تعتمد الشركات بشكل متزايد على تدريس الخوارزميات لتبسيط الأمور مع تزايد اندماج التكنولوجيا في حياتنا اليومية كل دقيقة.
تُستخدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والتعرف على الأنماط والتعلم الخاضع للإشراف والشبكات العصبية لوصف هذه التقنيات. في علوم الكمبيوتر، يعد الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية من هذه المفاهيم. الذكاء الاصطناعي هو مصطلح واسع يشمل مجموعة متنوعة من المجالات الفرعية. يشمل التعلم العميق الشبكات العصبية.
الذكاء الاصطناعي مقابل الشبكة العصبية
الفرق الرئيسي بين الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية هو أن الذكاء الاصطناعي، أو الذكاء الاصطناعي، هو مجال من علوم الكمبيوتر يدرس ويطور أجهزة الكمبيوتر الذكية بذكائها. في المقابل، الشبكة العصبية هي بنية من الشبكات الاصطناعية التي تتكون من التطابق مع الأنظمة الحسية الحقيقية لتقريب ذكائها.
يشير الذكاء الاصطناعي (AI) في أبسط أشكاله إلى الذكاء الذي تمتلكه الأنظمة وتعرضه. إنهم يحققون ذلك من خلال مراقبة وتقييم بيئتهم. وبناءً على هذه الاستنتاجات، يتصرفون بطريقة تعمل على تحسين إمكانيات الحصول على هدف معين. الشبكات العصبية الاصطناعية هي في قلب هذا النهج.
ألهمت بنية الدماغ الشبكة العصبية. تتكون الشبكة العصبية من أشياء مرتبطة بقوة تعرف بالوحدات أو العقد. تشمل تقنيات التعلم العميق الشبكات العصبية. ينصب تركيزها الرئيسي على حل المشاكل المعقدة. الشبكة العصبية هي عبارة عن مجموعة من الخوارزميات التي تستخدم الخلايا العصبية لنمذجة البيانات للتعلم الآلي.
جدول المقارنة بين الذكاء الاصطناعي والشبكة العصبية
| المعلمات | AI | الشبكة العصبية |
| تعريف | الشبكة العصبية هي خوارزمية للتعلم الآلي تستخدم الرسوم البيانية للخلايا العصبية لنمذجة البيانات. | إنها سلسلة من العقد ذات الصلة التي تم تصميمها بشكل فضفاض على غرار الخلايا العصبية الحيوانية من حيث الوظيفة. |
| هدف | إنه مفهوم إنشاء ذكاء آلي يكون ذكيًا مثل ذكاء واحد أو أكثر ذكاءً من البشر. | تشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي التعلم العميق، وتحليل النصوص، ورؤية الكمبيوتر، والتفكير التحليلي. |
| جدير بالثقة | يعتمد على الشبكات العصبية. | لا تعتمد على الذكاء الاصطناعي. |
| التعليم والتدريب | من السهل جدا تدريبها. | يتطلب تدريب الشبكات العصبية فترة أطول. |
| استخدام | إنها سلسلة من العقد ذات الصلة التي تم تصميمها بشكل فضفاض على غرار الخلايا العصبية الحيوانية فيما يتعلق بالوظيفة. | تُستخدم الشبكات العصبية في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، بما في ذلك الكشف عن الاحتيال واللغويات الحاسوبية والتعرف على الشخصية |
ما هو الذكاء الاصطناعى؟
الذكاء الاصطناعي، الذي يعتمد أيضًا على الذكاء الآلي، هو دراسة الروبوتات التي يمكنها محاكاة القدرات المعرفية البشرية. إنه مفهوم بناء آلات ذكية تكون بنفس ذكاء البشر، إن لم تكن أذكى منهم.
ومع ظهور أجهزة الكمبيوتر الرقمية، أصبح الأمر شائعا. الذكاء الاصطناعي هو مجال فرعي من علوم الكمبيوتر يركز على تطوير برامج الكمبيوتر التي تحقق النتائج جنبًا إلى جنب مع الأفراد أو بشكل أسرع منهم، بغض النظر عما إذا كانت أجهزة الكمبيوتر هذه تفكر حقًا بنفس الطريقة التي يفكر بها الأشخاص.
هناك العديد من الأنواع والأحجام والخوارزميات المختلفة للذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي موجود الآن في كل مكان، من الصناعات إلى الفصول الدراسية إلى البنوك والعيادات، ومن التلفزيون إلى فرشاة شعرك، والرقائق الدقيقة في هاتفك المحمول إلى السيارات التي تقودها، ومن Siri إلى Echo.
تنبؤات الذكاء من Google وتطبيقات النقل مثل Grab و Uber والطائرات التي تستخدم AI Autopilot وما إلى ذلك هي أمثلة على استخدامات الذكاء الاصطناعي.
