Różnica między AI a siecią neuronową

Sztuczna inteligencja (AI) była kiedyś uważana za odległy sen, przyszłość, ale już nie. To, co kiedyś było używane jako obszar studiów do badań, roi się od prawdziwego świata. Dzisiaj AI jest wszędzie - w fabrykach, w którym pracujesz, studiujesz, banki, szpitale, a nawet w telefonie. Są oczami samochodów samojezdnych, głosem Siri i Alexy, czarodziejów stojących za prognozowaniem pogody, rękami za operacją wspomaganą przez roboty i co nie. Dzisiaj AI jest wszechobecną częścią współczesnego społeczeństwa. Pojawienie się sztucznej inteligencji w wielu technologiach IT miało miejsce prawie z dnia na dzień, w ciągu ostatnich kilku lat.

Później uczenie maszynowe pojawiło się jako potężne podejście dla sztucznej inteligencji, które pozwala komputerom na uczenie się na podstawie danych karmionych bez żadnego jawnego programowania. To nie wszystko. Algorytmy obliczeniowe, zwane głębokim uczeniem się, dostarczyły ramy podejść do programowania. Chociaż głębokie uczenie się zostało wymyślone około dekady temu, jest zakorzenione w technologii opracowanej przez biologicznie motywowane dziedzinę sieci neuronowych w latach 60. W ostatnich latach sieci neuronowe silnie powtórzyły się z różnymi nazwami i znaczeniami, ale w różnych kontekstach w obecnej nowej fali sztucznej inteligencji i głębokiego uczenia się.

Co to jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja (AI), czasami nazywana maszynami, odnosi się do maszyn, które są w stanie naśladować ludzkie umiejętności poznawcze. Jest to pomysł tworzenia inteligentnych maszyn - te, które są równie mądre lub mądrzejsze niż ludzie. Chociaż pomysł ma wieki, stał się głównym nurtem wraz z rozwojem komputerów cyfrowych. AI to gałąź informatyki, która podkreśla tworzenie programów komputerowych, które wykonują zadania, a także lepsze niż ludzie, nie martwiąc się o to, czy programy te faktycznie myślą, że ludzie myślą. AI występuje w wielu formach, rozmiarach i algorytmach. Dzisiaj AI jest wszędzie - od fabryk i szkół po banki i szpitale, od telewizji po szczoteczkę do zębów, od chipu w smartfonach po samochody, które jeździsz, od Siri po Alexę tylko wszędzie.

Co to jest sieć neuronowa?

Termin „sieci neuronowe” odnosi się do sieci sztucznych neuronów lub węzłów niejasno zainspirowanych biologicznymi sieciami neuronowymi, które stanowią mózg zwierzęcy. W pewnym sensie stanowiło podstawę dużej części współczesnej sztucznej inteligencji. W rzeczywistości badania sugerują, że obecne implikacje i zastosowania AI są niczym innym jak rozwojem wyposażonych unikalnych atrybutów sieci neuronowych, a mianowicie uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się itp. Sieci neuronowe reprezentują dobrze uzasadniony paradygmat zakorzeniony w wielu dyscyplinach, w tym w informatyce, fizyce, informatyce, psychologii i inżynierii. Sieci neuronowe to sieć połączonych węzłów, których funkcjonalność jest luźno oparta na neuronach zwierzęcych. Obecnie sieci neuronowe są używane w wielu obszarach, takich jak rozwiązywanie problemów, badania klientów, walidacja danych, prognozowanie sprzedaży, zarządzanie ryzykiem i tak dalej.

Różnica między AI a siecią neuronową

Definicja

- Sztuczna inteligencja (lub AI) to gałąź informatyki, która kładzie nacisk na tworzenie inteligentnych maszyn, które ucieleśniają rodzaj inteligencji, w przeciwieństwie do naturalnej inteligencji wykazanej przez ludzi. AI odnosi się do maszyn, które są w stanie naśladować ludzkie umiejętności poznawcze. Z drugiej strony sieci neuronowe odnoszą się do sieci sztucznych neuronów lub węzłów niejasno zainspirowanych biologicznymi sieciami neuronowymi, które stanowią mózg zwierzęcy. Sieci neuronowe to sieć połączonych węzłów, których funkcjonalność jest luźno oparta na neuronach zwierzęcych.

Bramka

- AI w zasadzie działa wokół silnej sztucznej inteligencji i słabej AI. Słaba sztuczna inteligencja odnosi się do stosowania zaawansowanych algorytmów do wykonywania niektórych zadań związanych z rozwiązywaniem problemów w ograniczonym zestawie funkcji, podczas gdy silna sztuczna inteligencja potwierdza pogląd, że maszyny mogą naprawdę rozwijać ludzką świadomość równą ludziom. Sieci neuronowe reprezentują dobrze uzasadniony paradygmat zakorzeniony w wielu dyscyplinach, w tym w informatyce, fizyce, informatyce, psychologii i inżynierii. Celem sieci neuronowych jest nauczenie się rozpoznawania wzorców danych w celu podjęcia decyzji.

Aplikacje

- Dzisiaj AI jest wszechobecną częścią współczesnego społeczeństwa. AI jest używane w szerokiej gamie obszarów zastosowań, od samochodów samojezdnych po Siri i Alexa, a także prognozowanie pogody i diagnostyka kliniczna. AI służy do rozwiązywania złożonych zadań w różnych branżach, w tym edukacji, zdrowia, rozrywki, transportu i mediów. Sieci neuronowe opracowują algorytmy wykorzystujące mózg jako model do rozpoznawania złożonych wzorców. Zastosowania sztucznych sieci neuronowych obejmują klasyfikację tekstu i kategoryzację, nazwane rozpoznawanie bytu (NER), wykrywanie parafrazów, rozpoznawanie wzorców, wykrywanie oszustw, przetwarzanie języka naturalnego i wiele innych.

AI vs. Sieć neuronowa: wykres porównawczy

Streszczenie

Niewątpliwie AI jest najważniejszą technologią tej ery cyfrowej. AI to nie tylko coś; jest to składnik we wszystkim. Dzisiaj AI jest wszechobecną częścią współczesnego społeczeństwa. W rzeczywistości jest wszędzie - od chipu w telefonach po systemy GPS w samochodach, głos Siri i Alexy, mózgi bezzałogowych dronów, czarodzieje prognozowania pogody, rąk pomagające w operacji i co nie. Sieci neuronowe to podejście do uczenia maszynowego, które stanowiło podstawę dużej części współczesnej sztucznej inteligencji. Odnoszą się do sieci sztucznych neuronów lub węzłów niejasno zainspirowanych biologicznymi sieciami neuronowymi, które stanowią mózg zwierzęcy.