Rozdelenie medzi riadiacim systémom a informačnou umelou intelegvenciou?

Riadiace systémy a umelá inteligencia založená na informáciách (AI) sú odlišné oblasti, hoci sa môžu prekrývať a dokonca synergicky spolupracovať. Tu je rozdelenie ich kľúčových rozdielov:

Riadiace systémy:

* Primárny cieľ: Na udržanie požadovaného stavu alebo výstupu fyzického systému (rastliny) manipuláciou s jeho vstupmi. Zahŕňa to snímanie aktuálneho stavu, porovnanie ho s požadovaným stavom a následné úpravy, aby sa minimalizovala chyba.

* Focus: Akcia a reakcia vo fyzickom svete. Zaoberá sa ovládateľmi, senzormi a dynamikou fyzikálnych procesov. Mysli na termostaty, robotické zbrane, systémy autopilotov atď.

* Metódy: Na základe matematických modelov správania systému (napr. Diferenciálne rovnice) a riadiacich algoritmov (radiče PID, metódy štátneho priestoru atď.). Tieto algoritmy sú často deterministické a sú navrhnuté tak, aby zaručovali stabilitu a výkon.

* Manipulácia s údajmi: Primárne sa zaoberá údajmi o senzoroch v reálnom čase a príkazmi ovládača. Údaje sú často číselné a relatívne štruktúrované.

* inteligencia: Tradičné riadiace systémy nie sú vo svojej podstate „inteligentné“ v zmysle AI. Dodržiavajú sa vopred naprogramované pravidlá a algoritmy. Pokročilé riadiace systémy však môžu obsahovať prvky strojového učenia, aby sa prispôsobili meniacim sa podmienkam.

Informačné umelá inteligencia:

* Primárny cieľ: Spracovať a interpretovať informácie s cieľom robiť rozhodnutia, riešiť problémy alebo sa učiť z údajov. To môže zahŕňať rôzne úlohy, ako sú rozpoznávanie obrázkov, spracovanie prirodzeného jazyka, hranie hry atď. Je menej priamo spojené s ovládaním fyzických systémov.

* Focus: Spracovanie informácií, uvažovanie, učenie a rozhodovanie. Zaoberá sa analýzou údajov, rozpoznávaním vzorov, reprezentáciou vedomostí a návrhu algoritmu.

* Metódy: Zamestnáva širokú škálu techník vrátane strojového učenia (pod dohľadom, bez dozoru, posilňovania), hlbokého učenia, expertných systémov a symbolického zdôvodnenia. Tieto metódy často zahŕňajú pravdepodobnostné alebo štatistické modely.

* Manipulácia s údajmi: Zaoberá sa veľkými, často neštruktúrovanými a hlučnými súbormi údajov (text, obrázky, zvuk atď.). Predbežné spracovanie údajov a inžinierstvo funkcií sú rozhodujúce.

* inteligencia: Hlavným cieľom je vytvárať systémy, ktoré vykazujú určitú formu „inteligencie“ a napodobňujú ľudské kognitívne schopnosti.

prekrývanie a synergia:

Čiary rozostrnú, keď uvažujeme o pokročilých kontrolných systémoch, ktoré obsahujú techniky AI. Napríklad:

* AI-Poweed Control: Rameno robotické rameno ovládané hlbokým vzdelávacím modelom, ktorý sa učí optimálne pohyby zo skúseností. AI poskytuje „mozgy“ pre riadiaci systém a rozhoduje o tom, ako dosiahnuť požadovaný pohyb.

* Adaptívne ovládanie: Riadiace systémy, ktoré používajú strojové učenie na prispôsobenie sa zmenám v prostredí alebo dynamike systému, čím sa časom zlepšuje ich výkon.

* Prediktívna údržba: Modely AI analyzujúce údaje senzorov zo strojov na predpovedanie potenciálnych zlyhaní, umožňujúca proaktívnu údržbu a predchádzanie nákladným prestojom.

Stručne povedané:Riadiace systémy sú o * konaní * vo fyzickom svete na základe modelu, zatiaľ čo AI je o * porozumení * a * učení sa od informácií na rozhodnutia, pričom posledne menované často rozširujú alebo nahradia rigidnejšie algoritmy klasických riadiacich systémov. Ich kombinácia vedie k robustným, efektívnejším a inteligentnejším riadiacim systémom.

• Predchádzajúca strana: Čo je imunitný algoritmus? 
• Ďalšia strana: Čo je algoritmus Azimouth?