Sự khác biệt giữa AI và Mạng nơ-ron (Có bảng)

Các công ty ngày càng dựa vào các thuật toán giảng dạy để đơn giản hóa mọi thứ khi công nghệ ngày càng được tích hợp nhiều hơn vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta.

Công nghệ AI, nhận dạng mẫu, học tập có giám sát và mạng lưới thần kinh đều được sử dụng để mô tả các công nghệ này. Trong khoa học máy tính, AI và mạng lưới thần kinh là hai khái niệm như vậy. AI là một thuật ngữ rộng bao gồm nhiều lĩnh vực phụ. Deep Learning bao gồm các mạng lưới thần kinh.

AI so với mạng nơ-ron

Sự khác biệt chính giữa AI và mạng lưới thần kinh là AI, hay trí tuệ nhân tạo, là một lĩnh vực khoa học máy tính nghiên cứu và phát triển các máy tính thông minh bằng trí thông minh của chúng. Ngược lại, mạng lưới thần kinh là cấu trúc của các mạng nhân tạo được tạo thành từ sự phù hợp với các hệ thống cảm giác thực sự để ước tính trí thông minh của chúng.

Ở dạng cơ bản nhất, trí tuệ nhân tạo (AI) đề cập đến trí thông minh mà hệ thống sở hữu và thể hiện. Họ thực hiện điều này bằng cách quan sát và đánh giá môi trường của họ. Dựa trên những kết luận này, họ sẽ hành động theo cách tối ưu hóa khả năng đạt được một mục tiêu nhất định. Mạng lưới thần kinh nhân tạo là trung tâm của phương pháp này.

Cấu trúc của bộ não đã truyền cảm hứng cho mạng lưới thần kinh. Mạng lưới thần kinh bao gồm những thứ được liên kết chặt chẽ được gọi là đơn vị hoặc nút. Các công nghệ học sâu bao gồm mạng lưới thần kinh. Trọng tâm chính của nó là giải quyết các vấn đề phức tạp. Mạng nơ-ron là tập hợp các thuật toán sử dụng nơ-ron để mô hình hóa dữ liệu cho máy học.

Bảng So Sánh Giữa Trí Tuệ Nhân Tạo Và Mạng Nơ-ron

AI là gì?

Trí tuệ nhân tạo, cũng dựa trên trí thông minh của máy, là nghiên cứu về robot có thể tái tạo khả năng nhận thức của con người. Đó là khái niệm chế tạo những cỗ máy thông minh thông minh ngang bằng, nếu không muốn nói là thông minh hơn con người.

Với sự xuất hiện của máy tính kỹ thuật số, nó đã trở nên phổ biến. AI là một lĩnh vực con của khoa học máy tính, tập trung vào phát triển các chương trình máy tính đạt được kết quả ngang bằng hoặc nhanh hơn các cá nhân, bất kể liệu những máy tính này có thực sự suy nghĩ giống cách con người làm hay không.

Trí tuệ nhân tạo có nhiều loại, kích cỡ và thuật toán khác nhau. AI hiện được tìm thấy ở khắp mọi nơi, từ các ngành công nghiệp, lớp học, ngân hàng và phòng khám, TV đến lược chải tóc của bạn, vi mạch trong điện thoại di động cho đến ô tô bạn lái và Siri đến Echo.

Dự báo thông minh của Google, các ứng dụng vận chuyển như Grab và Uber, máy bay sử dụng AI Autopilot, v.v. là những ví dụ về cách sử dụng AI.

AI hiện là một trong những công nghệ phức tạp nhất hiện có. Đây là một trong những cách học nhanh nhất so với các phương pháp giảng dạy khác. Hơn nữa, nó thể hiện hiệu suất hiệu quả và năng suất nhất.

Mạng thần kinh là gì?

