人工知能とロボット工学は異なりますか？

AIとロボティクスを区別するのに助けが必要です。AIとロボット工学は2つの異なる分野ですか、それともロボット工学はAIの主題ですか？

AIとロボティクスのキャリアを追求したいです。だからあなたの貴重な提案が必要です。ウェブや応募したい大学を検索しましたが、探しているものが見つかりませんでした。

彼らは違う。これらはしばしば一緒に使用されますが、2つは特に関連していません。

人工知能は、従来はコンピュータで困難であった問題を解決することに焦点を当てたコンピュータサイエンスの分野です。入力が増加するたびに、指数関数的または因果的に複雑になるタスクです。この例は、XKCD映画の座席の問題です。これには、5人で120のオプションがありますが、20人では2,432,902,008,176,640,000のオプションがあります。別の例は、LiDAR画像に表示される何千ものポイントを処理することです（このようなもの））エリア内を移動するための計画を作成するため。人工知能の分野では、これらのタイプの問題に対する許容可能な解決策を得るための適切なショートカットを見つけようとします。考えられる各ソリューションを個別に評価して最適なソリューションを選択するには、時間がかかりすぎます。

ロボットシステムは、何らかの目標を追求して環境を測定し、それに反応できる単純な機械システムです。これは、AIを必要としない倒立振子のバランスをとるのと同じくらい簡単です。または、折りたたみタオルの認識と同じくらい複雑になる可能性があり、AIが「どのオブジェクトがタオルか」、「どのように拾うか」、「折りたたむためにどのように移動するか」などを整理する必要があります。

つまり、AIは、ロボット工学エンジニアがロボットシステムに統合できる多くのツールの1つです。

AIは人によって異なる意味を持ち、ビジョン、自然言語処理、知識の表現とエンジニアリング、機械学習など、多数のサブドメインをカプセル化します。AIのすべてではないにしても、多くの領域がロボット工学に応用されています。ただし、AIの調査を行っても、直接または何らかの方法でロボットを操作するという意味ではありません。ロボットを操作することは、必ずしも人工知能の研究を行うことを意味するわけでもありません。

私の頭の上の、ここにいくつかの良いプログラムがあります（私の意見は私の研究と興味に基づいています）：Georgia Tech、MIT、CMU、Stanford、Brown、Johns Hopkinsなど

注：
修士号は異なる場合がありますが、調査を行う場合、CS部門の特定のセクターの一般的な評判に基づいて学校を判断するべきではありません。その代わり、あなたは研究を行いたい特定の教授を探しているべきです。有名な学校にいることは素晴らしいことですが、教授があなたが興味を持っていることをしていなければ、あなたは自分自身を害しているのです。

ロボット工学とAIの違いを理解したい場合は、それを生物対脳（より正確には、神経系）と大まかに考えることができます。

まず、すべての生き物が脳を持っているわけではありません。彼らは反射的に行動することを可能にする神経を持っているかもしれません。彼らは無いAIを持つロボットと同等である（注：AIの定義がないことを正確に）。

脳のある生き物もいますが、非常に馬鹿な脳です（複雑なタスクを実行できるという意味では、しかし新しい方法を学べないという意味で）。これらは、より複雑なアルゴリズムを備えたロボットですが、まだ学習はありません。AIがないと見なされたり、特定の種類のAIと見なされたりするロボットもあります。

面白いものは、彼らが学ぶために彼らが使う脳を持っているものです（例えば、人間、猫、イルカ、象など）。AIを搭載したロボットのようなものです。

要約すると、ロボット工学は科学全体のセットです。数学、物理学、力学、電子工学、材料、制御、幾何学、人工知能など。ただし、これらの科学はそれ自体がロボット工学を超えています。

あなたがAIを学習した後に行く場合は、可能後ほどご自身の判断に応じて、ロボット工学やない、それを適用してしまいます。ロボット工学を習得した後は、後で自分の判断に応じて、AIに取り掛かるかどうかが決まります。

したがって、私の推奨は可能性を考えることです。たとえば、今ロボット工学のAIに興味がある場合、将来AIに興味がなくなったらどうなりますか？一般にアルゴリズムソフトウェアに関心がある場合は、AIを選択します。ロボット工学についての考え方を変えても、注目すべき点はまだあります。実物を構築することに特に興味がある場合は、ロボット工学を使用してください。後でAIについて気が変わっても、ロボットで作業できます。

ロボット工学と人工知能は両方とも、分野が強く重なり合っています。しかし、それらのいずれも他のサブセットではありません。

たとえば、ロボット工学はハードウェア設計をカバーします。これは通常、人工知能を含みません*。一方、人工知能は、天気予報や株式市場の予測など、ロボット工学に接続されていない多くのビッグデータ分野をカバーしています。両方の分野の共有フィールドは、コンピュータービジョン、自然言語処理、経路探索、行動計画、意思決定です。

