क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और रोबोटिक्स अलग हैं?

Question

मुझे AI और रोबोटिक्स के बीच अंतर करने में मदद चाहिए। क्या AI और रोबोटिक्स दो अलग-अलग क्षेत्र हैं या AI में रोबोटिक्स एक विषय है?

मैं एआई और रोबोटिक्स में अपना करियर बनाना चाहता हूं। इसलिए मुझे आपके बहुमूल्य सुझाव की आवश्यकता है। मैंने वेब खोजा और कुछ विश्वविद्यालय भी जिन्हें मैं लागू करना चाहता हूं और मुझे ऐसी कोई भी चीज नहीं मिल रही है जिसे मैं खोज रहा हूं।

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सभी रोबोटों को AI की आवश्यकता नहीं होती है और सभी AI रोबोटों में लागू नहीं होते हैं। रोबोटिक्स रोबोट के डिजाइन का संबंध है, जिसके लिए एआई की आवश्यकता नहीं है। एक रोबोट एक आटोमैटन हो सकता है जो पूर्व-नियोजित तर्क का उपयोग करके एक कार्य करता है, जैसे कि रोबोट वैक्यूम क्लीनर जो बाधाओं का पता लगाने के दौरान सफाई करता है। एआई एक अलग मामला है, यह कृत्रिम बुद्धि का संबंध है - एक कंप्यूटर प्रोग्राम जो 'सीखने' में सक्षम है। जब भी दोनों को अक्सर जोड़ा जाता है तो वे अलग-अलग विषय होते हैं।

दुर्भाग्य से मैं इसके लिए किसी अच्छे विश्वविद्यालय का सुझाव नहीं दे सकता, इसलिए तकनीकी रूप से यह केवल आधा उत्तर है।

यह प्रश्न ऑफ़-टॉपिक प्रतीत होता है क्योंकि इसे cs.stackexchange.com पर निर्देशित किया जाना चाहिए

मैं तर्क दूंगा कि AI विशुद्ध रूप से सॉफ्टवेयर है, जो जटिल सर्किटरी के एक टुकड़े को कारण सिखाता है , जबकि रोबोटिक्स एक अंतर-अनुशासनात्मक क्षेत्र है जिसमें मेक्ट्रोनिक्स (जो कि मैकेनिकल और इलेक्ट्रॉनिक्स इंजीनियरिंग है) के साथ-साथ सॉफ्टवेयर के कुछ टुकड़े को नियंत्रित करना है। हार्डवेयर के। अनिवार्य रूप से रोबोटों को तर्क करने की ज़रूरत नहीं है (एक विधानसभा लाइन में रोबोट हथियारों पर विचार करें), उन्हें केवल कमांड निष्पादित करने की आवश्यकता है। हालाँकि यह तर्कशील रोबोट विकसित करने के लिए एक आकर्षक (Sci-Fi में आम) अवधारणा है।

इसके अलावा यहाँ मुख्य प्रश्न का शिक्षाविद से कोई लेना-देना नहीं है

Answer 1

वे भिन्न हैं। वे अक्सर एक साथ उपयोग किए जाते हैं, लेकिन दोनों विशेष रूप से संबंधित नहीं हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंप्यूटर विज्ञान की एक शाखा है जो उन समस्याओं को हल करने पर केंद्रित है जो कंप्यूटर के लिए परंपरागत रूप से कठिन हैं - ऐसे कार्य जो इनपुट में प्रत्येक वृद्धिशील वृद्धि के लिए तेजी से या तथ्यात्मक रूप से अधिक जटिल हो जाते हैं । इसका एक उदाहरण एक्सकेसीडी मूवी सीटिंग समस्या होगी , जिसमें 5 लोगों के लिए 120 विकल्प हैं, लेकिन 20 लोगों के लिए 2,432,902,008,176,640,000 विकल्प हैं। एक और उदाहरण एक LiDAR छवि (जैसे यह एक) में देखने के कई हजारों बिंदुओं का प्रसंस्करण होगा) एक क्षेत्र के माध्यम से नेविगेट करने के लिए एक योजना बनाने के लिए। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का क्षेत्र इस प्रकार की समस्याओं के स्वीकार्य समाधान प्राप्त करने के लिए अच्छे शॉर्टकट खोजने का प्रयास करता है; प्रत्येक संभावित समाधान का अलग-अलग मूल्यांकन करने के लिए बहुत लंबा समय लगेगा फिर सबसे अच्छा चुनें।

