Sains komputer ialah bidang yang luas dengan konsep baharu yang kerap muncul, itu juga pada kadar yang pantas. AI dan rangkaian saraf adalah dua konsep sedemikian dalam bidang sains komputer. Memang benar bahawa mereka berkaitan antara satu sama lain dalam beberapa cara. Walau bagaimanapun, mereka tidak boleh dikelirukan sebagai perkara yang sama.
AI lwn Rangkaian Neural
Perbezaan antara AI dan rangkaian saraf ialah AI atau kecerdasan buatan ialah seluruh cabang sains komputer yang berfungsi untuk mengkaji dan mencipta mesin pintar yang memiliki kecerdasan mereka sendiri manakala rangkaian saraf merujuk kepada sistem nod tiruan yang disusun secara koheren. dengan otak sebenar haiwan kerana agak meniru kecerdasan mereka.
AI, dalam erti kata yang sempit, merujuk kepada kecerdasan yang dimiliki dan ditunjukkan oleh mesin. Mereka berbuat demikian dengan melihat dan menilai persekitaran mereka. Mereka selanjutnya mengambil tindakan berdasarkan inferens ini dengan cara yang memaksimumkan peluang untuk mencapai objektif tertentu. Konsep ini sebahagian besarnya berakar umbi dalam rangkaian saraf tiruan.
Rangkaian saraf merujuk kepada keseluruhan sistem rangkaian yang dibuat menggunakan nod atau neuron buatan. Ia meniru cara neuron berfungsi dalam otak haiwan. Dengan berbuat demikian, rangkaian saraf ini boleh menjalankan fungsi seperti pengkategorian, pengelasan, pengecaman corak, pemprosesan bahasa, pengecaman entiti bernama, dan banyak lagi. Ini membantu menyelesaikan banyak masalah AI.
Jadual Perbandingan Antara AI dan Rangkaian Neural
| Parameter Perbandingan | AI | Rangkaian neural |
| Maknanya | Ia adalah lapisan rangkaian saraf yang dimiliki oleh mesin pintar. | Ia adalah sistem nod tiruan yang digunakan bersama dalam koheren dengan otak haiwan. |
| alam semula jadi | Ia merujuk kepada mesin yang mempunyai kecerdasan mereka sendiri. | Ia meniru kecerdasan yang dimiliki oleh otak haiwan. |
| Kebergantungan | Ia bergantung kepada rangkaian saraf tiruan. | Ia tidak bergantung kepada AI. |
| Aplikasi | Ia digunakan dalam pembelajaran mesin, penglihatan mesin, penaakulan pengetahuan, diagnosis klinikal dan banyak lagi. | Ia digunakan untuk pengkategorian, pengelasan, pengecaman corak, pemprosesan bahasa, pengecaman entiti bernama, dan banyak lagi. |
| Latihan | Ia boleh dilatih dengan cepat. | Ia mengambil masa yang agak lama untuk melatih rangkaian saraf. |
| Prestasi | Ia menunjukkan prestasi yang sangat tinggi. | Ia menunjukkan prestasi rendah. |
Apakah AI?
AI, menurut definisi yang luas, adalah mana-mana sistem yang mampu melihat dan menganalisis persekitarannya. Tambahan pula, ia mesti boleh mengambil tindakan berdasarkan inferens sebelumnya. Ini harus dilakukan dengan cara yang memaksimumkan peluang untuk mencapai objektif tertentu. Teknologi ini diasaskan pada tahun 1956, selepas itu ia menjadi disiplin akademik.
AI berfungsi dalam banyak mesin pintar yang mempunyai kecerdasan mereka sendiri. Bentuk teknologi hadir dalam pelbagai enjin carian web, kereta pandu sendiri, sistem pengesyoran, sistem yang memahami pertuturan manusia, sistem permainan strategik dan juga sistem membuat keputusan automatik.
Bentuk kecerdasan ini sebahagian besarnya berdasarkan rangkaian saraf tiruan. Kebolehan kognitif otak haiwan digunakan sebagai asas untuk mesin pintar ini mempunyai kecerdasan mereka sendiri. Kecerdasan ini boleh digunakan untuk banyak tugas. Sebahagian daripadanya termasuk pembelajaran mesin, penglihatan mesin, penaakulan pengetahuan, diagnosis klinikal dan banyak lagi.
