Informatyka to rozległa dziedzina z nowymi koncepcjami, które pojawiają się często, i to w szybkim tempie. AI i sieci neuronowe to dwa takie pojęcia w dziedzinie informatyki. To prawda, że są ze sobą w pewien sposób spokrewnieni. Nie należy ich jednak mylić jako tego samego.
AI a sieć neuronowa
Różnica między sztuczną inteligencją a siecią neuronową polega na tym, że sztuczna inteligencja lub sztuczna inteligencja to cała gałąź informatyki, która zajmuje się badaniem i tworzeniem inteligentnych maszyn, które posiadają własną inteligencję, podczas gdy sieć neuronowa odnosi się do systemu sztucznych węzłów, który jest spójny z rzeczywistymi mózgami zwierząt, aby nieco naśladować ich inteligencję.
Sztuczna inteligencja w wąskim sensie odnosi się do inteligencji, którą posiadają i demonstrują maszyny. Robią to, postrzegając i oceniając swoje otoczenie. Następnie podejmują działania oparte na tych wnioskach w sposób, który maksymalizuje szanse na osiągnięcie określonego celu. Ta koncepcja jest w dużej mierze zakorzeniona w sztucznych sieciach neuronowych.
Sieć neuronowa odnosi się do całego systemu sieciowego, który składa się z węzłów lub sztucznych neuronów. Naśladuje działanie neuronów w mózgu zwierzęcia. W ten sposób ta sieć neuronowa może wykonywać takie funkcje, jak kategoryzacja, klasyfikacja, rozpoznawanie wzorców, przetwarzanie języka, rozpoznawanie nazwanych jednostek i wiele innych. Pomaga to rozwiązać wiele problemów związanych ze sztuczną inteligencją.
Tabela porównawcza między sztuczną inteligencją a siecią neuronową
| Parametry porównania | AI | Sieć neuronowa |
| Oznaczający | Jest to warstwa sieci neuronowych, którą posiadają inteligentne maszyny. | Jest to system sztucznych węzłów, które są używane razem w koherencji z mózgiem zwierzęcia. |
| Natura | Odnosi się do maszyn posiadających własną inteligencję. | Naśladuje inteligencję, którą posiada mózg zwierzęcia. |
| Zależność | Jest zależny od sztucznych sieci neuronowych. | Nie jest zależny od AI. |
| Aplikacje | Jest używany w uczeniu maszynowym, wizji maszynowej, wnioskowaniu wiedzy, diagnostyce klinicznej i wielu innych. | Służy do kategoryzacji, klasyfikacji, rozpoznawania wzorców, przetwarzania języka, rozpoznawania nazwanych jednostek i wielu innych. |
| Trening | Można go bardzo szybko wyszkolić. | Trenowanie sieci neuronowych zajmuje stosunkowo więcej czasu. |
| Wydajność | Wykazuje bardzo wysoką wydajność. | Wykazuje niską wydajność. |
Co to jest sztuczna inteligencja?
AI, zgodnie z szeroką definicją, to każdy system, który jest w stanie postrzegać i analizować swoje otoczenie. Ponadto musi być w stanie podejmować działania na podstawie wcześniejszych wniosków. Powinno się to odbywać w sposób maksymalizujący szanse na osiągnięcie określonego celu. Technologia ta powstała w 1956 roku, po czym stała się dyscypliną akademicką.
Sztuczna inteligencja działa w wielu inteligentnych maszynach, które posiadają własną inteligencję. Forma technologii jest obecna w różnych wyszukiwarkach internetowych, autonomicznych samochodach, systemach rekomendacji, systemach rozumiejących ludzką mowę, strategicznych systemach gier, a nawet systemach automatycznego podejmowania decyzji.
Ta forma inteligencji w dużej mierze opiera się na sztucznych sieciach neuronowych. Zdolności poznawcze mózgu zwierzęcia są wykorzystywane jako podstawa, aby te inteligentne maszyny miały własną inteligencję. Ta inteligencja może być dalej stosowana do wielu zadań. Niektóre z nich obejmują uczenie maszynowe, widzenie maszynowe, wnioskowanie oparte na wiedzy, diagnostykę kliniczną i wiele innych.
