एआई बनाम न्यूरल नेटवर्क: अंतर और तुलना

कंप्यूटर विज्ञान एक विशाल क्षेत्र है जिसमें नई अवधारणाएँ अक्सर सामने आती रहती हैं, वह भी तीव्र गति से। कंप्यूटर विज्ञान के क्षेत्र में एआई और न्यूरल नेटवर्क दो ऐसी अवधारणाएँ हैं।

यह सच है कि वे कुछ मायनों में एक-दूसरे से संबंधित हैं। हालाँकि, उन्हें एक ही चीज़ के रूप में भ्रमित नहीं किया जाना चाहिए।

चाबी छीन लेना

1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एक व्यापक अवधारणा है जिसमें बुद्धिमान सिस्टम बनाने के लिए विभिन्न तकनीकों और एल्गोरिदम शामिल हैं, जबकि तंत्रिका नेटवर्क मानव मस्तिष्क से प्रेरित एक विशिष्ट प्रकार का एआई है।
2. एआई सिस्टम विभिन्न तरीकों का उपयोग कर सकते हैं, जैसे नियम-आधारित सिस्टम या आनुवंशिक एल्गोरिदम, जबकि तंत्रिका नेटवर्क जानकारी को संसाधित करने के लिए नोड्स की परस्पर जुड़ी परतों पर भरोसा करते हैं।
3. तंत्रिका नेटवर्क पैटर्न पहचान और जटिल डेटा विश्लेषण में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं, जबकि अन्य एआई तकनीकें समस्या-समाधान या निर्णय लेने के कार्यों के लिए अधिक उपयुक्त हो सकती हैं।

एआई बनाम न्यूरल नेटवर्क

एआई और के बीच अंतर तंत्रिका नेटवर्क क्या एआई या कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंप्यूटर विज्ञान की एक पूरी शाखा है जो स्मार्ट मशीनों के अध्ययन और निर्माण पर काम करती है जिनके पास अपनी बुद्धि होती है, जबकि एक तंत्रिका नेटवर्क कृत्रिम नोड्स की एक प्रणाली को संदर्भित करता है जो जानवरों के वास्तविक मस्तिष्क के साथ सुसंगत रूप से बनाई जाती है। कुछ हद तक उनकी बुद्धिमत्ता की नकल करना।

एक संकीर्ण अर्थ में, एआई उस बुद्धिमत्ता को संदर्भित करता है जो मशीनें रखती हैं और प्रदर्शित करती हैं। वे ऐसा अपने परिवेश को समझने और उसका आकलन करके करते हैं।

वे किसी निश्चित उद्देश्य को प्राप्त करने की संभावनाओं को अधिकतम करने के लिए इन अनुमानों के आधार पर आगे कार्रवाई करते हैं। यह अवधारणा काफी हद तक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में निहित है।

तंत्रिका नेटवर्क एक संपूर्ण नेटवर्क प्रणाली को संदर्भित करता है जो नोड्स या कृत्रिम न्यूरॉन्स का उपयोग करके बनाया जाता है। यह किसी जानवर के मस्तिष्क में न्यूरॉन्स के काम करने के तरीके की नकल करता है।

ऐसा करने पर, यह तंत्रिका नेटवर्क वर्गीकरण, वर्गीकरण, पैटर्न पहचान, भाषा प्रसंस्करण, नामित इकाई पहचान और बहुत कुछ जैसे कार्य कर सकता है। इससे बहुत सारी AI समस्याओं को हल करने में मदद मिलती है।

तुलना तालिका

तुलना के पैरामीटर	AI	तंत्रिका नेटवर्क
अर्थ	यह तंत्रिका नेटवर्क की एक परत है जो स्मार्ट मशीनों के पास होती है।	यह कृत्रिम नोड्स की एक प्रणाली है जिसका उपयोग जानवरों के मस्तिष्क के साथ मिलकर किया जाता है।
प्रकृति	इसका तात्पर्य अपनी स्वयं की बुद्धि रखने वाली मशीनों से है।	यह उस बुद्धिमत्ता की नकल करता है जो एक जानवर के मस्तिष्क में होती है।
निर्भरता	यह कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर निर्भर है।	यह AI पर निर्भर नहीं है.
अनुप्रयोगों	इसका उपयोग मशीन लर्निंग, मशीन विज़न, ज्ञान तर्क, नैदानिक ​​​​निदान और बहुत कुछ में किया जाता है।	इसका उपयोग वर्गीकरण, वर्गीकरण, पैटर्न पहचान, भाषा प्रसंस्करण, नामित इकाई पहचान और बहुत कुछ के लिए किया जाता है।
प्रशिक्षण	इसे बहुत जल्दी प्रशिक्षित किया जा सकता है.	तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने में अपेक्षाकृत अधिक समय लगता है।
प्रदर्शन	यह बहुत ही उच्च प्रदर्शन दर्शाता है।	यह निम्न प्रदर्शन दर्शाता है.

AI क्या है?