रोबोटिक सिस्टम केवल मैकेनिकल सिस्टम हैं जो किसी लक्ष्य की खोज में अपने वातावरण को माप और प्रतिक्रिया कर सकते हैं। यह एक उल्टे पेंडुलम को संतुलित करने के रूप में सरल हो सकता है , जिसके लिए एआई की आवश्यकता नहीं है। वैकल्पिक रूप से, यह तह तौलिए को पहचानने के रूप में जटिल हो सकता है , जिससे एआई को "कौन सी वस्तुएं तौलिए हैं", "मैं उन्हें कैसे उठाऊं", "मैं उन्हें कैसे मोड़ूं?"

संक्षेप में, AI कई उपकरणों में से एक है जो रोबोटिक्स इंजीनियर रोबोट सिस्टम में एकीकृत कर सकता है।

Answer 2

एआई का अर्थ है अलग-अलग लोगों के लिए अलग-अलग चीजें और बड़ी संख्या में उप-डोमेन को इनकैप्सुलेट करता है: दृष्टि, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, ज्ञान प्रतिनिधित्व और इंजीनियरिंग, मशीन सीखने आदि, कई, यदि सभी नहीं, तो एआई के क्षेत्रों में रोबोटिक्स के लिए आवेदन हैं; हालाँकि, AI अनुसंधान करने का अर्थ यह नहीं है कि आप सीधे या किसी भी तरह से रोबोट के साथ काम करें। रोबोट के साथ काम करने का मतलब यह नहीं है कि आप कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान करें, या तो।

मेरे सिर के ऊपर से, यहां कुछ अच्छे कार्यक्रम हैं (मेरी राय, जो मेरे शोध और हितों से दूर थी): जॉर्जिया टेक , एमआईटी , सीएमयू , स्टैनफोर्ड , ब्राउन , जॉन्स हॉपकिंस , आदि।

एनबी:
यह एक मास्टर की डिग्री के लिए अलग हो सकता है, लेकिन यदि आप शोध करना चाहते हैं, तो आपको सीएस विभाग के किसी विशेष क्षेत्र की सामान्य प्रतिष्ठा के आधार पर स्कूलों का न्याय नहीं करना चाहिए। इसके बजाय, आपको उन विशिष्ट प्रोफेसरों की तलाश करनी चाहिए जिनके साथ आप शोध करना चाहते हैं। एक प्रसिद्ध स्कूल में होने के नाते अद्भुत है, लेकिन अगर प्रोफेसरों आप में रुचि रखते हैं नहीं कर रहे हैं, तो आप अपने आप को एक काम कर रहे हैं।

Answer 3

यदि आप रोबोटिक्स बनाम एआई के बीच अंतर को समझना चाहते हैं, तो आप मोटे तौर पर इसके बारे में प्राणियों बनाम मस्तिष्क (अधिक सटीक, तंत्रिका तंत्र) के बारे में सोच सकते हैं।

सबसे पहले, सभी प्राणियों का मस्तिष्क नहीं होता है। उनके पास तंत्रिकाएं हो सकती हैं जो उन्हें सजगता से कार्य करने की अनुमति देती हैं। वे बिना AI वाले रोबोट के बराबर हैं (ध्यान दें: AI की परिभाषा उतनी सटीक नहीं है )।

मस्तिष्क के साथ कुछ जीव हैं, लेकिन एक मस्तिष्क जो काफी गूंगा है (इस अर्थ में कि यह जटिल कार्य कर सकता है, लेकिन यह इसके लिए नए तरीके नहीं सीख सकता है)। वे अधिक जटिल एल्गोरिदम के साथ रोबोट हैं, लेकिन अभी भी कोई सीख नहीं है, जो कुछ को एआई नहीं मानते हैं और कुछ एक विशिष्ट प्रकार के एआई के रूप में मानते हैं।

