AI≠robot! Peranan kecerdasan buatan dalam robotik
Semua ejen AI adalah robot, tetapi adakah mungkin untuk memahami sebaliknya, iaitu robot adalah AI? Robot dan kecerdasan buatan (AI) memungkinkan untuk mencari jawapan kreatif kepada masalah yang dihadapi oleh manusia dan perniagaan dalam semua saiz dalam semua industri. Walau bagaimanapun, masih banyak persoalan: Adakah kecerdasan buatan subset robotik? Adakah kecerdasan buatan robot? Apakah perbezaan antara kedua-dua istilah ini? Hari ini, mari kita meneroka isu ini bersama-sama.
Adakah robot kecerdasan buatan?
Pertama sekali, perlu jelas bahawa robot dan kecerdasan buatan adalah konsep yang sama sekali berbeza. Kedua-dua medan ini sama sekali berbeza sifatnya dan rajah Venn berikut menerangkannya dengan jelas:
Adakah Kepintaran Buatan Robot?
Robot kecerdasan buatan adalah sebahagian kecil daripada persimpangan dua sains. Kerana pertindihan ini, orang sering mengelirukan kedua-dua konsep. Kita perlu meneliti tiga konsep secara berasingan untuk menjawab soalan "Adakah robot kecerdasan buatan?"
Apakah robotik?
Teknologi bekerja dengan robot dipanggil robotik. Robot ialah mesin yang diprogramkan untuk melaksanakan pelbagai tugas, biasanya sepenuhnya atau sebahagiannya secara bebas.
Tiga komponen utama membentuk robot:
Semua robot menggunakan beberapa bentuk reka bentuk mekanikal. Bahagian mekanikal robot membantunya bergerak dalam persekitaran asalnya. Sebagai contoh, tayar titanium elektrik bebas Mars 2020 Rover membantu ia mengekalkan cengkaman padu pada permukaan Planet Merah yang mencabar.
Adakah robot kecerdasan buatan? : Apa itu robot? Sumber imej: NASA
- Komponen elektrik diperlukan untuk mengawal dan memacu jentera robotik. Pada asasnya, kebanyakan robot memerlukan arus elektrik untuk beroperasi (cth. bateri).
- Robot sekurang-kurangnya sedikit sebanyak diprogramkan komputer. Jika robot tidak mempunyai set arahan yang memberitahunya apa yang perlu dilakukan, ia hanyalah satu lagi jentera asas. Robot boleh diprogramkan untuk mengetahui masa dan cara menyelesaikan tugas.
Bidang kejuruteraan robotik melibatkan penciptaan, reka bentuk, pengeluaran dan penggunaan robot. Robotik bertujuan untuk membangunkan mesin pintar yang boleh membantu manusia dalam pelbagai cara.
Terdapat pelbagai jenis robot. Bot boleh menjadi mesin yang kelihatan seperti manusia, atau ia boleh menjadi aplikasi robotik, seperti automasi proses robotik (RPA), yang meniru cara orang berinteraksi dengan perisian untuk melaksanakan tugas rutin berasaskan peraturan.
Apakah kecerdasan buatan?
Simulasi fungsi kecerdasan manusia oleh mesin, terutamanya sistem komputer, dipanggil kecerdasan buatan. Sistem pakar, pemprosesan bahasa semula jadi, pengecaman pertuturan dan penglihatan mesin ialah beberapa contoh aplikasi AI tertentu.
Apabila gembar-gembur mengenai kecerdasan buatan semakin berkembang, ramai vendor telah berebut-rebut untuk menunjukkan cara barangan dan perkhidmatan mereka menggunakan kecerdasan buatan. Selalunya, apa yang mereka panggil kecerdasan buatan hanyalah satu elemen kecerdasan buatan, seperti pembelajaran mesin atau robotik. Agar algoritma pembelajaran mesin menjadi berkesan, ia memerlukan asas perkakasan dan perisian khusus. Tiada bahasa pengaturcaraan yang berkaitan secara khusus dengan AI, tetapi beberapa adalah, termasuk Python, R dan Java. Anda boleh merujuk artikel ini untuk mengetahui bahasa pengaturcaraan yang terbaik untuk kecerdasan buatan.
Jangan takut dengan istilah kecerdasan buatan ini, berikut adalah glosari istilah kecerdasan buatan dan menerangkan asas kecerdasan buatan serta risiko dan faedah kecerdasan buatan.
Aplikasi kecerdasan buatan dalam robotik: Apakah robot kecerdasan buatan?