ロボット工学のキャリアにも興味があります。私が何度も得たアドバイスは、人工知能は今日のロボット工学における最大の課題なので、人工知能に飛び込むことです。ほとんどのロボットプロジェクトでは、機械設計や電子設計は境界線ではありませんが、ソフトウェアは境界線です。

人類はすでにほとんどのハードウェア問題を解決しています。最適化にはまだ研究が必要ですが、人工知能では画期的な出来事が発生する可能性があります。そのような画期的なことは物議を醸すものですが、それでもまだ進化している分野です。

_{*ハードウェア設計で人工知能を使用することは興味深いでしょう。誰かがすでにそうしたかどうかはわかりません。}

分類システムの使用：

• 入力のために、ロボットは計測、感知/センサー、および方法論のトリップを行います。（標準的な論理の研究）。
• 入力のために、AIは論理的な方法論を測定、検知/センサー、および適用します。（高度なロボット工学と高水準プログラミング）。
• 入力に対して、人間は方法論を通じて測定、感知、反応します。（意識調査）。

続行 （出力の場合...続行）。（プロセス用...続行）。（メモリ用...続行）。（フィードバックのために...続行）。（制御用...続行）。

生きている例： アリは生命を持っていますが、一般的には方法論もトリップします-少しロボットです。知性を持つ動物は、一般に一連の特性を適用します-少し人工的です。農夫が銃を持ってきたときに木に手が刺さったヒヒは、必要な反応を習得するために使用されている誤った情報提供者を示す論理的な搾取です。IQが低い人間でも同様の問題が発生する可能性があります。1日のうちの低い時点で、同様の問題が発生していることに気付くでしょう。

結果について 人間はすべての能力を備えているわけではないので、複雑さを増減することで同様に対処できます。したがって、さまざまな複雑性が活動の進行にインスタンス化されると、結果は有機的なものになります。たとえば、Antは奇妙な経路を計画します！

アカデミック/セマンティックパラダイムの拡張可能な使用法 ロボットコンストラクトは、より大きなアクティビティセットに拡張できますが、あらゆる種類のインテリジェンスと見なされるほど十分に高度であるとは自動的に証明されません。これは（トピック）の大規模な組織研究、および昆虫組織との比較のための研究で言及されています。高次のインテリジェンスの開発を満たすには、単純な悪用では十分ではありません。

*この回答では考慮されていません。これは進化したデザインです。植物や芸術で研究されたように（例えば）。

研究

インテリジェンスに質問する：http : //media.johnwiley.com.au/product_data/excerpt/40/11183378/1118337840-238.pdf

低次のインテリジェンスによって打ち負かされた複雑さの例：... hal.archives-ouvertes.fr/hal-00917542/

限られた個人の進化したパフォーマンスの研究：... / trends / neurosciences // retrieve / pii / S0166223613000039？cc = y

「行動インテリジェンス+ {keyword / specialty}」を検索して、ほとんど何でも見つけます：http : //scholar.google.com/scholar? q=behavior+intelligence+robot&btnG=&hl=ja&as_sdt=0%2C5&as_ylo= 2013

基本的なロボットモデル

知覚：

センサー（レーザースキャナーやカメラなど）を使用して環境から入力データを収集します。

予定：

これは、AIが登場する部分です（センサーからの入力に関するロボットが次のようなインテリジェントな決定を行うためです：世界のどこでローカリゼーションと呼ばれるか、またはゴールを見つけるためにどこに行くかなどです。

アクション：

アクションは出力であり、アクチュエータに与えられるコマンドを意味します（モーターやサーボなど）。これは、制御理論と制御システムの分野に属します。集中的な数学の線形代数の使用と制御システムにも知覚が含まれます（外部と内部の両方の感覚）

バックグラウンド：

ロボット工学は本質的に4つのものです-設計（Dn）、機械工学（ME）、電気/電子工学（EEE）、およびコンピュータサイエンス（CS）。選択する大学によって、これらの4つの科目の構成は大きく異なります。私は完全にEEE + CSに焦点を当てている西イングランド大学を卒業したロボット工学です。3年間でカバーできるものは限られているため、コンピューターサイエンスコンポーネントはAI、ソフトウェア設計原則、およびプログラミング（Cで始まり、次にMATLAB、AIの場合は任意のPL）で構成されています。

人工知能（AI）：

AIに関しては、（網羅的ではない）

• 知識の表現、問題、検索スペースとテクニック。
• ロボット工学におけるAIパラダイム（行動、反応、熟考など）
• 高度なAI-機械学習、遺伝的アルゴリズム、最適化手法（スウォーム、粒子など）、ファジーロジック、ニューラルネットワーク、適応ニューロファジー推論システムなど
• コンピュータビジョン。

RoboticsをAIから切り離すことはできません。コースがロボット工学であると本当に言うには、最初に述べたいくつかの構成に4つの要素がある必要があります。それ以外の場合は、ロボット工学以外のすべてです。