Khoa học máy tính là một lĩnh vực rộng lớn với các khái niệm mới xuất hiện thường xuyên với tốc độ nhanh chóng. AI và mạng nơ-ron là hai khái niệm như vậy trong lĩnh vực khoa học máy tính. Đúng là chúng có liên quan đến nhau theo một số cách. Tuy nhiên, chúng không được nhầm lẫn như nhau.
AI và Mạng thần kinh
Sự khác biệt giữa AI và mạng nơ-ron là AI hay trí tuệ nhân tạo là một nhánh toàn bộ của khoa học máy tính nghiên cứu và tạo ra các máy thông minh sở hữu trí thông minh của riêng chúng, trong khi mạng nơ-ron đề cập đến một hệ thống các nút nhân tạo được tạo thành một cách thống nhất. với bộ não thực tế của động vật để phần nào bắt chước trí thông minh của chúng.
AI, theo nghĩa hẹp, đề cập đến trí thông minh mà máy móc sở hữu và thể hiện. Họ làm như vậy bằng cách nhận thức và đánh giá môi trường xung quanh. Họ tiếp tục thực hiện các hành động dựa trên những suy luận này theo cách tối đa hóa cơ hội đạt được một mục tiêu nhất định. Khái niệm này phần lớn bắt nguồn từ các mạng nơ-ron nhân tạo.
Mạng nơron đề cập đến toàn bộ hệ thống mạng được tạo thành bằng cách sử dụng các nút hoặc nơron nhân tạo. Nó bắt chước cách thức hoạt động của các tế bào thần kinh trong não động vật. Khi làm như vậy, mạng nơ-ron này có thể thực hiện các chức năng như phân loại, phân loại, nhận dạng mẫu, xử lý ngôn ngữ, nhận dạng thực thể được đặt tên và hơn thế nữa. Điều này giúp giải quyết rất nhiều vấn đề về AI.
Bảng so sánh giữa AI và Neural Network
| Các thông số so sánh | AI | Mạng thần kinh |
| Nghĩa | Nó là một lớp mạng lưới thần kinh mà các máy thông minh sở hữu. | Nó là một hệ thống các nút nhân tạo được sử dụng cùng nhau một cách thống nhất với não động vật. |
| Thiên nhiên | Nó đề cập đến máy móc sở hữu trí thông minh của riêng chúng. | Nó bắt chước trí thông minh mà não động vật sở hữu. |
| Sự phụ thuộc | Nó phụ thuộc vào mạng nơ-ron nhân tạo. | Nó không phụ thuộc vào AI. |
| Các ứng dụng | Nó được sử dụng trong học máy, thị giác máy, suy luận kiến thức, chẩn đoán lâm sàng và hơn thế nữa. | Nó được sử dụng để phân loại, phân loại, nhận dạng mẫu, xử lý ngôn ngữ, nhận dạng thực thể được đặt tên và hơn thế nữa. |
| Tập huấn | Nó có thể được đào tạo rất nhanh chóng. | Cần một khoảng thời gian tương đối dài hơn để đào tạo mạng nơ-ron. |
| Màn biểu diễn | Nó cho thấy hiệu suất rất cao. | Nó cho thấy hiệu suất thấp. |
AI là gì?
AI, theo một định nghĩa rộng, là bất kỳ hệ thống nào có thể nhận thức và phân tích môi trường của nó. Hơn nữa, nó phải có khả năng thực hiện các hành động dựa trên các suy luận trước đó. Điều này nên được thực hiện theo cách tối đa hóa cơ hội đạt được một mục tiêu cụ thể. Công nghệ này được thành lập vào năm 1956, sau đó nó trở thành một ngành học.
AI hoạt động trong nhiều máy thông minh sở hữu trí thông minh của riêng chúng. Dạng công nghệ hiện diện trong các công cụ tìm kiếm web khác nhau, ô tô tự lái, hệ thống đề xuất, hệ thống hiểu lời nói của con người, hệ thống chơi game chiến lược và thậm chí cả hệ thống ra quyết định tự động.
Dạng trí thông minh này phần lớn dựa trên các mạng nơ-ron nhân tạo. Khả năng nhận thức của não động vật được sử dụng làm cơ sở để những cỗ máy thông minh này có trí thông minh của riêng chúng. Trí thông minh này còn có thể được áp dụng cho nhiều nhiệm vụ. Một số trong số chúng bao gồm học máy, thị giác máy, suy luận kiến thức, chẩn đoán lâm sàng, v.v.
