当您想到 “机器人”时，首先想到的是尖端的现代技术。由于科幻电影，它也经常被想象为一个可以执行惊人壮举并采取人形的机械系统，这一切都是真的，但机器人可能只是在台式计算机上运行的软件系统，而不是真正的机器。
如您所知，开发机器人可能很容易涉及广泛的科学学科，使其成为一个极其复杂的系统。我们将只关注众多领域之一：机器学习。机器学习和机器人技术都在 1950 年代首次流行起来，从那时起，这些技术已经发展成为更大、更复杂的学科。
自动化和机器人
自动化，术语“自动化”是指显着减少人类交互和参与任务的过程。创建机器学习模型是为了从数据集中学习，然后在不需要人工干预的情况下自动化未来的操作。另一方面，机器人被教导人类行为或模仿动作，以便在不需要人类参与的情况下完成任务。
如前所述，机器人可以是物理机器或软件系统，他们必须在这两种情况下保持自动化的特点。例如，Siri 是一个在设备上运行的软件系统，作为软件应用程序。但是，由于它被归类为机器人，因此它能够在被指示执行任务时执行任务，而无需人工干预。
案例研究：房地产房价预测项目
如果您创建一个模型来预测房产的价格，然后将其部署为 Web 应用程序，用户可以输入房屋的详细信息，然后单击预测按钮以查看预测价格。你会把它称为机器人吗？您可能会遇到疑问，但请坚持住。如果一家大型房地产企业决定采用为预测房屋而建立的模型并将其整合到人形机器人中，当人们赋予它房屋的品质时，它可以简单地大声说出价格怎么办？机器学习用于这两种应用程序以实现相同的目标。一个是在网络应用程序中进行自动化，而另一个是在类人计算机（类人机器人）中开发软件。
机器人概念并不局限于单一形式。它是多样化的，就像计算机科学的许多其他领域一样。它可以是软件程序/软件机器人的形式，也可以是任何物理形式。盒子、球或任何形状的狗、鸟、人类和其他动物只是几个例子。如果系统机器人可以自行执行任务，而无需指示在更改设置时应该做什么，那么命名系统机器人是可以接受的。
从机器学习的角度来看，机器人可能只是一种部署的机器学习算法，它被部署为独立于机械编程的物理机器中，而不是作为软件或应用程序嵌入到 PC 操作系统中，或者作为带有烧瓶的 Web 应用程序在线托管，机器学习系统可以被认为是机器人。
除了在某些情况下，它们可以部署到专用的独立系统中执行，这是基于这样一个现实：一个独立的机器人可能包含额外的智力。例如，房地产公司的机器人可以在功能和能力方面得到增强。
以预测房屋价格为例，假设除了预测房屋价格之外，还可以让机器人测量地块的土地面积，甚至可以单独通过物理方式检测和读取房屋的特征并说出价格。添加在现场实际获取房屋详细信息然后使用该值预测房价的能力，将为我们的机器学习模型预测模型增加更多工作。机器人可能需要某种形式或能力来查看物理环境它可以实时看到房子并分析它所看到的。从而直接在现场获得房屋的详细信息。这个想法可以用计算机视觉来完成，这也是计算机科学的一个广泛领域。机器学习中的算法也可以解决这类问题。实现它的一种方法可能是让机器人拍照并记录照片，并用它们与之前出售的房屋进行比较，并用它来训练模型。这将使机器人使用，也许，一个相机来拍照并与以前的房子或预测房价之前的数据集。
机器人可能还需要移动、操纵障碍物等的能力。所有这些也可以通过机器学习来实现。或者在机器学习之外的机器人中也可能有更优化的手段来实现这个想法。这只是试图展示机器人和机器学习的概念协同工作，当我们引入强化机器学习的概念时，实现这个案例变得更加现实和清晰。
这是否意味着机器人技术和机器学习是相同的？
答案是否定的。有鉴于此，让我们从机器人开始，它们是一些经过开发的机器人，它们可以自动执行任务，无需任何学习或智能！一家汽车制造公司可能会开发一种机器人，它只需要自己执行固定的重复性任务，而无需任何学习！它不会阻止它成为机器人，但它不会使用机器学习。另一件事可能是，机器人可以在重复性任务期间获取所有这些变量，并在未来从中获取知识，从而使其在以后仍能像人类一样学习。但是，如果它没有表现出任何形式的学习，即使它是自动化的，我们也不能称它为智能或聪明，这为智能和自动化创造了一个很好的解释。因此，自行重复任务使其自动化，而根据不断变化和未指定的场景执行任务使其变得智能。这里有一种自由的感觉，自动化是一种固定的，而智能是自由和动态的。
这种解释表明，机器学习中嵌入了自动化和学习，而机器人可能缺乏后者，这可能就是为什么机器学习一直保持趋势并获得比机器人技术更大的兴趣和投资的原因。因此，我们几乎可以将所有机器学习应用程序称为机器人，但反之则不行。
结论
最后，让我们将机器人定义为无需人协助即可执行预定任务的机器。为了平衡一切，我们可以使用“机器学习机器人”这个词来解决问题。
总而言之，我们可以说；
- 机器人是一个非常复杂的系统，可以很容易地涉及广泛的科学学科。
- 自动化是显着降低人类参与和参与任务的过程。
- 机器人被训练来模仿人类行为，或者被设计成这样做，以便在没有人类参与的情况下完成任务。
- 从机器学习的角度来看，机器人可以是一种已部署的机器学习算法。
- 有些机器人已经被创建到可以自动执行任务并自行完成的程度，但它们缺乏智能或学习能力。