Pelbagai penderia telah ditambahkan pada robot dipacu AI, termasuk peranti penglihatan seperti kamera 2D/3D, penderia getaran, penderia jarak, pecutan pecutan dan penderia persekitaran yang lain, memberikan mereka pemprosesan masa nyata dan keupayaan tindakan Mengesan maklumat - masa.
Apabila digabungkan dengan kecerdasan buatan, robot boleh membantu organisasi perniagaan membuat inovasi dan mengubah operasi mereka. Kategori robot AI yang paling popular yang digunakan hari ini termasuk:
Robot Mudah Alih Autonomi (AMR)
Ketika mereka menavigasi persekitaran mereka, AI menyediakan AMR dengan keupayaan berikut:
- Maklumat boleh ditangkap menggunakan kamera 3D dan penderia LiDAR.
- Analisis data yang diperoleh dan ringkaskan konteks dan objektif keseluruhannya.
- Laraskan tingkah laku untuk hasil yang maksimum.
Aktiviti dan tugas yang dilakukan oleh AMR yang didayakan AI berbeza mengikut industri. Sebagai contoh, AMR boleh mengelakkan perlanggaran dengan bergerak mengelilingi orang atau kotak yang terjatuh semasa mengangkut produk dari satu lokasi ke lokasi lain di dalam gudang, sambil juga memikirkan laluan terbaik.
Robot Berartikulasi (Lengan Robot)
Dengan bantuan kecerdasan buatan, robot dengan lengan boleh alih boleh menyelesaikan kerja mereka dengan lebih cepat dan lebih tepat. Sistem AI menggunakan maklumat daripada penderia penglihatan, seperti kamera 2D dan 3D, untuk membahagikan dan memahami pemandangan serta mengenal pasti dan mengelaskan objek.
Robot Kolaboratif
Dengan kecerdasan buatan, robot kolaboratif boleh memahami dan menyesuaikan diri dengan pertuturan dan gerak isyarat manusia, menghapuskan keperluan untuk latihan pekerja tambahan.
Perbezaan antara robot dan kecerdasan buatan
Walaupun perkataan kecerdasan buatan dan robot kadangkala digunakan sebagai sinonim, ia mempunyai fungsi yang berbeza. Oleh kerana setiap pengarang dan pakar mempunyai tafsiran sendiri tentang istilah ini, tidak ada definisi buku teks yang bersatu, yang merupakan punca utama salah faham.
Memandangkan soalan "Adakah robot kecerdasan buatan?" diedarkan secara meluas dan sesetengah media terus menggambarkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin sebagai robot yang menakutkan seperti Terminator, memperdalam lagi perkara ini.
Robot |
Kecerdasan Buatan |
Robot ialah mesin yang direka untuk secara automatik melakukan satu atau lebih tugas sukar dengan ketepatan dan kelajuan tertinggi. |
Kecerdasan buatan adalah serupa dengan program komputer yang sering mempamerkan beberapa ciri kecerdasan manusia. |
Robotik ialah bidang kecerdasan buatan yang menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan keupayaannya. |
Kecerdasan buatan ialah pautan antara pembelajaran mesin dan kecerdasan manusia. |
Robot ialah mesin autonomi atau separa autonomi yang memproses maklumat dan menggunakan sistem komputer untuk mengawalnya. |
Kecerdasan buatan ialah kecerdasan manusia yang menyokong pemikiran manusia untuk meningkatkan prestasi tugas dan peningkatan diri. |
Robot digunakan dalam pemasangan, pembungkusan, penerokaan bumi dan angkasa lepas, pembedahan, penyelidikan makmal, persenjataan dan tujuan lain. |
Spotify, Siri Apple, Netflix, Google DeepMind semuanya termasuk kecerdasan buatan. |
Atas ialah kandungan terperinci AI≠robot! Peranan kecerdasan buatan dalam robotik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Dalam dunia pembangunan bahagian hadapan, VSCode telah menjadi alat pilihan untuk banyak pembangun dengan fungsi yang berkuasa dan ekosistem pemalam yang kaya. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, pembantu kod AI pada VSCode telah muncul, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Pembantu kod AI pada VSCode telah muncul seperti cendawan selepas hujan, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Ia menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk menganalisis kod secara bijak dan menyediakan penyiapan kod yang tepat, pembetulan ralat automatik, semakan tatabahasa dan fungsi lain, yang mengurangkan kesilapan pembangun dan kerja manual yang membosankan semasa proses pengekodan. Hari ini, saya akan mengesyorkan 12 pembantu kod AI pembangunan bahagian hadapan VSCode untuk membantu anda dalam perjalanan pengaturcaraan anda.