AI ialah salah satu teknologi tercanggih di luar sana sekarang. Berbanding dengan teknologi pembelajaran lain, ia adalah salah satu yang terpantas untuk dilatih. Selain itu, prestasi yang dipaparkan adalah yang paling berkesan dan cekap. Walau bagaimanapun, terdapat pelbagai undang-undang dan peraturan yang mengawal penggunaannya di seluruh dunia.
Apakah Rangkaian Neural?
Rangkaian saraf ialah keseluruhan sistem neuron buatan yang meniru kecerdasan otak haiwan, termasuk manusia. Asas teorinya pertama kali dibentangkan pada tahun 1873, selepas itu pelbagai kajian telah dijalankan mengenai konsepnya. Seluruh mekanisme AI mempunyai rangkaian saraf pada akarnya.
Teknologi ini dibuat daripada kumpulan neuron yang berfungsi secara bersambung antara satu sama lain. Satu neuron boleh disambungkan kepada beberapa neuron lain yang bersama-sama membentuk rangkaian yang luas. Mereka bekerja secara koheren dengan cara otak sebenar memaparkan kebolehan kognitifnya. Disebabkan ini, ia telah memberi inspirasi kepada banyak reka bentuk pemodelan kognitif.
Rangkaian saraf boleh digunakan untuk pelbagai aplikasi. Sebahagian daripadanya termasuk pengecaman corak, pengecaman jujukan, penapisan spam e-mel, perlombongan data, diagnosis perubatan, permainan strategik dan juga membuat keputusan. Dengan kebolehan ini, teknologi ini telah diterima pakai dalam banyak mesin di seluruh dunia.
Walau bagaimanapun, terdapat batasan tertentu rangkaian saraf berbanding dengan AI. Ia mengambil masa yang jauh lebih lama untuk melatih rangkaian ini agar rangkaian ini dapat melaksanakan fungsi. Lebih-lebih lagi, berbanding dengan yang pertama, ia tidak begitu cekap dalam prestasinya. Walau bagaimanapun, rangkaian melalui beberapa penambahbaikan sentiasa, untuk menjadikannya sistem teratas.
Perbezaan Utama Antara AI dan Rangkaian Neural
- AI ialah lapisan rangkaian saraf yang dimiliki oleh mesin pintar manakala rangkaian saraf ialah sistem nod tiruan yang digunakan bersama dalam koheren dengan otak haiwan.
- AI merujuk kepada mesin yang mempunyai kecerdasan mereka sendiri manakala rangkaian saraf meniru kecerdasan yang dimiliki oleh otak haiwan.
- AI bergantung kepada rangkaian saraf tiruan manakala rangkaian saraf tidak bergantung kepada AI.
- AI digunakan dalam pembelajaran mesin, penglihatan mesin, penaakulan pengetahuan, diagnosis klinikal dan banyak lagi manakala rangkaian saraf digunakan untuk pengkategorian, pengelasan, pengecaman corak, pemprosesan bahasa, pengecaman entiti yang dinamakan dan banyak lagi.
- AI boleh dilatih dengan cepat manakala rangkaian saraf mengambil tempoh yang agak lama untuk dilatih.
- AI menunjukkan prestasi yang sangat tinggi manakala rangkaian saraf menunjukkan prestasi rendah.
Kesimpulan
AI dan rangkaian saraf agak berkaitan. Pada akarnya, AI sebahagian besarnya diilhamkan oleh rangkaian saraf dan juga menggunakan beberapa fungsinya dalam reka bentuknya sendiri. Walau bagaimanapun, terdapat beberapa perbezaan antara keduanya. Pertama, AI jauh lebih maju, lebih mudah untuk dilatih malah mempamerkan prestasi yang lebih tinggi.
Mengenai maksudnya, AI ialah kecerdasan yang dimiliki oleh mesin pintar, dan ia adalah kecerdasan mereka sendiri. Sebaliknya, rangkaian saraf dibuat mengikut cara otak haiwan berfungsi. Ini bermakna kecerdasan yang dimilikinya bukanlah kepunyaannya sama sekali.
