehr verwendet. Künstliche Intelligenz treibt häufig Softwarelösungen an, um die Effizienz, Entscheidungsfindung und Automatisierung in verschiedenen Branchen zu verbessern.
Robotik wird häufig in Branchen eingesetzt, in denen physische Aufgaben und die Interaktion mit der Umwelt von entscheidender Bedeutung sind. Dazu gehören Fertigung (Industrieroboter), Gesundheitswesen (Chirurgieroboter), Logistik (Lagerroboter), Weltraumforschung (Erkundungsroboter) und sogar Unterhaltung (Roboterspielzeug und Zeichentrickfilme). Robotik kann sowohl greifbare als auch mechanische Probleme bewältigen
4 Autonomie
Künstliche Intelligenzsysteme haben beim maschinellen Lernen ein hohes Maß an Autonomie bewiesen. Es ist in der Lage, aus Daten zu lernen, Vorhersagen zu treffen und sich ohne menschliches Eingreifen anzupassen. Künstliche Intelligenz kann durch überwachtes Lernen (von Menschen geleitet) und unüberwachtes Lernen (Autodidakt) erreicht werden.
Roboter können unterschiedliche Grade an Autonomie haben, ihre Autonomie hängt jedoch eher von den körperlichen Fähigkeiten ab. Autonome Drohnen können beispielsweise durch Städte navigieren, sind jedoch auf Sensoren und Bordcomputer angewiesen, um Daten zu verarbeiten und Echtzeitentscheidungen zu treffen, um Hindernissen auszuweichen
5. Interdisziplinäre Natur
Informatik, Mathematik, Statistik und kognitive Psychologie sind Inspirationsquellen für künstliche Intelligenz. Es ist ein Bereich, dessen Kern Software ist.
Robotiktechnologie ist ein Bereich, der mehrere Disziplinen wie Maschinenbau, Elektrotechnik und Informatik integriert. Es deckt sowohl Hardware- als auch Softwareaspekte ab
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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
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
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
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
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
SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
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
