L'informatique est un vaste domaine avec de nouveaux concepts qui émergent fréquemment, cela aussi à un rythme rapide. L'IA et les réseaux de neurones sont deux de ces concepts dans le domaine de l'informatique.
Il est vrai qu'ils sont liés les uns aux autres à certains égards. Cependant, ils ne doivent pas être confondus comme la même chose.
Faits marquants
- L'intelligence artificielle (IA) est un concept plus large englobant diverses techniques et algorithmes pour créer des systèmes intelligents, tandis que les réseaux de neurones sont un type spécifique d'IA inspiré du cerveau humain.
- Les systèmes d'IA peuvent utiliser différentes approches, telles que des systèmes basés sur des règles ou des algorithmes génétiques, tandis que les réseaux de neurones s'appuient sur des couches interconnectées de nœuds pour traiter les informations.
- Les réseaux de neurones excellent dans la reconnaissance de formes et l'analyse de données complexes, tandis que d'autres techniques d'IA peuvent être plus adaptées aux tâches de résolution de problèmes ou de prise de décision.
IA vs réseau de neurones
La différence entre l'IA et Réseau neuronal est que l'IA ou l'intelligence artificielle est une branche entière de l'informatique qui travaille sur l'étude et la création de machines intelligentes qui possèdent leur propre intelligence, alors qu'un réseau de neurones fait référence à un système de nœuds artificiels qui sont constitués en cohérence avec de vrais cerveaux d'animaux pour imitant quelque peu leur intelligence.
Au sens étroit, l'IA fait référence à l'intelligence que les machines possèdent et démontrent. Ils le font en percevant et en évaluant leur environnement.
Ils prennent en outre des mesures basées sur ces inférences pour maximiser les chances d'atteindre un certain objectif. Ce concept est largement enraciné dans les réseaux de neurones artificiels.
Un réseau de neurones fait référence à un système de réseau complet constitué de nœuds ou de neurones artificiels. Il imite le fonctionnement des neurones dans le cerveau d'un animal.
Ce faisant, ce réseau de neurones peut exécuter des fonctions telles que la catégorisation, la classification, la reconnaissance de formes, le traitement du langage, la reconnaissance d'entités nommées, et bien plus encore. Cela aide à résoudre de nombreux problèmes d'IA.
Tableau de comparaison
| Paramètres de comparaison | AI | Réseau neuronal |
|---|---|---|
| Sens | C'est une couche de réseaux de neurones que possèdent les machines intelligentes. | C'est un système de nœuds artificiels qui sont utilisés ensemble en cohérence avec un cerveau animal. |
| Nature | Il fait référence à des machines possédant leur propre intelligence. | Il imite l'intelligence que possède le cerveau d'un animal. |
| Dépendance | Il dépend de réseaux de neurones artificiels. | Il ne dépend pas de l'IA. |
| Applications | Il est utilisé dans l'apprentissage automatique, la vision artificielle, le raisonnement des connaissances, le diagnostic clinique et bien plus encore. | Il est utilisé pour la catégorisation, la classification, la reconnaissance de formes, le traitement du langage, la reconnaissance d'entités nommées, et bien plus encore. |
| Formation | Il peut être formé très rapidement. | Il faut une durée relativement plus longue pour entraîner les réseaux de neurones. |
| Performance | Il affiche des performances très élevées. | Il affiche de faibles performances. |
Qu'est-ce que l'IA?
L'IA, selon une définition large, est tout système capable de percevoir et d'analyser son environnement. De plus, il doit être capable de prendre des mesures basées sur des inférences précédentes.
Cela devrait être fait pour maximiser les chances d'atteindre un objectif particulier. Cette technologie a été fondée en 1956, après quoi elle est devenue une discipline académique.
L'IA est fonctionnelle dans de nombreuses machines intelligentes qui possèdent leur propre intelligence. La forme de la technologie est présente dans divers moteurs de recherche Web, voitures autonomes, systèmes de recommandation, systèmes qui comprennent la parole humaine, systèmes de jeu stratégique et même systèmes de prise de décision automatisés.