AI là một trong những công nghệ tiên tiến nhất hiện nay. So với các công nghệ học tập khác, nó là một trong những công nghệ đào tạo nhanh nhất. Hơn nữa, hiệu suất mà nó hiển thị là hiệu quả và hiệu quả nhất. Tuy nhiên, có nhiều luật và quy định khác nhau điều chỉnh việc sử dụng chúng trên toàn thế giới.
Mạng thần kinh là gì?
Mạng lưới thần kinh là toàn bộ hệ thống các tế bào thần kinh nhân tạo bắt chước trí thông minh của não động vật, bao gồm cả con người. Cơ sở lý thuyết của nó lần đầu tiên được đặt ra vào năm 1873, sau đó nhiều nghiên cứu khác nhau đã được thực hiện liên quan đến khái niệm của nó. Toàn bộ cơ chế của AI đều có mạng lưới thần kinh ở gốc rễ của nó.
Công nghệ này được tạo ra từ các nhóm tế bào thần kinh có chức năng kết nối với nhau. Một tế bào thần kinh có thể được kết nối với một số tế bào thần kinh khác, cùng nhau tạo thành một mạng lưới rộng lớn. Chúng hoạt động gắn kết với cách một bộ não thực thể hiện khả năng nhận thức của nó. Do đó, nó đã truyền cảm hứng cho nhiều thiết kế của mô hình nhận thức.
Mạng nơron có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng khác nhau. Một số trong số đó bao gồm nhận dạng mẫu, nhận dạng trình tự, lọc thư rác e-mail, khai thác dữ liệu, chẩn đoán y tế, chơi trò chơi chiến lược và thậm chí ra quyết định. Do không có những khả năng này, công nghệ này đã được áp dụng trong nhiều máy móc trên khắp thế giới.
Tuy nhiên, có một số hạn chế nhất định của mạng nơ-ron so với AI. Phải mất một thời gian dài hơn để đào tạo mạng này để nó có thể thực hiện các chức năng. Hơn nữa, so với trước đây, nó không hiệu quả về hiệu suất. Tuy nhiên, mạng đã trải qua một số cải tiến liên tục để biến nó trở thành hệ thống hàng đầu.
Sự khác biệt chính giữa AI và Mạng thần kinh
- AI là một lớp mạng lưới thần kinh mà các máy thông minh sở hữu trong khi mạng lưới thần kinh là một hệ thống các nút nhân tạo được sử dụng cùng nhau một cách chặt chẽ với bộ não động vật.
- AI đề cập đến máy móc sở hữu trí thông minh của riêng chúng trong khi mạng lưới thần kinh bắt chước trí thông minh mà não động vật sở hữu.
- AI phụ thuộc vào mạng nơ-ron nhân tạo trong khi mạng nơ-ron không phụ thuộc vào AI.
- AI được sử dụng trong học máy, thị giác máy, suy luận kiến thức, chẩn đoán lâm sàng, v.v. trong khi mạng nơ-ron được sử dụng để phân loại, phân loại, nhận dạng mẫu, xử lý ngôn ngữ, nhận dạng thực thể được đặt tên và hơn thế nữa.
- AI có thể được đào tạo rất nhanh trong khi mạng nơ-ron cần thời gian tương đối lâu hơn để đào tạo.
- AI cho thấy hiệu suất rất cao trong khi mạng thần kinh cho thấy hiệu suất thấp.
Sự kết luận
AI và mạng nơ-ron có liên quan phần nào với nhau. Về nguồn gốc, AI phần lớn được lấy cảm hứng từ các mạng nơ-ron và thậm chí còn sử dụng một số chức năng của nó trong thiết kế của riêng mình. Tuy nhiên, có một số khác biệt giữa hai điều này. Thứ nhất, AI tiên tiến hơn nhiều, dễ đào tạo hơn và thậm chí còn thể hiện hiệu suất cao hơn.
Khi nói đến ý nghĩa của chúng, AI là trí thông minh mà máy móc thông minh sở hữu, và nó là của riêng chúng. Mặt khác, mạng lưới thần kinh được tạo ra phù hợp với cách thức hoạt động của não động vật. Điều này có nghĩa là trí thông minh mà nó sở hữu hoàn toàn không phải của riêng nó.