AI to obecnie jedna z najbardziej zaawansowanych technologii. W porównaniu do innych technologii uczenia się, jest to jedna z najszybszych do trenowania. Co więcej, wydajność, którą wyświetla, jest najbardziej efektywna i wydajna. Istnieją jednak różne prawa i przepisy regulujące ich użycie na całym świecie.
Co to jest sieć neuronowa?
Sieć neuronowa to cały system sztucznych neuronów, które naśladują inteligencję mózgu zwierzęcia, w tym człowieka. Jego podstawy teoretyczne zostały po raz pierwszy opracowane w 1873 roku, po czym przeprowadzono różne badania dotyczące jego koncepcji. Cały mechanizm sztucznej inteligencji ma u swoich korzeni sieci neuronowe.
Technologia składa się z grup neuronów, które są ze sobą funkcjonalnie połączone. Jeden neuron może być połączony z kilkoma innymi neuronami, które razem tworzą rozległą sieć. Działają w sposób spójny z tym, jak prawdziwy mózg pokazuje swoje zdolności poznawcze. Dzięki temu zainspirował wiele projektów modelowania kognitywnego.
Sieci neuronowe mogą być używane do różnych zastosowań. Niektóre z nich obejmują rozpoznawanie wzorców, rozpoznawanie sekwencji, filtrowanie spamu w wiadomościach e-mail, eksplorację danych, diagnostykę medyczną, strategiczne gry, a nawet podejmowanie decyzji. Dzięki tym umiejętnościom technologia ta została zastosowana w wielu maszynach na całym świecie.
Istnieją jednak pewne ograniczenia sieci neuronowych w porównaniu z AI. Wyszkolenie tej sieci, aby mogła wykonywać swoje funkcje, zajmuje znacznie więcej czasu. Co więcej, w porównaniu do pierwszego nie jest tak wydajny w działaniu. Jednak sieć stale przechodzi kilka ulepszeń, aby uczynić ją systemem z najwyższej półki.
Główne różnice między sztuczną inteligencją a siecią neuronową
- AI to warstwa sieci neuronowych, którą posiadają inteligentne maszyny, podczas gdy sieć neuronowa to system sztucznych węzłów, które są używane razem w spójności z mózgiem zwierzęcia.
- AI odnosi się do maszyn posiadających własną inteligencję, podczas gdy sieć neuronowa naśladuje inteligencję, którą posiada mózg zwierzęcia.
- AI jest uzależniona od sztucznych sieci neuronowych, podczas gdy sieć neuronowa nie jest zależna od AI.
- Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w uczeniu maszynowym, wizji maszynowej, wnioskowaniu wiedzy, diagnostyce klinicznej i wielu innych, podczas gdy sieć neuronowa jest wykorzystywana do kategoryzacji, klasyfikacji, rozpoznawania wzorców, przetwarzania języka, rozpoznawania nazwanych jednostek i wielu innych.
- Sztuczną inteligencję można trenować bardzo szybko, podczas gdy trenowanie sieci neuronowej trwa stosunkowo dłużej.
- AI wykazuje bardzo wysoką wydajność, podczas gdy sieć neuronowa wykazuje niską wydajność.
Wniosek
AI i sieci neuronowe są w pewnym stopniu powiązane. U swoich korzeni sztuczna inteligencja jest w dużej mierze inspirowana sieciami neuronowymi, a nawet wykorzystała część swoich funkcji we własnym projekcie. Istnieje jednak kilka różnic między nimi. Po pierwsze, sztuczna inteligencja jest znacznie bardziej zaawansowana, łatwiejsza do trenowania, a nawet wykazuje wyższą wydajność.
Jeśli chodzi o ich znaczenie, sztuczna inteligencja to inteligencja, którą posiadają inteligentne maszyny i jest ona ich własną inteligencją. Z drugiej strony sieć neuronowa jest tworzona zgodnie z tym, jak mógłby funkcjonować mózg zwierzęcia. Oznacza to, że inteligencja, którą posiada, wcale nie jest jej własnością.
