Forskel mellem AI og neuralt netværk

Kunstig intelligens (AI) blev engang betragtet som en fjern drøm, en fremtidig teknik, men ikke længere. Det, der engang blev brugt som forskningsområde, svømmer nu ud i den virkelige verden. I dag er AI overalt - i fabrikker, du arbejder, den skole, du studerer, banker, hospitaler og endda i din telefon. Det er øjnene på selvkørende biler, stemmen fra Siri og Alexa, troldmændene bag vejrprognosen, hænderne bag den robotassisterede operation og hvad ikke. I dag er AI en allestedsnærværende del af det moderne samfund. Fremkomsten af ​​AI i mange it-teknologier skete næsten natten over, i de sidste par år.

Senere fremkom maskinlæring som en kraftfuld tilgang til AI, der giver computere mulighed for at lære af de data, der fodres uden nogen eksplicit programmering krævet. Det er ikke alt. Beregningsalgoritmer, kaldet dyb læring, udgjorde rammen for programmeringsmetoderne. Skønt dyb læring blev opfundet for omkring et årti siden, er den forankret i teknologien udviklet af det biologisk motiverede neurale netværk i 1960'erne. I de senere år er neurale netværk kraftfuldt genfundet med forskellige navne og betydninger, men i forskellige sammenhænge inden for den nuværende nye bølge af kunstig intelligens og dyb læring.

Hvad er kunstig intelligens?

Kunstig intelligens (AI), nogle gange kaldet maskineintelligens, henviser til maskiner, der er i stand til at efterligne menneskets kognitive færdigheder. Det er en idé at skabe intelligente maskiner - dem, der er så smarte som eller smartere end mennesker. Selvom ideen er århundreder gammel, er den blevet mainstream med fremkomsten af ​​digitale computere. AI er en gren af ​​datalogi, der lægger vægt på at skabe computerprogrammer, der udfører opgaver såvel som eller bedre end mennesker, uden at bekymre sig om, hvorvidt disse programmer faktisk tænker på den måde mennesker tror. AI findes i mange former, størrelser og algoritmer. I dag er AI overalt - fra fabrikker og skoler til banker og hospitaler, fra dit tv til din tandbørste, fra chip i dine smartphones til de biler, du kører, fra Siri til Alexa lige overalt.

Hvad er neuralt netværk?

Udtrykket "Neural Networks" henviser til et netværk af kunstige neuroner eller knuder, der vagt inspireres af de biologiske neurale netværk, der udgør dyrehjerne. Det dannede på en måde grundlaget for meget af moderne kunstig intelligens. Faktisk antyder undersøgelser, at de nuværende implikationer og anvendelser af AI ikke er andet end en udvikling af de udstyrede unikke egenskaber ved neurale netværk, nemlig maskinlæring, dyb læring osv. Neurale netværk repræsenterer et velbegrundet paradigme, der er rodfæstet i mange discipliner, herunder datalogi, fysik, informationsvidenskab, psykologi og teknik. Neurale netværk er et netværk af sammenkoblede knudepunkter, hvis funktionalitet løst er baseret på dyre neuroner. I dag bruges neurale netværk på tværs af mange områder, såsom problemløsning, kundeforskning, datavalidering, salgsprognoser, risikostyring og så videre.

Forskel mellem AI og neuralt netværk

Definition

- Kunstig intelligens (eller AI) er en gren af ​​datalogi, der lægger vægt på oprettelsen af ​​smarte maskiner, der legemliggør en slags intelligens, i modsætning til den naturlige intelligens demonstreret af mennesker. AI henviser til maskiner, der er i stand til at efterligne menneskets kognitive færdigheder. Neuralnetværker henviser derimod til et netværk af kunstige neuroner eller knuder, der vagt inspireres af de biologiske neurale netværk, der udgør dyrehjerne. Neurale netværk er et netværk af sammenkoblede knudepunkter, hvis funktionalitet løst er baseret på dyre neuroner.

Mål

- AI fungerer dybest set omkring stærk AI og svag AI. Svag AI henviser til brugen af ​​avancerede algoritmer til at udføre visse problemløsningsopgaver inden for et begrænset sæt funktioner, hvorimod stærk AI understøtter synspunktet om, at maskiner virkelig kan udvikle menneskelig bevidsthed lig med mennesker. Neurale netværk repræsenterer et velbegrundet paradigme, der er forankret i mange discipliner, herunder datalogi, fysik, informationsvidenskab, psykologi og teknik. Formålet med neurale netværk er at lære at genkende mønstre i dine data til at tage en beslutning.

Applikationer

- I dag er AI en allestedsnærværende del af det moderne samfund. AI bruges på tværs af en lang række anvendelsesområder fra selvkørende biler til Siri og Alexa og vejrprognose og klinisk diagnose. AI bruges til at løse komplekse opgaver på tværs af alle slags industrier, herunder uddannelse, sundhed, underholdning, transport og forsyningsselskaber. Neurale netværk udvikler algoritmer, der bruger hjernen som en model til at genkende komplekse mønstre. Anvendelserne af kunstige neurale netværk inkluderer tekstklassificering og kategorisering, navngivet entitetsgenkendelse (NER), parafrasedetektion, mønstergenkendelse, bedrageridetektion, naturlig sprogbehandling og mere.

AI vs. Neural Network: Sammenligningstabel

Resumé

Uden tvivl er AI den vigtigste teknologi i denne digitale æra. AI er ikke kun en ting; det er en ingrediens i alt. I dag er AI en allestedsnærværende del af det moderne samfund. Faktisk er det overalt - fra chip i dine telefoner til GPS-systemerne i dine biler, Siri og Alexa's stemme, hjerner fra ubemærkede droner, guiderne om vejrprognoser, hænderne, der hjælper med kirurgi, og hvad ikke. Neurale netværk er en maskinlæringsmetode, der dannede grundlaget for meget af moderne kunstig intelligens. De henviser til et netværk af kunstige neuroner eller knudepunkter, der vagt inspireres af de biologiske neurale netværk, der udgør dyrehjerne.