Perbezaan antara rangkaian AI dan saraf

Kecerdasan Buatan (AI) pernah dianggap sebagai mimpi yang jauh, teknologi masa depan, tetapi tidak lagi. Apa yang pernah digunakan sebagai kawasan pengajian untuk penyelidikan kini berkerumun ke dunia nyata. Hari ini, AI ada di mana -mana - di kilang -kilang anda bekerja, sekolah yang anda belajar, bank, hospital, dan juga di telefon anda. Mereka adalah mata kereta memandu sendiri, suara Siri dan Alexa, penyihir di belakang ramalan cuaca, tangan di belakang pembedahan dibantu robot, dan apa yang tidak. Hari ini, AI adalah sebahagian daripada masyarakat moden. Kemunculan AI dalam banyak teknologi IT berlaku hampir semalaman, dalam beberapa tahun terakhir.

Kemudian, pembelajaran mesin muncul sebagai pendekatan yang kuat untuk AI yang membolehkan komputer belajar dari data yang diberi makan tanpa pengaturcaraan yang jelas diperlukan. Itu bukan semua. Algoritma Komputasi, yang dipanggil Pembelajaran Deep, dengan syarat rangka pendekatan pengaturcaraan. Walaupun, pembelajaran mendalam dicipta kira -kira sedekad yang lalu, ia berakar umbi dalam teknologi yang dibangunkan oleh bidang Neural Networks secara biologi pada tahun 1960 -an. Pada tahun -tahun kebelakangan ini, rangkaian saraf telah kuat semula dengan nama dan makna yang berbeza, tetapi dalam konteks yang berbeza dalam gelombang baru kecerdasan buatan dan pembelajaran mendalam.

Apakah kecerdasan buatan?

Kecerdasan Buatan (AI), kadang -kadang dipanggil kecerdasan mesin, merujuk kepada mesin yang dapat meniru kemahiran kognitif manusia. Adalah idea untuk mencipta mesin pintar - yang bijak atau lebih bijak daripada manusia. Walaupun idea itu berabad -abad lamanya, ia telah menjadi arus perdana dengan kebangkitan komputer digital. AI adalah cabang sains komputer yang menekankan untuk mewujudkan program komputer yang melaksanakan tugas serta atau lebih baik daripada manusia, tanpa perlu risau sama ada program -program ini sebenarnya berfikir dalam cara manusia berfikir. AI datang dalam pelbagai bentuk, saiz dan algoritma. Hari ini, AI ada di mana -mana - dari kilang dan sekolah ke bank dan hospital, dari televisyen anda ke berus gigi anda, dari cip di telefon pintar anda ke kereta yang anda memandu, dari Siri ke Alexa di mana -mana sahaja.

Apa itu Rangkaian Neural?

Istilah "rangkaian saraf" merujuk kepada rangkaian neuron buatan atau nod yang samar -samar diilhamkan oleh rangkaian saraf biologi yang membentuk otak haiwan. Ia, dengan cara, membentuk asas banyak kecerdasan buatan moden. Malah, kajian menunjukkan bahawa implikasi dan aplikasi AI sekarang hanyalah perkembangan ciri -ciri unik rangkaian saraf, iaitu pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan lain -lain. Rangkaian saraf mewakili paradigma yang berpengalaman yang berakar dalam banyak bidang, termasuk sains komputer, fizik, sains maklumat, psikologi, dan kejuruteraan. Rangkaian Neural adalah rangkaian nod yang saling berkaitan, yang fungsinya longgar berdasarkan neuron haiwan. Hari ini, rangkaian saraf digunakan di banyak bidang seperti penyelesaian masalah, penyelidikan pelanggan, pengesahan data, ramalan jualan, pengurusan risiko, dan sebagainya.

Perbezaan antara rangkaian AI dan saraf

Definisi

- Kecerdasan Buatan (atau AI) adalah cabang sains komputer yang menekankan pada penciptaan mesin pintar yang merangkumi semacam kecerdasan, berbanding dengan kecerdasan semulajadi yang ditunjukkan oleh manusia. AI merujuk kepada mesin yang dapat meniru kemahiran kognitif manusia. Rangkaian saraf, sebaliknya, merujuk kepada rangkaian neuron buatan atau nod yang samar -samar diilhamkan oleh rangkaian saraf biologi yang membentuk otak haiwan. Rangkaian Neural adalah rangkaian nod yang saling berkaitan, yang fungsinya longgar berdasarkan neuron haiwan.

Matlamat

- AI pada dasarnya berfungsi di sekitar AI yang kuat dan AI yang lemah. AI yang lemah merujuk kepada penggunaan algoritma lanjutan untuk menjalankan tugas menyelesaikan masalah tertentu dalam satu set fungsi terhad manakala AI yang kuat menyokong pandangan bahawa mesin benar -benar dapat mengembangkan kesedaran manusia sama dengan manusia. Rangkaian saraf mewakili paradigma yang berpengalaman yang berakar dalam banyak bidang, termasuk sains komputer, fizik, sains maklumat, psikologi, dan kejuruteraan. Tujuan rangkaian saraf adalah untuk belajar mengenali corak dalam data anda untuk membuat keputusan.

Aplikasi

- Hari ini AI adalah sebahagian daripada masyarakat moden. AI digunakan di pelbagai kawasan aplikasi dari kereta memandu sendiri ke Siri dan Alexa, dan ramalan cuaca dan diagnosis klinikal. AI digunakan untuk menyelesaikan tugas -tugas yang kompleks di semua jenis industri, termasuk pendidikan, kesihatan, hiburan, pengangkutan, dan utiliti. Rangkaian saraf mengembangkan algoritma menggunakan otak sebagai model untuk mengenali corak kompleks. Aplikasi rangkaian saraf buatan termasuk klasifikasi teks dan pengkategorian, pengiktirafan entiti bernama (NER), pengesanan pengapralan, pengiktirafan corak, pengesanan penipuan, pemprosesan bahasa semula jadi, dan banyak lagi.

Ai vs. Rangkaian Neural: Carta Perbandingan

Ringkasan

Tidak dinafikan, AI adalah teknologi paling penting dalam era digital ini. AI bukan sekadar perkara; ia adalah ramuan dalam segalanya. Hari ini AI adalah sebahagian daripada masyarakat moden. Sebenarnya, di mana -mana - dari cip di telefon anda ke sistem GPS di dalam kereta anda, suara Siri dan Alexa, otak pesawat tanpa pemandu, penyihir ramalan cuaca, tangan membantu dalam pembedahan, dan apa yang tidak. Rangkaian Neural adalah pendekatan pembelajaran mesin yang membentuk asas kecerdasan buatan moden. Mereka merujuk kepada rangkaian neuron buatan atau nod yang samar -samar diilhamkan oleh rangkaian saraf biologi yang membentuk otak haiwan.