原创 工业自动化与人工智能

2021-6-8 17:50 274 2 2 分类: 物联网

过去称为自动化的产品现在更名为人工智能。一些学校甚至将自动化专业直接划分为人工智能神经网络。
共同点:工业自动化表示是知识的应用来解决问题。
区别:知识是人类发现的还是机器本身从数据中提取的。
自动化是遵循预编程程序规则的软件。人工智能旨在模拟人类的思维和行为,通过训练学习规律性,并准确预测。以下各节描述了自动化和人工智能。

自动化
实际上,自动化机器和人工智能之间最关键和最大的区别在于,自动化机器是由人工预设的手动配置来驱动和作用的。很多时候,这只是为了讲得更好,或者为了更好的融资和晋升。实际上,您要做的只是将自动化过程嵌入工作流程中。在自动化类别中,如果达到X条件,则执行Y。我们已经在系统中定义了Y在X条件下的表现。
这是两个例子
作者的第一项工作是晶圆制造厂,这是制造业公认的自动化程度最高的行业,整个工厂实现了自动化生产,自动警告和自动产品分销产品线。所有这些都受益于IBM的MES系统。所有的判断和操作都是通过程序预先设置的。无疑,这是自动化的。
市场上有很多智能扬声器。毫无疑问,每个人都将认为它们是人工智能产品。智能扬声器包括ASR,NLP和TTS(稍后将详细描述智能扬声器)。大多数智能说话者都是ASR音译,TTS单词音译的智能在
理解NLP自然语言方面并不聪明。大多数演讲者对话机制都基于输入大量的陈述和语料库。系统只能识别用户的各种陈述或触发某个关键字。提供相应的反馈,例如Spitz。如果未事先输入用户的对帐单,系统将无法识别它。她手动确定输出的各种输入条件,而不是系统自己通过数据进行训练,以了解事先没有输入,因此市场上一些智能扬声器的NLP达不到智能,甚至有些甚至都不智能。
人工智能
实际上,可以通过以下定义来描述AI:可以模仿人类思维,语言和行为的技术!将AI理解为仅执行任务的程序太狭narrow了。这不是AI的任务。 AI真正需要做的是探索诸如人类之类的事物背后的模式,从诸如人类之类的经验中学习,并根据诸如人类之类的情况选择适当的响应以做出响应。
  例如,将信用卡交易记录(例如交易的时间,商人,位置,价格和合法性)显示给机器,机器学习系统可以发现模式并预测欺诈交易。随着交易数据的增加,系统的预测性能会更好,帮助系统在发生之前就将其阻止!例如,NLU系统,输入语料库,情景和机器学习系统可以通过上下文判断说话者的情绪和目的,并给出相应的响应。
  为了更深入地了解人工智能,您可以阅读另一篇文章《
什么是人工智能
  (但是在我们想象AI系统之前,您需要了解的是AI虽然功能强大,但它也有一系列缺点。它不仅受学习率的影响,而且没有专门的程序来检查其例如,微软的AI聊天机器在24小时内被Twitter内容破坏了,并变成了种族主义者!)
  人工智能和自动化之间的区别
  示例1:没有两片叶子完全相同,但是我们可以识别所有叶子。
  示例2:小猫看起来不同,形态也不同,但是我们可以认识所有的猫。
  如果您记录每个图像,并且该图像是否是一片叶子,那么即使最快的计算机也无法找到和存储这么多的信息。这是常规计算机无法做到的。以前的计算机仅通过几个演示示例(即学习能力)就无法通过演示来使计算机理解其他情况。
  计算机用来执行的指令是人类所学的全部知识。如今,人工智能取得的突破不是意识,而是计算机从有限的示例中学习知识,然后使用所学知识进行利用的能力。在未来的预测中
  这也是自动化和AI之间的最大区别。这也是事实,包括作者在内,许多人张口闭口都是从未理解过的AI。
  目前,人工智能尚未发展出强大的学习能力和预测能力。这两个阶段相似,实际上存在很大差异。这就是为什么人们对自动化和人工智能之间的差异感到困惑的原因。用外行的话来说,当前的人工智能在很大程度上是一种新兴的自动化技术,通过集成计算机和互联网等技术而迅速发展。由于人工智能还没有很强的学习能力和预测能力,因此目前两者之间存在一些相似之处。通过添加深度学习等技术,人工智能可以自动迭代算法并吸收学习以生成新数据。未来,人工智能将与自动化大不相同。
如果您有互联网问题,也可以咨询我,谢谢!如果你也想一起学习人工智能,欢迎留言交流.

文章评论1条评论)

登录后参与讨论

curton 2021-6-9 17:13

学习了
广告
我要评论
1
2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0
广告
关闭 热点推荐上一条 /5 下一条