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IA≠robot ! Le rôle de l'intelligence artificielle en robotique
IA≠robot ! Le rôle de l'intelligence artificielle en robotique
Tous les agents d'IA sont des robots, mais est-il possible de comprendre l'inverse, c'est-à-dire que les robots sont des IA ? Les robots et l’intelligence artificielle (IA) permettent de trouver des réponses créatives aux problèmes rencontrés par les humains et les entreprises de toutes tailles et dans tous les secteurs. Cependant, de nombreuses questions demeurent : l’intelligence artificielle est-elle un sous-ensemble de la robotique ? L'intelligence artificielle est-elle un robot ? Quelle est la différence entre ces deux termes ? Aujourd’hui, explorons ces questions ensemble.
Les robots sont-ils une intelligence artificielle ?
Tout d’abord, il doit être clair que les robots et l’intelligence artificielle sont des concepts complètement différents. Ces deux domaines sont de nature complètement différente et le diagramme de Venn ci-dessous l'explique clairement :
L'intelligence artificielle des robots est-elle ?
Les robots d'intelligence artificielle sont une petite partie de l'intersection de deux sciences. En raison de ce chevauchement, les gens confondent souvent les deux concepts. Nous devons examiner trois concepts séparément pour répondre à la question « Un robot est-il une intelligence artificielle ? »
Qu'est-ce que la robotique ?
La technologie qui fonctionne avec les robots s'appelle la robotique. Les robots sont des machines programmées pour accomplir une série de tâches, généralement de manière totalement ou partiellement indépendante.
Trois composants clés composent un robot :
Tous les robots utilisent une forme de conception mécanique. Les pièces mécaniques du robot l'aident à réaliser ses activités dans l'environnement d'origine. Par exemple, les roues électriques indépendantes en titane du Rover Mars 2020 l’aident à maintenir une solide adhérence sur la surface difficile de la planète rouge.
Les robots sont-ils une intelligence artificielle ? : Qu'est-ce qu'un robot ? Source de l'image : NASA
- Les composants électriques sont nécessaires pour contrôler et piloter les machines robotiques. Essentiellement, la plupart des robots nécessitent du courant électrique pour fonctionner (par exemple des piles).
- Les robots sont programmés par ordinateur, du moins dans une certaine mesure. Si un robot ne disposait pas d’un ensemble d’instructions lui indiquant quoi faire, il ne serait qu’une autre pièce de machinerie de base. Les robots peuvent être programmés pour savoir quand et comment effectuer des tâches.
Le domaine de l'ingénierie robotique implique la création, la conception, la production et l'utilisation de robots. La robotique vise à développer des machines intelligentes capables d’aider les gens de diverses manières.
Il existe de nombreux types de robots différents. Les robots peuvent être des machines qui ressemblent à des humains, ou des applications robotiques, telles que l'automatisation des processus robotiques (RPA), qui imitent la façon dont les gens interagissent avec les logiciels pour effectuer des tâches de routine basées sur des règles.
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
La simulation des fonctions de l'intelligence humaine par des machines, notamment des systèmes informatiques, est appelée intelligence artificielle. Les systèmes experts, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et la vision industrielle sont quelques exemples d’applications spécifiques de l’IA.
À mesure que le battage médiatique autour de l'intelligence artificielle se développe, de nombreux fournisseurs se démènent pour montrer comment leurs produits et services utilisent l'intelligence artificielle. Souvent, ce qu’ils appellent l’intelligence artificielle n’est qu’un élément de l’intelligence artificielle, comme l’apprentissage automatique ou la robotique. Pour que les algorithmes d’apprentissage automatique soient efficaces, ils nécessitent des bases matérielles et logicielles spécialisées. Aucun langage de programmation n'est spécifiquement lié à l'IA, mais quelques-uns le sont, notamment Python, R et Java. Vous pouvez vous référer à cet article pour savoir quel langage de programmation est le meilleur pour l'intelligence artificielle.
N’ayons pas non plus peur de ces termes d’intelligence artificielle, voici un glossaire des termes d’intelligence artificielle et explique les bases de l’intelligence artificielle ainsi que les risques et avantages de l’intelligence artificielle.
Application de l'intelligence artificielle en robotique : Qu'est-ce qu'un robot à intelligence artificielle ?
Une large gamme de capteurs sont ajoutés aux robots basés sur l'intelligence artificielle, notamment des dispositifs de vision tels que des caméras 2D/3D, des capteurs de vibrations, des capteurs de proximité, des accéléromètres et d'autres capteurs environnementaux, leur fournissant des informations sensorielles qui peuvent être traitées et utilisées. en temps réel-temps.
Lorsqu'ils sont combinés à l'intelligence artificielle, les robots peuvent aider les entreprises à innover et à transformer leurs opérations. Les catégories de robots IA les plus populaires utilisées aujourd'hui comprennent :
Robots mobiles autonomes (AMR)
Lorsqu'ils naviguent dans leur environnement, l'IA fournit aux AMR les capacités suivantes :
- Peut utiliser des caméras 3D et des capteurs LiDAR Capturer des informations.
- Analyser les données obtenues et résumer son contexte et ses objectifs globaux.
- Ajustez le comportement pour un maximum de résultats.
Les activités et les tâches effectuées par les AMR compatibles avec l'IA varient selon le secteur. Par exemple, AMR peut éviter les collisions en contournant les personnes ou les cartons déposés lors du transport de produits d'un endroit à un autre dans un entrepôt, tout en déterminant le meilleur itinéraire.
Robots articulés (bras robotiques)
Avec l'aide de l'intelligence artificielle, les robots dotés de bras mobiles peuvent effectuer leur travail plus rapidement et avec plus de précision. Les systèmes d'IA utilisent les informations des capteurs de vision, tels que les caméras 2D et 3D, pour segmenter et comprendre les scènes, ainsi qu'identifier et classer les objets.
Robots collaboratifs
Grâce à l'intelligence artificielle, les robots collaboratifs peuvent comprendre et s'adapter à la parole et aux gestes humains, éliminant ainsi le besoin de formation en assistance aux travailleurs.
La différence entre robots et intelligence artificielle
Bien que les mots intelligence artificielle et robots soient parfois utilisés comme synonymes, ils ont des fonctions différentes. Étant donné que chaque auteur et expert a sa propre interprétation de ces termes, il n’existe pas de définition unifiée dans les manuels, ce qui est une cause majeure de malentendus.
Cette situation est encore exacerbée par la question largement répandue de savoir « les robots sont-ils une intelligence artificielle ? » et par le fait que certains médias continuent de présenter l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique comme des robots effrayants comme le Terminator.
Robots |
Intelligence Artificielle |
vitesse. |
L'intelligence artificielle est similaire aux programmes informatiques qui présentent souvent certaines caractéristiques de l'intelligence humaine. |
La robotique est un domaine de l'intelligence artificielle qui utilise l'intelligence artificielle pour améliorer ses capacités. |
L'intelligence artificielle est le lien entre l'apprentissage automatique et l'intelligence humaine. |
Les robots sont des machines autonomes ou semi-autonomes qui traitent les informations et utilisent des systèmes informatiques pour les contrôler. |
L'intelligence artificielle est l'intelligence humaine qui soutient la pensée humaine pour améliorer l'exécution des tâches et l'auto-amélioration. |
Les robots sont utilisés dans l'assemblage, l'emballage, l'exploration de la Terre et de l'espace, la chirurgie, la recherche en laboratoire, l'armement et à d'autres fins. |
Spotify, Siri d'Apple, Netflix, Google DeepMind incluent tous l'intelligence artificielle. |
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