दिलचस्प वे हैं जिनमें दिमाग होता है जिसे वे सीखने के लिए उपयोग करते हैं (जैसे मनुष्य, बिल्ली, डॉल्फ़िन, हाथी आदि)। वे एआई के साथ रोबोट की तरह हैं।

सारांश में, रोबोटिक्स विज्ञान का एक पूरा सेट है; गणित, भौतिकी, यांत्रिकी, इलेक्ट्रॉनिक्स, सामग्री, नियंत्रण, ज्यामिति, कृत्रिम बुद्धि और कई अन्य। हालाँकि, उनमें से प्रत्येक विज्ञान स्वयं रोबोटिक्स से आगे निकल जाता है।

यदि आप एआई सीखने के बाद जाते हैं, तो आप बाद में अपने स्वयं के निर्णयों के आधार पर इसे रोबोटिक्स में लागू कर सकते हैं या नहीं। यदि आप रोबोटिक्स सीखने के बाद जाते हैं, तो आप बाद में अपने स्वयं के निर्णयों के आधार पर इसके एआई पर काम कर सकते हैं या नहीं।

मेरी सिफारिश इसलिए संभावनाओं के बारे में सोचना होगा। उदाहरण के लिए, यदि आप अभी रोबोटिक्स में एआई में रुचि रखते हैं, तो भविष्य में यदि आप इसमें रुचि खो देंगे तो क्या होगा? यदि आप आमतौर पर एल्गोरिथम सॉफ्टवेयर में रुचि रखते हैं, तो AI चुनें। यदि आप रोबोटिक्स के बारे में अपना विचार बदलते हैं, तो भी आपके पास ध्यान केंद्रित करने के लिए कुछ है। यदि आप विशेष रूप से वास्तविक चीजों के निर्माण में रुचि रखते हैं, तो रोबोटिक्स के साथ जाएं। यदि आप बाद में AI के बारे में अपना विचार बदलते हैं, तो भी आप रोबोट पर काम कर सकते हैं।

Answer 4

दोनों, रोबोटिक्स और कृत्रिम बुद्धिमत्ता, दृढ़ता से अतिव्यापी क्षेत्र हैं। लेकिन उनमें से कोई भी दूसरे का सबसेट नहीं है।

उदाहरण के लिए, रोबोटिक्स हार्डवेयर डिज़ाइन को कवर करते हैं, जो सामान्य रूप से * कृत्रिम बुद्धिमत्ता को शामिल नहीं करता है। दूसरी ओर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता बहुत सारे बड़े डेटा फ़ील्ड्स को कवर करती है जो रोबोटिक्स से कनेक्ट नहीं होते हैं, जैसे मौसम या स्टॉक मार्केट की भविष्यवाणी करना। दोनों विषयों के साझा क्षेत्र कंप्यूटर दृष्टि, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, पथ खोज, व्यवहार योजना, निर्णय लेने के हैं।

मुझे रोबोटिक्स करियर में भी दिलचस्पी है। मुझे कई बार मिली सलाह कृत्रिम बुद्धिमत्ता में गोता लगाने के लिए है क्योंकि यह आज रोबोटिक्स में सबसे बड़ी चुनौती है। अधिकांश रोबोट परियोजनाओं में, यांत्रिक या इलेक्ट्रॉनिक डिजाइन सीमा नहीं है, लेकिन सॉफ्टवेयर है।

मानव प्रकार ने पहले से ही अधिकांश हार्डवेयर समस्याओं को हल किया है। अभी भी अनुकूलन के लिए अनुसंधान की आवश्यकता है लेकिन कृत्रिम बुद्धि में, एक सफलता हो सकती है। हालांकि इस तरह की सफलता विवादास्पद है, फिर भी यह अधिक विकसित क्षेत्र है।

