Różnica między AI a siecią neuronową

Sztuczna inteligencja (AI) była kiedyś uważana za odległy sen, przyszłą technologię, ale już nie. To, co kiedyś było wykorzystywane jako obszar badań naukowych, teraz roi się w prawdziwym świecie. Dzisiaj AI jest wszędzie - w fabrykach, w których pracujesz, w szkole, w której studiujesz, w bankach, szpitalach, a nawet w telefonie. Są to oczy samobieżnych samochodów, głos Siri i Alexy, czarodzieje odpowiedzialni za prognozowanie pogody, dłonie stojące za operacją wspomaganą robotami i tak dalej. Dziś AI jest wszechobecną częścią współczesnego społeczeństwa. Pojawienie się sztucznej inteligencji w wielu technologiach informatycznych nastąpiło niemal z dnia na dzień, w ciągu ostatnich kilku lat.

Później uczenie maszynowe pojawiło się jako potężne podejście do sztucznej inteligencji, które pozwala komputerom uczyć się na podstawie dostarczanych danych bez konieczności jawnego programowania. To nie wszystko. Algorytmy obliczeniowe, zwane głębokim uczeniem się, stanowiły ramy podejść programistycznych. Chociaż głębokie uczenie powstało około dziesięć lat temu, jest ono zakorzenione w technologii opracowanej w dziedzinie sieci neuronowych w latach 60. XX wieku. W ostatnich latach sieci neuronowe silnie ponownie pojawiły się pod różnymi nazwami i znaczeniami, ale w różnych kontekstach w ramach nowej fali sztucznej inteligencji i głębokiego uczenia się.

Co to jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja (AI), czasami nazywana inteligencją maszynową, odnosi się do maszyn, które potrafią naśladować ludzkie zdolności poznawcze. Pomysł polega na tworzeniu inteligentnych maszyn - inteligentnych lub inteligentniejszych od ludzi. Chociaż idea ma wiele wieków, stała się głównym nurtem wraz z rozwojem komputerów cyfrowych. AI to dziedzina informatyki, która kładzie nacisk na tworzenie programów komputerowych, które wykonują zadania równie dobrze lub lepiej niż ludzie, nie martwiąc się o to, czy programy te rzeczywiście myślą w sposób ludzki. AI występuje w wielu formach, rozmiarach i algorytmach. Dzisiaj AI jest wszędzie - od fabryk i szkół po banki i szpitale, od telewizora po szczoteczkę do zębów, od mikroukładu w smartfonach po samochody, którymi jeździsz, od Siri po Alexę 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 zwierząt. W pewnym sensie stanowiło ono podstawę współczesnej sztucznej inteligencji. W rzeczywistości badania sugerują, że obecne implikacje i zastosowania sztucznej inteligencji to nic innego jak rozwój wyposażonych unikalnych atrybutów sieci neuronowych, a mianowicie uczenie maszynowe, głębokie uczenie się itp. Sieci neuronowe stanowią dobrze ugruntowany paradygmat zakorzeniony w wielu dyscyplinach, w tym informatyka, fizyka, informatyka, psychologia i inżynieria. Sieci neuronowe to sieć połączonych ze sobą węzłów, których funkcjonalność jest luźno oparta na neuronach zwierzęcych. Obecnie sieci neuronowe są używane w wielu obszarach, takich jak rozwiązywanie problemów, badania klientów, sprawdzanie poprawności danych, prognozowanie sprzedaży, zarządzanie ryzykiem itd..

Różnica między AI a siecią neuronową

Definicja

- Sztuczna inteligencja (AI) to dziedzina informatyki, która kładzie nacisk na tworzenie inteligentnych maszyn, które zawierają coś w rodzaju inteligencji, w przeciwieństwie do inteligencji naturalnej wykazywanej przez ludzi. AI odnosi się do maszyn, które potrafią naśladować ludzkie zdolności poznawcze. Z kolei sieci neuronowe odnoszą się do sieci sztucznych neuronów lub węzłów niejasno zainspirowanych biologicznymi sieciami neuronowymi, które stanowią mózg zwierząt. Sieci neuronowe to sieć połączonych ze sobą węzłów, których funkcjonalność jest luźno oparta na neuronach zwierzęcych.

Cel

- AI działa w zasadzie wokół silnej AI i słabej AI. Słaba sztuczna inteligencja odnosi się do wykorzystania zaawansowanych algorytmów do wykonywania niektórych zadań rozwiązywania problemów w ramach ograniczonego zestawu funkcji, podczas gdy silna sztuczna inteligencja popiera pogląd, że maszyny mogą naprawdę rozwijać ludzką świadomość równą ludziom. Sieci neuronowe stanowią dobrze ugruntowany paradygmat zakorzeniony w wielu dyscyplinach, w tym w informatyce, fizyce, informatyce, psychologii i inżynierii. Celem sieci neuronowych jest nauczenie się rozpoznawania wzorców w danych w celu podjęcia decyzji.

Aplikacje

- Dzisiaj AI jest wszechobecną częścią współczesnego społeczeństwa. Sztuczną inteligencję stosuje się w szerokim zakresie zastosowań, od samochodów samojezdnych po Siri i Alexę, a także prognozowania pogody i diagnozy klinicznej. AI służy do rozwiązywania złożonych zadań we wszystkich branżach, w tym w edukacji, służbie zdrowia, rozrywce, transporcie i usługach użyteczności publicznej. Sieci neuronowe opracowują algorytmy wykorzystujące mózg jako model do rozpoznawania złożonych wzorców. Zastosowania sztucznych sieci neuronowych obejmują klasyfikację i kategoryzację tekstu, rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER), wykrywanie parafraz, rozpoznawanie wzorców, wykrywanie oszustw, przetwarzanie języka naturalnego i więcej.

AI a sieć neuronowa: Tabela porównawcza

streszczenie

Niewątpliwie AI jest najważniejszą technologią ery cyfrowej. AI to nie tylko rzecz; jest składnikiem wszystkiego. Dzisiaj AI jest wszechobecną częścią współczesnego społeczeństwa. W rzeczywistości jest wszędzie - od czipów w telefonach po systemy GPS w samochodach, głos Siri i Alexy, mózgi bezzałogowych dronów, czarodziei prognozowania pogody, dłonie pomagające w chirurgii, a co nie. Sieci neuronowe to podejście oparte na uczeniu maszynowym, które stanowiło podstawę współczesnej sztucznej inteligencji. Odnoszą się do sieci sztucznych neuronów lub węzłów niejasno zainspirowanych biologicznymi sieciami neuronowymi, które stanowią mózg zwierząt.