يعد الذكاء الاصطناعي الآن من بين أكثر التقنيات المتاحة تطورًا. إنها واحدة من أسرع طرق التعلم مقارنة بطرق التدريس الأخرى. علاوة على ذلك، فإنه يعرض الأداء الأكثر كفاءة وإنتاجية.
ما هي الشبكة العصبية؟
تتكون عبارة "الشبكات العصبية" من شبكة من الخلايا العصبية المصنعة المترابطة بشكل فضفاض على أساس العصبية البيولوجية التي تشكل دماغ الثدييات. لقد كان بمثابة الأساس لمعظم الذكاء الاصطناعي الحالي.
إن التداعيات والاستخدامات الحالية للذكاء الاصطناعي ليست أكثر من مجرد تطوير للخصائص المميزة للشبكات العصبية، مثل خوارزميات التعلم والتعلم العميق. تعد الشبكات العصبية نموذجًا راسخًا وله جذور في مجالات مختلفة، بما في ذلك علوم الكمبيوتر وتكنولوجيا المعلومات والهندسة.
تتكون الشبكة العصبية من عقد مرتبطة ذات وظائف تتعلق بالخلايا العصبية الحيوانية. يتم استخدام الشبكات العصبية في تطبيقات مختلفة، بما في ذلك حل المشكلات وأبحاث المستخدم والتحقق من صحة البيانات وخطط المبيعات وتخفيف المخاطر.
شبكة الخصومة التوليدية ، الإدراك متعدد الطبقات ، نظام هابسبورغ ، وشبكة ناقلات الدعم كلها أمثلة على الشبكات العصبية. تعد الشبكة العصبية متعددة الطبقات أكثر الشبكات العصبية استخدامًا وفعالية.
بالمقارنة مع الذكاء الاصطناعي ، فإن الشبكات العصبية لها عيوب عديدة. يجب تدريب هذه الشبكة لفترة أطول بكثير قبل أن تتمكن من تنفيذ الوظائف. علاوة على ذلك ، فهو أقل فعالية في نتائجه عند مقارنته بالأول.
الاختلافات الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي والشبكة العصبية
- ونظام الذكاء الاصطناعي كلمة واسعة تشير إلى هدف إنشاء آلات تتصرف بشكل معقول، حتى لو كانت تستخدم خوارزميات ذكية للقيام بالمهمة. في المقابل، تعد الشبكات العصبية طريقة محددة لإنشاء ذكاء آلي يُقصد من خلاله تشفير الذكاء كأوزان تربط الخلايا العصبية في طبقات مختلفة (أو متماثلة).
- ويشير الذكاء الاصطناعي إلى الروبوتات بذكائها، في حين أن الشبكة العصبية تكرر ذكاء دماغ الحيوان.
- يعتمد الذكاء الاصطناعي على الشبكات العصبية الاصطناعية، بينما لا تعتمد الشبكات العصبية على الذكاء الاصطناعي.
- يمكن تعريف الذكاء الاصطناعي بأنه أي شيء يكرر الحياة. في المقابل ، الشبكات العصبية هي نوع من خوارزمية التعلم الآلي. إنهم "يتعلمون" من خلال النظر في أمثلة البيانات.
- كانت أجهزة الكمبيوتر التي يمكنها لعب ألعاب مثل رقعة الشطرنج والشطرنج والخوارزميات التي يمكنها تفسير اللغة وتكرارها من بين تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأولى. على الرغم من أن الشبكات العصبية تحاكي تصميم الدوائر العصبية العضوية، إلا أن الشبكات العصبية العميقة هي الخيار الطبيعي لنمذجة الدماغ.
وفي الختام
إن التكنولوجيا الأكثر أهمية في هذا العصر الرقمي هي الذكاء الاصطناعي. لقد أصبح الذكاء الاصطناعي عنصرا لا ينفصل عن الحضارة الحديثة. إنه موجود في كل شيء بدءًا من شريحة جهازك وحتى جهاز تحديد المواقع العالمي (GPS) في سيارتك، وأصوات Siri و Alexa، وأدمغة الطائرات بدون طيار المستقلة، ومعالجات التنبؤ بالأرصاد الجوية وأيدي المساعدين الجراحيين.
الشبكات العصبية هي نوع من التعلم الآلي الذي يقع في قلب الكثير من الذكاء الاصطناعي الحالي. وهي تشير إلى نظام من الخلايا العصبية المصنعة المستوحاة بشكل فضفاض من الشبكات العصبية العضوية التي تشكل الدماغ الحيواني.
مراجع حسابات
لقد بذلت الكثير من الجهد في كتابة منشور المدونة هذا لتقديم قيمة لك. سيكون مفيدًا جدًا بالنسبة لي ، إذا كنت تفكر في مشاركته على وسائل التواصل الاجتماعي أو مع أصدقائك / عائلتك. المشاركة هي ♥ ️
