La palabra ‘ cibernética ‘ proviene del griego ‘ κυβερνάω ‘ ( cybernáō ), que significa ‘dirigir, navegar o gobernar’.
Entonces, como es de esperar, este campo es muy amplio y contiene muchas disciplinas científicas diferentes.
Diferentes perspectivas de la cibernética:
- ¿Cómo debe prepararse para el futuro de la automatización y la inteligencia artificial cada vez mayores?
- ¿Qué grupos están trabajando realmente en una IA fuerte?
- ¿Cómo debo abordar la publicación de un trabajo de investigación? He completado varios cursos en Coursera y cursos en línea de Stanford sobre aprendizaje automático y clasificación de imágenes usando CNN, y aprendizaje profundo para PNL.
- ¿La inteligencia artificial dominará a los humanos en el futuro?
- ¿Qué es lo mejor para aprender inteligencia artificial, conferencias o libros?
- Técnico y basado en la industria
- Informática y teoría de la información.
- Bio-cibernética
- Ciencias económicas
- Gestión y teoría de la gestión.
- Sociología
Personalmente, estoy muy involucrado en la primera y segunda categoría de cibernética, por lo que voy a prestar mucha atención a estas secciones. Primero, permítanme ponerlo en el orden correcto, porque la cibernética tiene varias definiciones y categorizaciones que pueden causar confusión.
En la perspectiva tecnológica, la cibernética también se conoce con un nombre diferente: IA, automatización y medición. Este campo general consta de varias áreas, tales como:
Sistemas de control y regulación: (teoría de sistemas dinámicos, automatización), por ejemplo, el termostato (Honeywell es un conocido productor de estos sistemas). Esta área tiene como objetivo encontrar oportunidades para controlar el mundo real. Un sistema de control administra, ordena, dirige y regula el comportamiento a través de bucles de control.
Visión artificial : la visión artificial (MV) es la tecnología y la metodología utilizadas para proporcionar inspección y análisis automáticos basados en imágenes para aplicaciones basadas en el procesamiento, el reconocimiento y la percepción de imágenes (por ejemplo, orientación de robots industriales). La visión artificial es un término que abarca una gran cantidad de tecnologías, productos de software y hardware, sistemas integrados, acciones, métodos y experiencia.
En resumen, las entradas para MV son dispositivos de imágenes, como cámaras o láseres, que producen una imagen, que luego se procesará previamente (como ajuste de contraste, umbral o calibración de color), luego se procesará (extracción de características), luego detección o segmentación (cara detección, detección puntual) y finalmente se utiliza como entrada (redes neuronales o filtros de cascada Haar para reconocimiento facial).
Sensores y medición : para que los robots observen e interactúen con el mundo real, se deben usar sensores. Todos los sensores tienen diferentes características y propiedades, por lo que este campo se trata de saber cómo elegir y cómo trabajar con diferentes sensores. Este campo es muy importante para la industria de la robótica y la automatización, por lo que los robots y dispositivos tienen la información correcta y correcta de su entorno.
Robótica : los robots son máquinas que interactúan con el mundo real. La robótica analiza de cerca el diseño, la construcción, la operación y el uso de robots en el mundo real, como en la industria, el uso militar, el hogar o el entretenimiento. La robótica también analiza los sistemas informáticos para el control, la retroalimentación sensorial y el procesamiento de la información. Los robots también se hacen para reemplazar la actividad humana, especialmente en situaciones peligrosas o repetitivas.
AI : la IA es un campo general que consta de muchos enfoques diferentes que dan a los programas la capacidad de aprender sin ser programados explícitamente para hacerlo. La IA describe principalmente el proceso de aprender y trabajar para resolver un problema disminuyendo el error. Se utiliza principalmente en campos donde no se puede describir con precisión el problema matemáticamente.
Si está interesado en las redes neuronales, son un subcampo de IA, junto con el aprendizaje automático, los árboles de decisión, las reglas binarias, etc.
Si desea obtener más información, le recomiendo leer estas páginas de Wikipedia para obtener una buena comprensión general. Úselos como base para futuras investigaciones y eche un vistazo a las notas al pie de cada página para obtener más recursos académicos para mejorar su conocimiento.
- https://en.wikipedia.org/wiki/De…
- https://en.wikipedia.org/wiki/Ar… & https://en.wikipedia.org/wiki/De…
- https://en.wikipedia.org/wiki/Fu…
