нейросеть и искусственный интеллект (разница)

Нейросеть и искусственный интеллект (разница) — насколько близки эти понятия? Можно ли одно заменить другим? Или это составные части чего-то большего? Искусственные нейронные сети — это ключ к постижению искусственного интеллекта. И то, и другое тесно связано. Впрочем между этими захватывающими технологиями есть несколько принципиальных различий.

Нейросеть и искусственный интеллект (разница)

Икусственный интеллект и нейронные сети — две интересные и тесно взаимосвязанные области информатики. Однако между ними есть несколько различий, о которых нужно знать.

Ключевое отличие заключается в том, что нейронные сети — лишь ступенька в поисках и создании искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект — это обширная область, целью которой является создание интеллектуальных машин, для их абсолютного превосходства над интеллектом человеческим. Да, у нас уже есть компьютры, которые способны побеждать гроссмейстеров по шахматам.Но несмотря на это, осноовной целью ИИ всё же ставится стремление к универсальному интеллекту, способному решать раазнообразные и не связанные между собой задачи.

Многие из ИИ, созданных до этого момента, были созданы с определенной целью. Например, для запуска робота, который играет в пинг-понг или носит титул гроссмейстера по шашкам. Это неизбежный результат, когда ученые-компьютерщики садятся и создают что-то для решения конкретной задачи — в итоге они получают что-то, что может решить эту задачу, но не более того.

Чтобы обойти эту проблему ориентированных на задачи ИИ, ученые-компьютерщики начали экспериментировать с искусственными нейронными сетями. Наш обычно разумный мозг состоит из биологических нейронных сетей. Именно они создают связи на основе нашего восприятия и внешних стимулов.

Грубо упрощенный пример — боль от ожога. Когда это происходит впервые, в вашем мозгу устанавливается связь, которая идентифицирует сенсорную информацию, известную как огонь (пламя, запах дыма, тепло), и связывает ее с болью. Так вы учитесь в очень молодом возрасте, как не обжечься. С помощью той же нейронной сети мы можем делать много общих выводов. Например, таких как «мороженое вкусное», и даже делать дедуктивные скачки, например «перед дождем всегда есть облака» или «акции всегда растут в декабре». Эти скачки не всегда правильны (есть плохое мороженое и акции, которые падают в декабре), но их можно исправить с помощью опыта, что позволяет адаптироваться к обучению.

Но так ли нейронные сети всевластны?

Искусственные нейронные сети пытаются воссоздать эту обучающую систему на компьютерах. Они создают простую рамочную программу, которая реагирует на проблему и получает обратную связь о том, как она работает. Компьютер может оптимизировать свою реакцию, выполняя одну и ту же задачу тысячи раз. А потом корректировать свою реакцию в соответствии с полученной обратной связью. Затем компьютеру можно дать другую задачу. К ней он может подойти так же, как он узнал из предыдущей. Варьируя задачи и количество подходов к их решению, ученые-компьютерщики могут научить компьютер быть универсальным.

Хотя это вызывает в воображении образы компьютеров, захвативших мир и собирающих людей, как показано в голливудских фильмах, таких как «Матрица», мы все еще далеки от нейронных сетей на нашем пути к искусственному интеллекту. Все проблемы, проверяемые в нейронных сетях, выражены математически. Вы не можете поднести цветок к компьютеру и попросить его угадать цвет по запаху. Потому что запах должен быть выражен в числах, а затем компьютер должен будет каталогизировать эти числа в памяти вместе с изображениями цветов. испуская этот запах.

Тем не менее, искусственные нейронные сети, которые могут получать больше данных о таких вещах, как запах, и способность учиться на всех этих данных, могут быть на пути к созданию первого искусственного интеллекта, соответствующего стандартам даже самых заядлых энтузиастов ИИ.

В итоге

По сути, искусственные нейронные сети — это модели нейронных сетей человека, предназначенные для помощи компьютерам в обучении. Искусственный интеллект — это Святой Грааль, который некоторые ученые-компьютерщики пытаются достичь, используя такие методы, как имитация нейронных сетей.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Вставить формулу как
Блок
Строка
Дополнительные настройки
Цвет формулы
Цвет текста
#333333
Используйте LaTeX для набора формулы
Предпросмотр
\({}\)
Формула не набрана
Вставить