Sztuczna inteligencja (AI) była kiedyś uważana za odległe marzenie, technologię przyszłości, ale już nie. To, co kiedyś było wykorzystywane jako obszar badań naukowych, teraz roi się w świecie rzeczywistym. Dziś AI jest wszędzie – w fabrykach, w których pracujesz, w szkole, w której się uczysz, w bankach, szpitalach, a nawet w Twoim telefonie. To oczy samojezdnych samochodów, głos Siri i Alexy, kreatorzy stojący za prognozowaniem pogody, ręce stojące za chirurgią wspomaganą robotami, a co nie. Dziś AI jest wszechobecną częścią współczesnego społeczeństwa. Pojawienie się AI w wielu technologiach IT nastąpiło niemal z dnia na dzień, w ciągu ostatnich kilku lat.

Później pojawiło się uczenie maszynowe jako potężne podejście do AI, które pozwala komputerom uczyć się z podawanych danych bez konieczności wyraźnego programowania. To jednak nie wszystko. Algorytmy obliczeniowe, zwane głębokim uczeniem, zapewniły ramy dla podejść programistycznych. Choć głębokie uczenie zostało ukute około dekady temu, ma ono swoje korzenie w technologii opracowanej przez biologicznie motywowane sieci neuronowe w latach sześćdziesiątych. W ostatnich latach, sieci neuronowe potężnie wyłoniły się ponownie z różnymi nazwami i znaczeniami, ale w różnych kontekstach w ramach obecnej nowej fali sztucznej inteligencji i głębokiego uczenia się.

Czym jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja (AI), zwana czasem inteligencją maszynową, odnosi się do maszyn, które są w stanie naśladować ludzkie zdolności poznawcze. Jest to idea tworzenia inteligentnych maszyn – takich, które są tak samo inteligentne jak ludzie lub mądrzejsze od nich. Chociaż pomysł ten ma wiele wieków, stał się głównym nurtem wraz z powstaniem komputerów cyfrowych. AI to gałąź informatyki, która kładzie nacisk na tworzenie programów komputerowych wykonujących zadania równie dobrze lub lepiej niż ludzie, nie martwiąc się o to, czy te programy rzeczywiście myślą w sposób, w jaki myślą ludzie. AI występuje w wielu formach, rozmiarach i algorytmach. Dziś AI jest wszędzie – od fabryk i szkół po banki i szpitale, od twojego telewizora po szczoteczkę do zębów, od chipa w smartfonach po samochody, którymi jeździsz, od Siri po Alexę po prostu wszędzie.

Co to jest sieć neuronowa?

Termin „Neural Networks” odnosi się do sieci sztucznych neuronów lub węzłów niejasno inspirowanych biologicznymi sieciami neuronowymi, które tworzą zwierzęcy mózg. W pewnym sensie stanowiły one podstawę wielu współczesnych sztucznych inteligencji. W rzeczywistości, badania sugerują, że obecne implikacje i zastosowania AI jest niczym innym jak rozwojem obdarzonych unikalnych atrybutów sieci neuronowych, a mianowicie uczenie maszynowe, głębokie uczenie się, itp. Sieci neuronowe stanowią dobrze ugruntowany paradygmat zakorzeniony w wielu dyscyplinach, w tym informatyce, fizyce, informatyce, psychologii i inżynierii. Sieci neuronowe to sieć połączonych ze sobą węzłów, których funkcjonalność jest luźno oparta na neuronach zwierzęcych. Obecnie sieci neuronowe są wykorzystywane w wielu dziedzinach, takich jak rozwiązywanie problemów, badania klientów, walidacja danych, prognozowanie sprzedaży, zarządzanie ryzykiem i tak dalej.

Różnica między AI a siecią neuronową

Definicja

– Sztuczna inteligencja (lub AI) jest gałęzią informatyki, która kładzie nacisk na tworzenie inteligentnych maszyn, które ucieleśniają rodzaj inteligencji, w przeciwieństwie do naturalnej inteligencji wykazywanej przez ludzi. AI odnosi się do maszyn, które są w stanie naśladować ludzkie umiejętności poznawcze. Sieci neuronowe, z drugiej strony, odnosi się do sieci sztucznych neuronów lub węzłów niejasno inspirowanych biologicznymi sieciami neuronowymi, które stanowią mózg zwierząt. Sieci neuronowe to sieć połączonych ze sobą węzłów, których funkcjonalność jest luźno oparta na neuronach zwierzęcych.

Goal

– AI zasadniczo działa wokół silnego AI i słabego AI. Słaba AI odnosi się do wykorzystania zaawansowanych algorytmów do wykonywania pewnych zadań związanych z rozwiązywaniem problemów w ramach ograniczonego zestawu funkcji, podczas gdy silna AI wspiera pogląd, że maszyny mogą naprawdę rozwinąć ludzką świadomość równą ludziom. Sieci neuronowe reprezentują dobrze uzasadniony paradygmat zakorzeniony w wielu dyscyplinach, w tym informatyce, fizyce, informatyce, psychologii i inżynierii. Celem sieci neuronowych jest nauczenie się rozpoznawania wzorców w danych w celu podjęcia decyzji.

Aplikacje

– Dziś AI jest wszechobecną częścią współczesnego społeczeństwa. AI jest wykorzystywana w wielu obszarach zastosowań, od samojezdnych samochodów po Siri i Alexę, a także prognozowanie pogody i diagnostykę kliniczną. AI jest wykorzystywana do rozwiązywania złożonych zadań we wszystkich rodzajach branż, w tym w edukacji, zdrowiu, rozrywce, transporcie i gospodarce komunalnej. Sieci neuronowe opracowują algorytmy wykorzystujące mózg jako model do rozpoznawania złożonych wzorców. Zastosowania sztucznych sieci neuronowych obejmują klasyfikację i kategoryzację tekstu, rozpoznawanie nazwanych podmiotów (NER), wykrywanie parafraz, rozpoznawanie wzorców, wykrywanie oszustw, przetwarzanie języka naturalnego i inne.



Podsumowanie

Niewątpliwie AI to najważniejsza technologia obecnej ery cyfrowej. AI to nie tylko rzecz; to składnik wszystkiego. Dziś AI jest wszechobecną częścią współczesnego społeczeństwa. W rzeczywistości jest wszędzie – od chipa w telefonach po systemy GPS w samochodach, głos Siri i Alexy, mózgi bezzałogowych dronów, czarodzieje prognozowania pogody, ręce asystujące w operacjach, a co nie. Sieci neuronowe to podejście do uczenia maszynowego, które stanowiło podstawę dużej części współczesnej sztucznej inteligencji. Odnoszą się one do sieci sztucznych neuronów lub węzłów niejasno inspirowanych biologicznymi sieciami neuronowymi, które stanowią mózg zwierząt.