Khoa học máy tính là một lĩnh vực rộng lớn với các khái niệm mới xuất hiện thường xuyên với tốc độ chóng mặt. AI và mạng lưới thần kinh 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 là cùng một thứ.
Các nội dung chính
- Trí tuệ nhân tạo (AI) là một khái niệm rộng hơn bao gồm nhiều kỹ thuật và thuật toán khác nhau để tạo ra các hệ thống thông minh, trong khi mạng lưới thần kinh là một loại AI cụ thể lấy cảm hứng từ bộ não con người.
- Hệ thống AI có thể sử dụng các cách tiếp cận khác nhau, chẳng hạn như hệ thống dựa trên quy tắc hoặc thuật toán di truyền, trong khi mạng lưới thần kinh dựa vào các lớp nút được kết nối với nhau để xử lý thông tin.
- Mạng nơ-ron vượt trội trong nhận dạng mẫu và phân tích dữ liệu phức tạp, trong khi các kỹ thuật AI khác có thể phù hợp hơn cho các nhiệm vụ giải quyết vấn đề hoặc ra quyết định.
AI so với mạng nơ-ron
Sự khác biệt giữa AI và mạng nơ-ron là AI hay trí tuệ nhân tạo là toàn bộ một nhánh của khoa học máy tính hoạt động dựa trên việc 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 từ sự gắn kết với bộ não thực tế của động vật để bắt chước phần nào trí thông minh của chúng.
Theo nghĩa hẹp, AI 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 để tối đa hóa cơ hội đạt được một mục tiêu nhất định. Khái niệm này phần lớn bắt nguồn từ các mạng lưới thần kinh nhân tạo.
Mạng nơ-ron đề cập đến toàn bộ hệ thống mạng được tạo thành bằng cách sử dụng các nút hoặc nơ-ron nhân tạo. Nó bắt chước cách các tế bào thần kinh hoạt động trong não của động vật.
Khi làm như vậy, mạng thần kinh 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, v.v. Điều này giúp giải quyết rất nhiều vấn đề về AI.
Bảng so sánh
| Các thông số so sánh | AI | Mạng thần kinh |
|---|---|---|
| Ý nghĩa | Nó là một lớp mạng thần kinh mà các máy thông minh sở hữu. | Nó là một hệ thống các nút nhân tạo được sử dụng cùng nhau trong sự gắn kết với bộ não động vật. |
| Thiên nhiên | Nó đề cập đến những cỗ máy sở hữu trí thông minh của riêng mình. | Nó bắt chước trí thông minh mà bộ não động vật sở hữu. |
| Phụ thuộc | Nó phụ thuộc vào mạng lưới thần kinh nhân tạo. | Nó không phụ thuộc vào AI. |
| Ứng dụng | Nó được sử dụng trong học máy, thị giác máy, lý luận tri thức, chẩn đoán lâm sàng, v.v. | Nó được sử dụng để phân loại, phân loại, nhận dạng mẫu, xử lý ngôn ngữ, nhận dạng thực thể được đặt tên, v.v. |
| Hội thảo | Nó có thể được đào tạo rất nhanh. | Phải mất một khoảng thời gian tương đối dài hơn để đào tạo mạng lưới thần kinh. |
| HIỆU QUẢ | 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 khả năng 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 để 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 thuật.
AI có chức năng trong nhiều máy thông minh sở hữu trí thông minh của riêng chúng. Dạng công nghệ này hiện diện trong nhiều công cụ tìm kiếm web, ô tô tự lái, hệ thống đề xuất, hệ thống hiểu lời nói của con người, hệ thống trò chơi chiến lược và thậm chí cả hệ thống ra quyết định tự động.
Hình thức trí tuệ này chủ yếu dựa trên mạng lưới thần kinh nhân tạo. Khả năng nhận thức của bộ 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 có thể được áp dụng thêm cho nhiều nhiệm vụ. Một số trong số đó bao gồm học máy, thị giác máy, lý luận tri 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, một số luật và quy định khác nhau quy định việc sử dụng chúng trên toàn thế giới.
Mạng thần kinh là gì?
Mạng thần kinh là toàn bộ hệ thống các tế bào thần kinh nhân tạo bắt chước trí thông minh của bộ 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 tiến hành liên quan đến khái niệm của nó.
Toàn bộ cơ chế của AI đều có mạng lưới thần kinh ở gốc rễ. Công nghệ này được tạo ra từ các nhóm tế bào thần kinh được kết nối chức năng với nhau. Một nơ-ron có thể được kết nối với một số nơ-ron khác, cùng nhau tạo thành một mạng lưới rộng khắp.
Chúng hoạt động gắn kết với cách một bộ não thực thể hiện khả năng nhận thức của nó. Điều này đã truyền cảm hứng cho nhiều thiết kế của mô hình nhận thức.
Mạng nơ-ron có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng khác nhau. Một số trong số đó bao gồm nhận dạng mẫu, nhận dạng chuỗi, lọc thư rác email, khai thác dữ liệu, chẩn đoán y khoa, chơi trò chơi chiến lược và thậm chí là ra quyết định.
Nhờ những khả năng này, công nghệ này đã được áp dụng trong nhiều máy móc trên khắp thế giới. Tuy nhiên, có những hạn chế nhất định của mạng lưới thần kinh so với AI.
Phải mất nhiều thời gian 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 trong hoạt động của nó.
Tuy nhiên, mạng liên tục trải qua một số cải tiến để biến nó thành một hệ thống hàng đầu.
Sự khác biệt chính giữa AI và Mạng lưới thần kinh
- AI là một lớp mạng thần kinh mà các máy thông minh sở hữu, trong khi mạng thần kinh là một hệ thống các nút nhân tạo được sử dụng cùng nhau để gắn kết với bộ não động vật.
- AI đề cập đến những cỗ máy sở hữu trí thông minh của riêng chúng, trong khi mạng lưới thần kinh bắt chước trí thông minh của bộ não động vật.
- AI phụ thuộc vào mạng thần kinh nhân tạo, trong khi mạng thần kinh không phụ thuộc vào AI.
- AI được sử dụng trong học máy, thị giác máy, lý luận tri 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, v.v.
- AI có thể được đào tạo nhanh chóng, trong khi mạng lưới thần kinh mất nhiều thời gian hơn để đào tạo.
- AI cho thấy hiệu suất rất cao, trong khi mạng lưới thần kinh cho thấy hiệu suất thấp.
- https://thejns.org/view/journals/j-neurosurg/113/3/article-p585.xml
- https://pubs.rsna.org/doi/abs/10.1148/radiol.2017170236
Tôi đã nỗ lực rất nhiều để viết bài đăng trên blog này nhằm cung cấp giá trị cho bạn. Nó sẽ rất hữu ích cho tôi, nếu bạn cân nhắc chia sẻ nó trên mạng xã hội hoặc với bạn bè/gia đình của bạn. CHIA SẺ LÀ ♥️
