Perbezaan antara AI dan Rangkaian Neural

Kecerdasan Buatan (AI) pernah dianggap mimpi jauh, teknologi masa depan, tetapi tidak lagi. Apa yang pernah digunakan sebagai bidang pengajian untuk penyelidikan kini mengalir ke dunia nyata. Hari ini, AI ada di mana-mana - di kilang-kilang yang anda bekerja, sekolah yang anda belajar, bank, hospital, dan juga di dalam telefon anda. Mereka adalah mata kereta memandu sendiri, suara Siri dan Alexa, penyihir di belakang ramalan cuaca, tangan di belakang pembedahan yang 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 untuk belajar daripada data yang diberi makan tanpa pengaturcaraan yang jelas diperlukan. Bukan itu sahaja. Algoritma komputasi, yang dikenali sebagai pembelajaran mendalam, menyediakan rangka pendekatan pengaturcaraan. Walaupun, pembelajaran mendalam dicipta kira-kira sedekad yang lalu, ia berakar dalam teknologi yang dibangunkan oleh bidang rangkaian neural yang bermotivasi biologi pada tahun 1960-an. Dalam tahun-tahun kebelakangan ini, rangkaian saraf telah meningkat dengan kuat dengan nama dan makna yang berlainan, tetapi dalam konteks yang berbeza dalam gelombang baru kecerdasan buatan dan pembelajaran mendalam.

Apakah Perisikan Buatan?

Kecerdasan Buatan (AI), kadangkala dipanggil kecerdasan mesin, merujuk kepada mesin yang dapat meniru kemahiran kognitif manusia. Ia adalah idea untuk mencipta mesin pintar - yang lebih bijak atau lebih pintar daripada manusia. Walaupun idea berabad-abad lamanya, ia menjadi arus utama dengan kebangkitan komputer digital. AI adalah cawangan sains komputer yang menekankan pada mewujudkan program komputer yang melakukan tugas-tugas serta atau lebih baik daripada manusia, tanpa perlu khawatir 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 ke berus gigi anda, dari cip telefon pintar anda ke kereta yang anda memandu, dari Siri ke Alexa di mana-mana.

Apakah Rangkaian Neural??

Istilah "Neural Networks" merujuk kepada rangkaian neuron buatan atau nod yang terinspirasi oleh rangkaian saraf biologi yang membentuk otak haiwan. Ini, dalam satu cara, membentuk asas kecerdasan buatan moden. Malah, kajian menunjukkan bahawa implikasi dan penerapan AI kini bukanlah satu-satunya pembangunan atribut unik rangkaian neural, iaitu pembelajaran mesin, pengajaran mendalam, dan lain-lain. Rangkaian saraf mewakili paradigma yang berakar umbi yang berakar dalam banyak disiplin, termasuk sains komputer, fizik, sains maklumat, psikologi, dan kejuruteraan. Rangkaian saraf adalah rangkaian nod yang saling berhubungan, yang fungsinya longgar berdasarkan pada 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 AI dan Rangkaian Neural

Definisi

- Kecerdasan Buatan (atau AI) adalah cawangan sains komputer yang menekankan pada penciptaan mesin pintar yang merangkumi sejenis kecerdasan, yang bertentangan dengan kecerdasan semula jadi yang ditunjukkan oleh manusia. AI merujuk kepada mesin yang dapat meniru kemahiran kognitif manusia. Rangkaian Neural, sebaliknya, merujuk kepada rangkaian neuron tiruan atau nod yang terinspirasi oleh rangkaian saraf biologi yang membentuk otak haiwan. Rangkaian saraf adalah rangkaian nod yang saling berhubungan, yang fungsinya longgar berdasarkan pada neuron haiwan.

Tujuan

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

Permohonan

- Hari ini AI adalah sebahagian dari masyarakat moden. AI digunakan merentasi pelbagai bidang aplikasi dari kereta memandu sendiri ke Siri dan Alexa, dan ramalan cuaca dan diagnosis klinikal. AI digunakan untuk menyelesaikan tugas-tugas 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 neural tiruan termasuk klasifikasi teks dan pengkategorian, yang dinamakan pengiktirafan entiti (NER), pengesanan kata pengubah kata, pengecaman corak, pengesanan penipuan, pemprosesan bahasa semula jadi, dan banyak lagi.

AI vs Neural Network: Carta Perbandingan

Ringkasan

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