Różnica między neuroewolucją a głębokim uczeniem się

Jednym z najbardziej starszych i długoterminowych celów w dziedzinie inteligencji obliczeniowej jest tworzenie inteligentnych, świadomych maszyn, które mogą naśladować, a nawet przewyższać ludzką inteligencję. Inteligentna maszyna może uczyć się, ulepszać siebie, a następnie wykonać własną ścieżkę do przodu. Przeszliśmy długą drogę od staroświeckich systemów AI z lat 50. do współczesnego sztucznego neurokomputacja. Dziś te inteligentne systemy mogą robić wszelkiego rodzaju rzeczy, takie jak analiza obrazów, kontrolować bezzałogowe pojazd powietrzny (UAV), prowadzić samochód i zostać swoim wirtualnym asystentem. Najbardziej zaawansowane podejście do inteligencji obliczeniowej odbywają się poprzez neuroewolucję, ewolucyjne podejście do głębokiego uczenia się inspirowanego ludzkim mózgiem.

Co to jest neuroewolucja?

Neuroewolucja lub neuroewolucja jest podffisem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, które wykorzystuje algorytmy ewolucyjne do konstruowania sztucznych sieci neuronowych. Neuroevolution to ewolucyjne podejście do sieci głębokich uczenia się, które z powodzeniem zastosowano w dziedzinie sztucznego życia, systemów generatywnych, kontroli robota i gier komputerowych. Opisuje proces ewolucyjny podobny do tego, który stworzył nasze mózgi, z wyjątkiem komputera. W rzeczywistości cała koncepcja została zainspirowana strukturą ludzkiego mózgu. Uważano, że gdyby ludzki mózg można w jakiś sposób powtórzyć, stworzy sztuczną inteligencję. Termin sztuczne sieci neuronowe reprezentują wykres węzłów połączonych linkami z każdym łącznikiem zawierającym określoną wagę. Węzły zdalnie przypominają sposób organizowania neuronów w ludzkim mózgu. Najbardziej zaawansowane podejście do inteligencji obliczeniowej odbywają się poprzez neuroewolucję. Koncepcja została szeroko wykorzystana w domenie gier.

Czym jest głębokie uczenie się?

Głębokie uczenie się to technika uczenia maszynowego oparta na sztucznych sieciach neuronowych, które naśladują działanie ludzkiego mózgu. Weźmy przykład tłumaczenia Google - tłumaczy to akapity tekstów lub całej strony z jednego języka na drugi w sekundach. Można więc powiedzieć, że Google Translate opiera się na koncepcji głębokiego uczenia się i sztucznych sieci neuronowych (ANNS). Anns to bio-inspirowane podejściem do inteligencji obliczeniowej i uczenia maszynowego. Wykorzystuje wiele warstw do wyodrębnienia funkcji wysokiego poziomu z surowych danych wejściowych sensorycznych. Umożliwia systemom komputerowym ulepszanie dzięki doświadczeniu i danych. Jest to szczególny rodzaj techniki uczenia maszynowego do tworzenia systemów AI, które mogą funkcjonować w skomplikowanych środowiskach w świecie rzeczywistym. Głębokie uczenie się reprezentuje świat jako zagnieżdżoną hierarchię pojęć, w których każda koncepcja jest zdefiniowana w odniesieniu do prostszych pojęć, a bardziej abstrakcyjne reprezentacje obliczone w kategoriach mniej abstrakcyjnych.

Różnica między neuroewolucją a głębokim uczeniem się

Pojęcie

- Głębokie uczenie się jest techniką uczenia maszynowego, która jest podzbiorem sztucznej inteligencji i ma naśladować działanie ludzkiego mózgu w odniesieniu do przetwarzania danych w rozpoznawaniu mowy, wykryciu obiektów, tłumaczeniu języka i podejmowaniu decyzji. Jest to funkcja AI oparta na sztucznych sieciach neuronowych, bio-inspirowanym podejściu do inteligencji obliczeniowej i uczenia maszynowego. Z drugiej strony neuroewolucja jest formą sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, która wykorzystuje algorytmy ewolucyjne do budowy sztucznych sieci neuronowych. Jest to ewolucyjne podejście do sieci głębokiego uczenia się, które zamierza uprościć proces rozwiązywania złożonych zadań.

Pracujący

- Głębokie uczenie się reprezentuje świat jako zagnieżdżoną hierarchię pojęć, w których każda koncepcja jest zdefiniowana w odniesieniu do prostszych pojęć, a bardziej abstrakcyjne reprezentacje obliczone w kategoriach mniej abstrakcyjnych. Umożliwia systemom komputerowym ulepszanie dzięki doświadczeniu i danych podobnym do tego, jak ludzki mózg przetwarza informacje w postaci zdjęć, tekstu lub dźwięku. Cała koncepcja neuroewolucji została zainspirowana strukturą ludzkiego mózgu - konstruuje sztuczne sieci neuronowe z wykorzystaniem algorytmów ewolucyjnych. Istnieją dwa podejścia do neuroewolucji, które uwzględniają ewolucję tylko wagi sieci, a te, które ewoluują zarówno masy połączenia, jak i topologię sieci.

Aplikacje

- Neuroewolucja została szeroko stosowana w domenie gier w takich rolach, jak ocena przestrzeni działania w grze, modelowanie strategii przeciwników, modelowanie graczy i tak dalej. Najczęstsze zastosowania to robotyka ewolucyjna, sztuczne życie, systemy generatywne, uczenie się wzmocnienia itp. Głębokie uczenie się wykorzystuje ogromne sieci neuronowe, aby zrozumieć złożone wzorce w dużych ilościach danych. Typowe zastosowania obejmują rozpoznawanie obrazu, wykrywanie oszustw, samochody samojezdne, wirtualne asystenci, boty, systemy CRM, przetwarzanie języka naturalnego, badania przemysłowe, superkomputer i tak dalej.

Neuroewolucja vs. Głębokie uczenie się: wykres porównawczy

Streszczenie

Zarówno neuroewolucja, jak i głębokie uczenie się są wysoce rozproszone i jednoczesne podejścia do rozwiązywania problemów, które są kluczowe w sukcesie lub porażce większości problemów i zastosowań. Podstawową koncepcją neuroewolucji jest tworzenie sztucznych sieci neuronowych poprzez stosowanie algorytmów ewolucyjnych, populacyjnego algorytmu optymalizacji metaheurystycznej. Operatorzy genetyczni są sercem każdego algorytmu ewolucyjnego, a wydajność każdego algorytmu neuroewolucyjnego zależy od nich. Algorytm ewolucyjny wykorzystuje mechanizmy inspirowane ewolucją biologiczną, takie jak mutacja i crossover. Głębokie uczenie się jest techniką uczenia maszynowego opartą na strukturze i funkcji ludzkiego mózgu i wykorzystuje wiele warstw do wydobywania znaczących cech z surowych danych wejściowych sensorycznych.