Unterschied zwischen KI und neuronalem Netzwerk

Künstliche Intelligenz (KI) galt einst als entfernter Traum, eine zukünftige Technologie, aber nicht mehr. Was einst als Studiengebiet für Forschungen verwendet wurde. Heute ist KI überall - in Fabriken, die Sie arbeiten, die Schule, die Sie studieren, Banken, Krankenhäuser und sogar in Ihrem Telefon. Sie sind die Augen selbstfahrender Autos, die Stimme von Siri und Alexa, die Zauberer hinter der Wettervorhersage, die Hände hinter der von Robosen unterstützten Operation und was nicht. Heute ist AI ein allgegenwärtiger Bestandteil der modernen Gesellschaft. Die Entstehung von KI in vielen IT -Technologien ereignete sich in den letzten Jahren fast über Nacht.

Später wurde maschinelles Lernen ein leistungsfähiger Ansatz für KI, der es Computern ermöglicht, aus den Daten zu lernen, die ohne explizite Programmierung gefüttert werden. Das ist nicht alles. Computeralgorithmen, sogenannte Deep Learning, lieferten den Rahmen der Programmieransätze. Obwohl Deep Learning vor etwa einem Jahrzehnt geprägt wurde, basiert es in der Technologie, die vom biologisch motivierten Bereich der neuronalen Netze in den 1960er Jahren entwickelt wurde. In den letzten Jahren haben neuronale Netze mit unterschiedlichen Namen und Bedeutungen stark wiedergegeben, jedoch in verschiedenen Kontexten innerhalb der aktuellen neuen Welle der künstlichen Intelligenz und des tiefen Lernens.

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI), die manchmal als Maschinenintelligenz bezeichnet wird, bezieht sich auf Maschinen, die in der Lage sind, menschliche kognitive Fähigkeiten nachzuahmen. Es ist eine Idee, intelligente Maschinen zu erstellen - solche, die so schlau wie oder schlauer sind als Menschen. Obwohl die Idee jahrhundertelang alt ist, ist sie mit dem Aufstieg digitaler Computer zum Mainstream geworden. AI ist ein Zweig der Informatik, der auf die Erstellung von Computerprogrammen betont wird, die sowohl Aufgaben als auch oder besser als Menschen ausführen, ohne sich Sorgen darüber zu machen, ob diese Programme tatsächlich denken, wie Menschen denken. KI kommt in vielen Formen, Größen und Algorithmen. Heute ist AI überall - von Fabriken und Schulen bis hin zu Banken und Krankenhäusern, von Ihrem Fernseher über Ihre Zahnbürste, vom Chip in Ihren Smartphones bis hin zu den Autos, die Sie fahren, von Siri bis Alexa überall.

Was ist neuronales Netzwerk?

Der Begriff „neuronale Netze“ bezieht sich auf ein Netzwerk künstlicher Neuronen oder Knoten, die vage von den biologischen neuronalen Netzwerken inspiriert sind. In gewisser Weise bildete es die Grundlage vieler moderner künstlicher Intelligenz. Tatsächlich legen Studien nahe, dass die vorliegenden Auswirkungen und Anwendungen von KI nichts anderes als eine Entwicklung der ausgestatteten einzigartigen Attribute neuronaler Netzwerke sind, nämlich maschinelles Lernen, tiefes Lernen usw. Neuronale Netze repräsentieren ein gut ergründerer Paradigma, das in vielen Disziplinen verwurzelt ist, einschließlich Informatik, Physik, Informationswissenschaft, Psychologie und Ingenieurwesen. Neuronale Netze sind ein Netzwerk miteinander verbundener Knoten, deren Funktionalität lose auf Tierneuronen basiert. Heutzutage werden neuronale Netze in vielen Bereichen verwendet.

Unterschied zwischen KI und neuronalem Netzwerk

Definition

- Künstliche Intelligenz (oder KI) ist ein Zweig der Informatik, der die Schaffung von intelligenten Maschinen betont, die eine Art Intelligenz verkörpern, im Gegensatz zu der natürlichen Intelligenz des Menschen. KI bezieht sich auf Maschinen, die in der Lage sind, menschliche kognitive Fähigkeiten nachzuahmen. Neuronale Netze hingegen bezieht sich auf ein Netzwerk künstlicher Neuronen oder Knoten, die vage von den biologischen neuronalen Netzwerken inspiriert sind. Neuronale Netze sind ein Netzwerk miteinander verbundener Knoten, deren Funktionalität lose auf Tierneuronen basiert.

Ziel

- KI arbeitet im Grunde genommen um starke KI und schwache KI um. Schwache KI bezieht sich auf die Verwendung fortschrittlicher Algorithmen, um bestimmte Problemlösungsaufgaben in begrenzten Funktionen auszuführen, während starke KI die Ansicht stützt, dass Maschinen wirklich menschliches Bewusstsein entwickeln können, die dem Menschen gleich sind. Neuronale Netze repräsentieren ein gut ergründerer Paradigma, das in vielen Disziplinen verwurzelt ist, einschließlich Informatik, Physik, Informationswissenschaft, Psychologie und Ingenieurwesen. Der Zweck neuronaler Netzwerke besteht darin, zu lernen, Muster in Ihren Daten für eine Entscheidung zu erkennen.

Anwendungen

- Heute ist AI ein allgegenwärtiger Bestandteil der modernen Gesellschaft. KI wird in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen verwendet, von selbstfahrenden Autos bis hin zu Siri und Alexa sowie Wettervorhersage und klinische Diagnose. KI wird verwendet, um komplexe Aufgaben in allen Arten von Branchen zu lösen, einschließlich Bildung, Gesundheit, Unterhaltung, Transport und Versorgungsunternehmen. Neuronale Netze entwickeln Algorithmen, die Gehirn als Modell zum Erkennen komplexer Muster verwenden. Die Anwendungen künstlicher neuronaler Netze umfassen Textklassifizierung und -kategorisierung, benannte Entitätserkennung (NER), Paraphrase -Erkennung, Mustererkennung, Betrugserkennung, natürliche Sprachverarbeitung und mehr.

Ai vs. Neurales Netzwerk: Vergleichstabelle

Zusammenfassung

Zweifellos ist KI die wichtigste Technologie dieser digitalen Ära. KI ist nicht nur eine Sache; Es ist eine Zutat in allem. Heute ist AI ein allgegenwärtiger Bestandteil der modernen Gesellschaft. In der Tat ist es überall - vom Chip in Ihren Telefonen bis zu den GPS -Systemen in Ihren Autos, der Stimme von Siri und Alexa, dem Gehirn unbemannter Drohnen, den Zauberern der Wettervorhersage, den Händen bei der Operation und was nicht. Neuronale Netze sind ein Ansatz für maschinelles Lernen, der die Grundlage für einen Großteil der modernen künstlichen Intelligenz bildete. Sie beziehen sich auf ein Netzwerk künstlicher Neuronen oder Knoten, die vage von den biologischen neuronalen Netzwerken inspiriert sind, die tierisches Gehirn bilden.