AI≠ロボット!ロボット工学における人工知能の役割
人工知能エージェントはすべてロボットですが、その逆、つまりロボットも人工知能であると理解することは可能でしょうか?ロボットと人工知能 (AI) により、あらゆる業界のあらゆる規模の人間や企業が遭遇する問題に対して創造的な答えを見つけることが可能になります。しかし、多くの疑問が残っています: 人工知能はロボット工学の一部なのでしょうか?人工知能はロボットですか?これら 2 つの用語の違いは何ですか?今日は、これらの問題を一緒に検討しましょう。
ロボットは人工知能ですか?
まず第一に、ロボットと人工知能はまったく異なる概念であることを明確にする必要があります。これら 2 つの分野は本質的にまったく異なるものであり、次のベン図で明確に説明されています:
ロボットは人工知能ですか?
人工知能ロボットは、2 つの科学の交差点のほんの一部にすぎません。この重複のため、人々はしばしば 2 つの概念を混同します。 「ロボットは人工知能ですか?」という質問に答えるには、3 つの概念を個別に検討する必要があります。
ロボット工学とは何ですか?
ロボットと連携する技術はロボティクスと呼ばれます。ロボットは、通常は完全にまたは部分的に独立して、さまざまなタスクを完了するようにプログラムされた機械です。
ロボットを構成する 3 つの主要なコンポーネント:
すべてのロボットは、何らかの形式の機械設計を使用します。 ロボットの機械部品は、ロボットが元の環境で活動を実行するのに役立ちます。たとえば、マーズ 2020 ローバーの独立した電動チタン ホイールは、火星の困難な表面でもしっかりとしたグリップを維持するのに役立ちます。
- ロボット機械の制御と駆動には電気コンポーネントが必要です。基本的に、ほとんどのロボットは動作するために電流を必要とします (バッテリーなど)。
- ロボットは、少なくともある程度はコンピューターでプログラムされています。ロボットに何をすべきかを指示する一連の指示がなければ、それは単なる基本的な機械に過ぎません。ロボットは、タスクをいつどのように完了するかを知るようにプログラムできます。
ロボットを人工知能と組み合わせることで、企業組織の業務の革新と変革を支援できます。現在使用されている AI ロボットの最も人気のあるカテゴリには次のものがあります。
自律移動ロボット (AMR)
AI は、AMR が周囲の環境を移動する際に次の機能を提供します。
- 3D カメラと LiDAR センサーを使用して情報を取得できます。
- 取得したデータを分析し、そのコンテキストと全体的な目的を要約します。
- 最大の結果が得られるように動作を調整します。
AI 対応 AMR によって実行されるアクティビティとタスクは業界によって異なります。たとえば、AMR は、倉庫内で製品をある場所から別の場所に輸送する際に、人や落ちた箱を回避して衝突を回避すると同時に、最適なルートを見つけ出すことができます。
関節ロボット (ロボット アーム)
人工知能の助けを借りて、可動アームを備えたロボットは作業をより速く、より正確に完了できます。 AI システムは、2D カメラや 3D カメラなどのビジョン センサーからの情報を使用して、シーンをセグメント化して理解し、オブジェクトを識別して分類します。
協働ロボット
人工知能を使用すると、協働ロボットは人間の音声やジェスチャーを理解し、それに適応できるため、追加の作業員のトレーニングが不要になります。
ロボットと人工知能の違い
人工知能とロボットという用語は同義語として使用されることがありますが、それぞれの機能は異なります。これらの用語については著者や専門家それぞれが独自の解釈をしているため、統一された教科書定義はなく、これが誤解の大きな原因となっています。
「ロボットは人工知能なのか?」という疑問が広く広まり、一部のメディアが人工知能や機械学習をターミネーターのような恐ろしいロボットとして表現し続けていることから、この問題はさらに深まっている。 #################################ロボット################ ##人工知能
人工知能は、人間の知能のいくつかの特性を示すコンピューター プログラムに似ています。 |
#ロボティクスは、人工知能を使用してその機能を強化する人工知能の分野です。 |
|
#ロボットは、情報を処理し、コンピューター システムを使用して情報を制御する自律型または半自律型の機械です。 | 人工知能は、タスクのパフォーマンスと自己改善を向上させるために人間の思考をサポートする人間の知能です。 |
|
ロボットは、組み立て、梱包、地球および宇宙探査、手術、実験室研究、兵器およびその他の用途に使用されます。 |
Spotify、Apple の Siri、Netflix、Google DeepMind にはすべて人工知能が含まれています。 |
以上がAI≠ロボット!ロボット工学における人工知能の役割の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