व्यापक परिभाषा के अनुसार, AI कोई भी प्रणाली है जो अपने वातावरण को समझने और उसका विश्लेषण करने में सक्षम है। इसके अलावा, उसे पिछले अनुमानों के आधार पर कार्रवाई करने में सक्षम होना चाहिए।

किसी विशेष उद्देश्य को प्राप्त करने की संभावनाओं को अधिकतम करने के लिए ऐसा किया जाना चाहिए। इस तकनीक की स्थापना 1956 में हुई थी, जिसके बाद यह एक अकादमिक अनुशासन बन गया।

एआई कई स्मार्ट मशीनों में कार्यात्मक है जिनके पास अपनी बुद्धि है। प्रौद्योगिकी का रूप विभिन्न वेब सर्च इंजनों, सेल्फ-ड्राइविंग कारों, अनुशंसा प्रणालियों, मानव भाषण को समझने वाली प्रणालियों, रणनीतिक गेमिंग प्रणालियों और यहां तक ​​कि स्वचालित निर्णय लेने वाली प्रणालियों में मौजूद है।

बुद्धिमत्ता का यह रूप काफी हद तक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित है। किसी जानवर के मस्तिष्क की संज्ञानात्मक क्षमताओं का उपयोग इन स्मार्ट मशीनों की अपनी बुद्धिमत्ता के आधार के रूप में किया जाता है।

इस बुद्धिमत्ता को आगे कई कार्यों में लागू किया जा सकता है। उनमें से कुछ में मशीन लर्निंग, मशीन विज़न, ज्ञान तर्क, नैदानिक ​​​​निदान और बहुत कुछ शामिल हैं।

AI इस समय सबसे उन्नत तकनीकों में से एक है। अन्य शिक्षण तकनीकों की तुलना में, यह प्रशिक्षण देने में सबसे तेज़ तकनीकों में से एक है।

इसके अलावा, यह जो प्रदर्शन प्रदर्शित करता है वह सबसे प्रभावी और कुशल है। हालाँकि, कुछ विभिन्न कानून और नियम दुनिया भर में उनके उपयोग को नियंत्रित करते हैं।

तंत्रिका नेटवर्क क्या है?

तंत्रिका नेटवर्क कृत्रिम न्यूरॉन्स की एक संपूर्ण प्रणाली है जो मनुष्यों सहित किसी जानवर के मस्तिष्क की बुद्धि की नकल करती है। इसका सैद्धांतिक आधार पहली बार 1873 में रखा गया था, जिसके बाद इसकी अवधारणा के संबंध में विभिन्न अध्ययन किए गए हैं।

एआई के पूरे तंत्र में तंत्रिका नेटवर्क हैं जड़ों. प्रौद्योगिकी न्यूरॉन्स के समूहों से बनी है जो कार्यात्मक रूप से एक दूसरे से जुड़े हुए हैं। एक न्यूरॉन कई अन्य न्यूरॉन्स से जुड़ा हो सकता है जो मिलकर एक व्यापक नेटवर्क बनाते हैं।

वे इस बात के अनुरूप काम करते हैं कि वास्तविक मस्तिष्क अपनी संज्ञानात्मक क्षमताओं को कैसे प्रदर्शित करता है। इसने संज्ञानात्मक मॉडलिंग के कई डिज़ाइनों को प्रेरित किया है।

तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए किया जा सकता है। उनमें से कुछ में पैटर्न पहचान, अनुक्रम पहचान, ई-मेल स्पैम फ़िल्टरिंग, डेटा माइनिंग शामिल हैं। मेडिकल जांच, रणनीतिक खेल खेलना और यहां तक ​​कि निर्णय लेना भी।

इन क्षमताओं के कारण, इस तकनीक को दुनिया भर में कई मशीनों में अपनाया गया है। हालाँकि, AI की तुलना में तंत्रिका नेटवर्क की कुछ सीमाएँ हैं।

इस नेटवर्क को कार्य करने में सक्षम बनाने के लिए इसे प्रशिक्षित करने में बहुत अधिक समय लगता है। इसके अलावा, पहले की तुलना में, यह अपने प्रदर्शन में उतना कुशल नहीं है।

हालाँकि, नेटवर्क को एक शीर्ष प्रणाली बनाने के लिए इसमें लगातार कई सुधार होते रहते हैं।

एआई और न्यूरल नेटवर्क के बीच मुख्य अंतर

1. एआई तंत्रिका नेटवर्क की एक परत है जो स्मार्ट मशीनों के पास होती है, जबकि तंत्रिका नेटवर्क कृत्रिम नोड्स की एक प्रणाली है जो एक जानवर के मस्तिष्क के साथ मिलकर उपयोग की जाती है।
2. एआई उन मशीनों को संदर्भित करता है जिनके पास अपनी बुद्धि होती है, जबकि एक तंत्रिका नेटवर्क एक जानवर के मस्तिष्क की बुद्धि की नकल करता है।
3. AI कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर निर्भर करता है, जबकि तंत्रिका नेटवर्क AI पर निर्भर नहीं होता है।
4. एआई का उपयोग मशीन लर्निंग, मशीन विजन, ज्ञान तर्क, नैदानिक ​​​​निदान और बहुत कुछ में किया जाता है, जबकि तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग वर्गीकरण, वर्गीकरण, पैटर्न पहचान, भाषा प्रसंस्करण, नामित इकाई मान्यता और बहुत कुछ के लिए किया जाता है।
5. एआई को शीघ्रता से प्रशिक्षित किया जा सकता है, जबकि तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित होने में अपेक्षाकृत अधिक समय लगता है।
6. AI बहुत उच्च प्रदर्शन दिखाता है, जबकि तंत्रिका नेटवर्क कम प्रदर्शन दिखाता है।

संदर्भ

1. https://thejns.org/view/journals/j-neurosurg/113/3/article-p585.xml
2. https://pubs.rsna.org/doi/abs/10.1148/radiol.2017170236

अंतिम अद्यतन: 11 जून, 2023