_{* हार्डवेयर डिजाइन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करना दिलचस्प होगा। मुझे नहीं पता कि कोई पहले से ही ऐसा करता है।}

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वर्तमान में जिसे 'AI' या 'मशीन लर्निंग' कहा जाता है, उसका भरपूर उपयोग किया गया है, लेकिन प्लेटफ़ॉर्म डिज़ाइन में 'ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीक' कहा जाता है, जैसे People.nas.nasa.gov/~pulliam/mypapers/AIAA-2001-2473 .pdf लेकिन फिर आपको यह तय करना होगा कि एक यूएवी रोबोट है या नहीं। सिस्टम इंजीनियरिंग में AI क्लासिकल एआई ’या 'एक्सपर्ट सिस्टम’ और engines इनजेक्शन इंजन ’का भी कुछ उपयोग हुआ है।

— पीट किर्कम

Answer 5

एक वर्गीकरण प्रणाली का उपयोग:

• इनपुट के लिए रोबोट गेज, सेंस / सेंसर और कार्यप्रणाली के माध्यम से यात्रा करेगा। (मानक तर्क अध्ययन)।
• इनपुट के लिए एआई गेज, सेंस / सेंसर, और लॉजिकल कार्यप्रणाली लागू करेगा। (उन्नत रोबोटिक्स और उच्च स्तरीय प्रोग्रामिंग)।
• इनपुट के लिए मानव गेज, समझ और कार्यप्रणाली के माध्यम से प्रतिक्रिया करेगा। (जागरूकता अध्ययन)।

जारी रखें (आउटपुट के लिए ... जारी रखें)। (प्रक्रिया के लिए ... जारी रखें)। (स्मृति के लिए ... जारी रखें)। (प्रतिक्रिया के लिए ... जारी रखें)। (नियंत्रण के लिए ... जारी रखें)।

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जीवित उदाहरण: चींटियों हालांकि जीवन होने आम तौर पर कार्यप्रणाली के माध्यम से भी यात्रा करेंगे - थोड़ा रोबोट। बुद्धि वाले जानवर आमतौर पर लक्षणों का एक सेट लागू करते हैं - थोड़ा कृत्रिम। जब किसान बंदूक के साथ आता है, तो पेड़ पर हाथ रखने वाला बाबू एक तार्किक शोषण होता है, जिसमें गलत मुखबिरों को आवश्यक प्रतिक्रिया के लिए इस्तेमाल किया जाता है। लोअर आईक्यू मानव समान कठिनाइयों को प्रदर्शित कर सकता है। एक दिन में कम बिंदुओं पर आप उभरती हुई समान कठिनाइयों को देख सकते हैं।

परिणामों के बारे में मनुष्य सर्व-शक्तिशाली नहीं है, और इसलिए कम या उच्चतर जटिलता से समान रूप से आगे निकल सकता है। परिणाम इसलिए कार्बनिक होते हैं जब विभिन्न प्रकार की जटिलताओं को गतिविधि की प्रगति में तुरंत बदल दिया जाता है। जैसे चींटी की साजिश अजीब रास्ते बाहर!

एकेडमिक / सिमेंटिक प्रतिमान का एक्स्टेंसिबल उपयोग एक रोबोट निर्माण को गतिविधियों के एक बड़े समूह में विस्तारित किया जा सकता है, लेकिन यह किसी भी तरह की बुद्धिमत्ता के लिए स्वचालित रूप से पर्याप्त उन्नत साबित नहीं होता है। यह (एक विषय) बड़े संगठनात्मक अध्ययन के लिए, और कीट संगठनों की तुलना के लिए अध्ययन में उल्लेख किया गया है। उच्च क्रम खुफिया के विकास को संतुष्ट करने के लिए सरल शोषण पर्याप्त नहीं है।

* इस उत्तर में नहीं माना जाता है: विकसित डिजाइन है। जैसा कि पौधों और कला में अध्ययन किया जाता है (उदाहरण के लिए)।

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अनुसंधान

खुफिया जानकारी: http://media.johnwiley.com.au/product_data/excerpt/40/11183378/111833337840-238.pdf

