¿Qué está más cerca de la IA y tiene mejores antecedentes y mayores posibilidades de aprenderlo más fácilmente, ingeniería mecánica o electrónica y comunicaciones? ¿Y los robots también?

Muy bien, entonces hay esencialmente 2 preguntas aquí. Comencemos por la robótica primero.

La robótica es un campo mucho más diverso en comparación con los mecanismos de control industrial convencionales. Está estrechamente relacionado con el modelado matemático de la orientación y posición de un robot con respecto a cualquier punto de referencia fijo o variable. En este y solo este sentido, un robot está estrechamente relacionado con el dominio de la ingeniería mecánica. Sin embargo, en términos de sensores, procesamiento de datos y programación necesarios para hacer que un robot funcione, la robótica como campo depende en gran medida de la ingeniería electrónica.

En cuanto a la IA, es un campo relacionado con la informática y / o software / ingeniería informática. No hay discusión al respecto. Sin embargo, los ingenieros electrónicos pueden diseñar e implementar IA rudimentarias utilizando redes neuronales artificiales y otras técnicas similares. Por lo tanto, entre los dos, la Ingeniería Electrónica está mucho más conectada al desarrollo de IA que la Ingeniería Mecánica. Pero esta es una evaluación relativa , ya que solo un graduado en Informática realmente puede trabajar con sistemas robustos de inteligencia artificial.

¿Qué está más cerca de la IA y tiene mejores antecedentes y mayores posibilidades de aprenderlo más fácilmente, ingeniería mecánica o electrónica y comunicaciones? ¿Y los robots también?

Sería Python.

No es lo mejor para la IA, pero es fácil de aprender, al menos fácil de comenzar a aprender. Luego, los nodos informáticos baratos, como Raspberry Pi, usan Python en su firmware o sistema operativo.
A $ 50 por nodo y usando Python como lenguaje de programación, uno puede conectar muchos de ellos y construir AI o NN.
También hay muchos marcos escritos en Python para producir IA, así como otros marcos para robótica, gráficos, ingeniería, etc.
Python está construido de tal manera que puede tragar marcos e interfaces para la mayoría de los otros idiomas.

En cuanto a un principiante en programación pero con mucha ambición, sugeriría Erlang. Esto no es fácil de digerir para un programador avanzado, pero ofrece mucho para la IA: se escala automáticamente en grandes redes de computadoras. ¡Incluso no necesita detener la red para agregar más recursos / hardware! Puede construir grandes bases de datos de IA en la memoria (en múltiples nodos) y también tiene muchos marcos de AI.

Otro lenguaje “… interesante” es Haskell. No estoy seguro de que sea un buen ajuste, ¡pero Haskell puede trabajar con conjuntos infinitos! Eso significa declarar un conjunto infinito (como los números naturales) y tomar solo tantos como para resolver su problema. Se me ocurre que puede declarar un número infinito de neuronas en un NN y procesar sus sinapsis hasta que resuelva el problema. (NN utiliza una gran cantidad de neuronas conectadas en múltiples capas en redes de computación intensiva). También creo que escala bien …

Ahora: sea lo que sea que elija un lenguaje exótico como los dos últimos, o uno antiguo como C o Assembler, tenga en cuenta que no solo necesita un hardware potente, rápido y distribuido en varias computadoras, sino que necesita algo más: matemáticas y tiempo para entrenar ¡el sistema!

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