Sự khác biệt giữa AI và Mạng thần kinh

Trí tuệ nhân tạo (AI) từng được coi là một giấc mơ xa vời, một công nghệ tương lai, nhưng không còn nữa. Những gì đã từng được sử dụng như một lĩnh vực nghiên cứu cho nghiên cứu hiện đang tràn ra thế giới thực. Ngày nay, AI có mặt ở khắp mọi nơi - trong các nhà máy bạn làm việc, trường bạn học, ngân hàng, bệnh viện và thậm chí cả trong điện thoại của bạn. Chúng là con mắt của những chiếc xe tự lái, tiếng nói của Siri và Alexa, những phù thủy đằng sau dự báo thời tiết, đôi tay đằng sau cuộc phẫu thuật hỗ trợ robot, và những gì không. Ngày nay, AI là một phần phổ biến của xã hội hiện đại. Sự xuất hiện của AI trong nhiều công nghệ CNTT đã xảy ra gần như chỉ sau một đêm, trong vài năm qua.

Sau đó, học máy nổi lên như một cách tiếp cận mạnh mẽ cho AI, cho phép máy tính học từ dữ liệu được cung cấp mà không cần lập trình rõ ràng. Đó không phải là tất cả. Các thuật toán tính toán, được gọi là học sâu, đã cung cấp khuôn khổ của các phương pháp lập trình. Mặc dù, học sâu đã được đặt ra khoảng một thập kỷ trước, nó bắt nguồn từ công nghệ được phát triển bởi lĩnh vực mạng lưới thần kinh có động lực sinh học trong những năm 1960. Trong những năm gần đây, mạng lưới thần kinh đã tái hiện mạnh mẽ với các tên và ý nghĩa khác nhau, nhưng trong các bối cảnh khác nhau trong làn sóng trí tuệ nhân tạo mới và học tập sâu.

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI), đôi khi được gọi là trí thông minh máy móc, đề cập đến những cỗ máy có khả năng bắt chước các kỹ năng nhận thức của con người. Đó là một ý tưởng tạo ra những cỗ máy thông minh - những cỗ máy thông minh hoặc thông minh hơn con người. Mặc dù ý tưởng này đã có hàng thế kỷ, nhưng nó đã trở thành xu hướng với sự phát triển của máy tính kỹ thuật số. AI là một nhánh của khoa học máy tính, nhấn mạnh vào việc tạo ra các chương trình máy tính thực hiện các nhiệm vụ tốt hơn hoặc tốt hơn con người, mà không cần lo lắng về việc liệu các chương trình này có thực sự nghĩ theo cách nghĩ của con người hay không. AI có nhiều dạng, kích cỡ và thuật toán. Ngày nay, AI có mặt ở khắp mọi nơi - từ nhà máy và trường học đến ngân hàng và bệnh viện, từ tivi đến bàn chải đánh răng của bạn, từ con chip trong điện thoại thông minh đến những chiếc xe bạn đang lái, từ Siri đến Alexa ở khắp mọi nơi.

Mạng lưới thần kinh là gì?

Thuật ngữ mạng nơ-ron mạng thần kinh đề cập đến một mạng lưới các nơ-ron nhân tạo hoặc các nút được lấy cảm hứng mơ hồ từ các mạng lưới thần kinh sinh học cấu thành não động vật. Theo một cách nào đó, nó đã hình thành nên nền tảng của phần lớn trí tuệ nhân tạo hiện đại. Trên thực tế, các nghiên cứu cho thấy rằng các ứng dụng và ứng dụng hiện tại của AI không là gì ngoài sự phát triển các thuộc tính độc đáo của mạng lưới thần kinh, cụ thể là học máy, học sâu, v.v. Mạng lưới thần kinh đại diện cho một mô hình nền tảng tốt bắt nguồn từ nhiều ngành, bao gồm khoa học máy tính, vật lý, khoa học thông tin, tâm lý học và kỹ thuật. Mạng lưới thần kinh là một mạng lưới các nút liên kết với nhau, có chức năng dựa trên các nơ-ron động vật. Ngày nay, mạng lưới thần kinh được sử dụng trên nhiều lĩnh vực như giải quyết vấn đề, nghiên cứu khách hàng, xác thực dữ liệu, dự báo bán hàng, quản lý rủi ro, v.v..

Sự khác biệt giữa AI và Mạng thần kinh

Định nghĩa

- Trí tuệ nhân tạo (hay AI) là một nhánh của khoa học máy tính nhấn mạnh vào việc tạo ra các máy móc thông minh thể hiện một loại trí thông minh, trái ngược với trí thông minh tự nhiên được thể hiện bởi con người. AI đề cập đến những cỗ máy có khả năng bắt chước các kỹ năng nhận thức của con người. Mặt khác, Mạng nơ-ron đề cập đến một mạng lưới các nơ-ron nhân tạo hoặc các nút được lấy cảm hứng mơ hồ từ các mạng lưới thần kinh sinh học cấu thành não động vật. Mạng lưới thần kinh là một mạng lưới các nút liên kết với nhau, có chức năng dựa trên các tế bào thần kinh động vật.

Mục tiêu

- AI về cơ bản hoạt động xung quanh AI mạnh và AI yếu. AI yếu đề cập đến việc sử dụng các thuật toán tiên tiến để thực hiện một số nhiệm vụ giải quyết vấn đề trong một bộ chức năng hạn chế trong khi AI mạnh mẽ hỗ trợ quan điểm rằng máy móc thực sự có thể phát triển ý thức của con người ngang với con người. Mạng lưới thần kinh đại diện cho một mô hình nền tảng tốt bắt nguồn từ nhiều ngành, bao gồm khoa học máy tính, vật lý, khoa học thông tin, tâm lý học và kỹ thuật. Mục đích của mạng thần kinh là học cách nhận biết các mẫu trong dữ liệu của bạn để đưa ra quyết định.

Các ứng dụng

- Ngày nay AI là một phần phổ biến của xã hội hiện đại. AI được sử dụng trên một loạt các lĩnh vực ứng dụng từ xe tự lái đến Siri và Alexa, dự báo thời tiết và chẩn đoán lâm sàng. AI được sử dụng để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp trên tất cả các loại ngành, bao gồm giáo dục, y tế, giải trí, giao thông và tiện ích. Mạng lưới thần kinh phát triển các thuật toán sử dụng não làm mô hình để nhận ra các mẫu phức tạp. Các ứng dụng của mạng nơ ron nhân tạo bao gồm phân loại và phân loại văn bản, nhận dạng thực thể có tên (NER), phát hiện paraph khẩu, nhận dạng mẫu, phát hiện gian lận, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, v.v..

Mạng lưới AI và Mạng thần kinh: Biểu đồ so sánh

Tóm lược

Không còn nghi ngờ gì nữa, AI là công nghệ quan trọng nhất của kỷ nguyên số này. AI không chỉ là một thứ; nó là một thành phần trong mọi thứ Ngày nay AI là một phần phổ biến của xã hội hiện đại. Trên thực tế, nó ở khắp mọi nơi - từ chip trong điện thoại của bạn đến hệ thống GPS trong ô tô của bạn, giọng nói của Siri và Alexa, bộ não của máy bay không người lái, phù thủy dự báo thời tiết, tay hỗ trợ phẫu thuật và những gì không. Mạng lưới thần kinh là một phương pháp học máy tạo thành nền tảng của phần lớn trí tuệ nhân tạo hiện đại. Họ đề cập đến một mạng lưới các nơ-ron nhân tạo hoặc các nút được lấy cảm hứng mơ hồ từ các mạng lưới thần kinh sinh học cấu thành não động vật.