Cette forme d'intelligence repose en grande partie sur des réseaux de neurones artificiels. Les capacités cognitives du cerveau d'un animal sont utilisées comme base pour que ces machines intelligentes aient leur propre intelligence.
Cette intelligence peut en outre être appliquée à de nombreuses tâches. Certains d'entre eux incluent l'apprentissage automatique, la vision artificielle, le raisonnement des connaissances, le diagnostic clinique et bien plus encore.
L'IA est l'une des technologies les plus avancées actuellement. Comparé à d'autres technologies d'apprentissage, c'est l'une des plus rapides à former.
De plus, les performances qu'il affiche sont des plus efficaces et performantes. Cependant, diverses lois et réglementations réglementent leur utilisation à travers le monde.
Qu'est-ce qu'un réseau de neurones ?
Un réseau neuronal est un système complet de neurones artificiels qui imitent l'intelligence du cerveau d'un animal, y compris l'homme. Sa base théorique a été établie pour la première fois en 1873, après quoi diverses études ont été menées sur son concept.
L'ensemble du mécanisme de l'IA a des réseaux de neurones à sa base racines. La technologie est constituée de groupes de neurones fonctionnellement connectés les uns aux autres. Un neurone peut être connecté à plusieurs autres neurones qui forment ensemble un réseau étendu.
Ils fonctionnent en cohérence avec la façon dont un vrai cerveau affiche ses capacités cognitives. Cela a inspiré de nombreuses conceptions de modélisation cognitive.
Les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour une variété d'applications. Certains d'entre eux incluent la reconnaissance de formes, la reconnaissance de séquences, le filtrage de courrier indésirable, l'exploration de données, diagnostic médical, le jeu stratégique et même la prise de décision.
Grâce à ces capacités, cette technologie a été adoptée dans de nombreuses machines à travers le monde. Cependant, il existe certaines limites des réseaux de neurones par rapport à l'IA.
Il faut beaucoup plus de temps pour former ce réseau pour qu'il soit capable d'exécuter des fonctions. De plus, par rapport à l'ancien, il n'est pas aussi efficace dans ses performances.
Cependant, le réseau subit constamment plusieurs améliorations pour en faire un système haut de gamme.
Principales différences entre l'IA et le réseau de neurones
- L'IA est une couche de réseaux neuronaux que possèdent les machines intelligentes, tandis qu'un réseau neuronal est un système de nœuds artificiels qui sont utilisés ensemble en cohérence avec un cerveau animal.
- L'IA fait référence à des machines possédant leur propre intelligence, alors qu'un réseau de neurones imite l'intelligence d'un cerveau animal.
- L'IA dépend de réseaux de neurones artificiels, alors que les réseaux de neurones ne dépendent pas de l'IA.
- L'IA est utilisée dans l'apprentissage automatique, la vision artificielle, le raisonnement des connaissances, le diagnostic clinique et bien plus encore, tandis que le réseau neuronal est utilisé pour la catégorisation, la classification, la reconnaissance de formes, le traitement du langage, la reconnaissance d'entités nommées et bien plus encore.
- L'IA peut être entraînée rapidement, tandis que les réseaux de neurones prennent relativement plus de temps à s'entraîner.
- L'IA affiche des performances très élevées, tandis que le réseau de neurones affiche de faibles performances.
- https://thejns.org/view/journals/j-neurosurg/113/3/article-p585.xml
- https://pubs.rsna.org/doi/abs/10.1148/radiol.2017170236
Dernière mise à jour : 11 juin 2023
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Sandeep Bhandari est titulaire d'un baccalauréat en génie informatique de l'Université Thapar (2006). Il a 20 ans d'expérience dans le domaine de la technologie. Il s'intéresse vivement à divers domaines techniques, notamment les systèmes de bases de données, les réseaux informatiques et la programmation. Vous pouvez en savoir plus sur lui sur son page bio.
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