निचले क्रम की बुद्धि से पराजित हुई जटिलता के उदाहरण: ... hal.archives-ouvertes.fr/hal-00917542/

सीमित व्यक्तियों में विकसित प्रदर्शन का अध्ययन: ... / रुझान / तंत्रिका विज्ञान // पुनः प्राप्त / pii / S0166223613000039? Cc = y

खोज करने से बहुत कुछ मिलता है: "व्यवहार बुद्धिमत्ता + {कीवर्ड / विशेषता}": http://scholar.google.com/scholar?q=behavior+intelligence+robot&btnG=&hl=en&as_sdt=0%2C5&as_ylo=2013

Answer 6

एक बेसिक रोबोट मॉडल

धारणा:

सेंसर (जैसे लेजर स्कैनर और कैमरा) का उपयोग करके पर्यावरण से इनपुट डेटा इकट्ठा करता है।

योजना:

यह वह भाग है जहाँ AI खेल में आता है (जैसे कि सेंसर से आने वाले इनपुट के संबंध में रोबोट बुद्धिमान निर्णय लेता है जैसे: जहाँ दुनिया में उसे स्थानीयकरण कहा जाता है या जहाँ लक्ष्य खोजने के लिए जाना पड़ता है आदि।

क्रिया:

एक्शन आउटपुट का अर्थ है एक्ट्यूएटर्स (जैसे मोटर्स और सर्वो) को दी गई कमांड। यह नियंत्रण सिद्धांत और नियंत्रण प्रणाली के क्षेत्र के अंतर्गत आता है। गहन गणित के रैखिक रैखिक बीजगणित। और नियंत्रण प्रणालियों में भी धारणा (बाह्य और आंतरिक दोनों) शामिल हैं।

Answer 7

पृष्ठभूमि:

रोबोटिक्स अनिवार्य रूप से 4 चीजें हैं - डिजाइन (डीएन), मैकेनिकल इंजीनियरिंग (एमई), इलेक्ट्रिकल / इलेक्ट्रॉनिक इंजीनियरिंग (ईईई) और कंप्यूटर साइंस (सीएस)। अब आप इन चार विषयों में से किस विश्वविद्यालय को चुनते हैं, इस पर निर्भर करता है। मैं इंग्लैंड के पश्चिम विश्वविद्यालय से रोबोटिक्स स्नातक हूं जहां ध्यान पूरी तरह से ईईई + सीएस पर है। अब क्योंकि केवल इतना है कि 3 वर्षों में कवर किया जा सकता है, कंप्यूटर विज्ञान घटक एआई, सॉफ्टवेयर डिजाइन सिद्धांतों और प्रोग्रामिंग से बना है (सी के साथ शुरू होता है, फिर एमएटीएलएबी और एआई किसी भी ब्याज के पीएल के लिए)।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI):

जब यह AI की बात आती है, तो इसमें शामिल विषय शामिल हैं (संपूर्ण नहीं),

• ज्ञान का प्रतिनिधित्व, समस्याएं, खोज रिक्त स्थान और तकनीक।
• रोबोटिक्स में AI प्रतिमान (व्यवहार, प्रतिक्रियाशील, प्रलाप आदि)
• एडवांस्ड एआई - मशीन लर्निंग, जेनेटिक एलगोरिदम, ऑप्टिमाइज़ेशन टेक्नीक (स्वर, कण आदि), फ़ज़ी लॉजिक, न्यूरल नेटवर्क्स, अडैप्टिव न्यूरो फ़ज़ी इंफ़ेक्शन सिस्टम आदि।
• कंप्यूटर दृष्टी।

आपके पास AI से अलग रोबोटिक्स नहीं हो सकते। वास्तव में यह कहने के लिए कि एक कोर्स रोबोटिक्स है, इसकी कुछ रचनाओं में चार तत्वों का होना आवश्यक है, जिनका उल्लेख मैंने शुरू में किया था, लेकिन यह सब कुछ है लेकिन रोबोटिक्स।