Cụm từ “Mạng lưới thần kinh” bao gồm một mạng lưới các nơ-ron được kết nối với nhau một cách lỏng lẻo dựa trên nơ-ron sinh học bao gồm não động vật có vú. Nó phục vụ như là nền tảng cho hầu hết trí tuệ nhân tạo hiện nay.

Sự phân nhánh và sử dụng hiện tại của AI không gì khác hơn là sự phát triển các thuộc tính đặc biệt được truyền vào mạng lưới thần kinh, chẳng hạn như thuật toán học tập và học sâu. Mạng lưới thần kinh là một mô hình có cơ sở vững chắc, có nguồn gốc từ nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm khoa học máy tính, công nghệ thông tin và kỹ thuật.

Mạng lưới thần kinh bao gồm các nút được liên kết với chức năng liên quan đến tế bào thần kinh của động vật. Mạng lưới thần kinh đang được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm giải quyết vấn đề, nghiên cứu người dùng, xác thực dữ liệu, kế hoạch bán hàng và giảm thiểu rủi ro.

Mạng đối thủ sáng tạo, perceptron nhiều lớp, hệ thống Habsburg và mạng vectơ hỗ trợ đều là những ví dụ về mạng thần kinh. Perceptron đa lớp là mạng thần kinh hiệu quả và được sử dụng rộng rãi nhất.

Tuy nhiên, so với AI, mạng lưới thần kinh có một số nhược điểm. Mạng này phải được đào tạo trong một thời gian dài hơn trước khi có thể thực thi các chức năng. Hơn nữa, nó kém hiệu quả hơn trong kết quả của nó khi so sánh với cái trước.

Sự khác biệt chính giữa AI và Mạng lưới thần kinh

1. Hệ thống AI là một từ có nghĩa rộng, ám chỉ mục tiêu tạo ra những cỗ máy hoạt động hợp lý, ngay cả khi chúng sử dụng các thuật toán thông minh để thực hiện nhiệm vụ. Ngược lại, Mạng nơ-ron là một phương pháp cụ thể để tạo ra trí thông minh của máy, trong đó trí thông minh được mã hóa dưới dạng các trọng số nối các nơ-ron trong các lớp riêng biệt (hoặc giống nhau).
2. Trí tuệ nhân tạo đề cập đến robot có trí thông minh của chúng, trong khi mạng lưới thần kinh tái tạo trí thông minh của não động vật.
3. AI dựa vào mạng lưới thần kinh nhân tạo, trong khi mạng lưới thần kinh không dựa vào AI.
4. Trí tuệ nhân tạo có thể được định nghĩa là bất cứ thứ gì tái tạo cuộc sống. Ngược lại, mạng lưới thần kinh là một loại thuật toán học máy. Họ “học” bằng cách xem các ví dụ dữ liệu.
5. Máy tính có thể chơi các trò chơi như bàn cờ, cờ vua và các thuật toán có thể diễn giải và tái tạo ngôn ngữ là một trong những ứng dụng AI đầu tiên. Mặc dù mạng lưới thần kinh sao chép thiết kế của mạch thần kinh hữu cơ, mạng lưới thần kinh sâu là lựa chọn tự nhiên cho mô hình hóa não.

Kết luận

Công nghệ thiết yếu nhất của kỷ nguyên số này là trí tuệ nhân tạo. Trí tuệ nhân tạo đã trở thành một thành phần không thể tách rời của nền văn minh hiện đại. Nó có trong mọi thứ, từ chip của thiết bị đến thiết bị GPS trên ô tô của bạn, giọng nói của Siri và Alexa, bộ não của máy bay không người lái tự động, phù thủy dự đoán khí tượng và bàn tay của người trợ giúp phẫu thuật.

Mạng lưới thần kinh là một loại máy học là trung tâm của trí tuệ nhân tạo hiện nay. Chúng đề cập đến một hệ thống các tế bào thần kinh được sản xuất lấy cảm hứng từ mạng lưới thần kinh hữu cơ bao gồm não động vật.

dự án

1. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8876870/
2. http://proceedings.mlr.press/v56/Choi16