Чем нейросеть отличается от искусственного интеллекта?
В статьях и Telegram-постах часто упоминают искусственный интеллект и нейросети как синонимы — но это не совсем правильно. Хотя эти два концепта связаны между собой, они не являются одним и тем же. Давайте разберемся в нюансах.
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект (AI, ИИ) — это компьютерная технология, которая позволяет машинам выполнять задачи, которые раньше могли выполнять только люди.
Искусственный интеллект — это широкое понятие, охватывающее много разных технологий, позволяющих машинам имитировать интеллект людей. Нейронные сети — это только один из элементов ИИ.
Помимо нейросетей, искусственный интеллект использует следующие технологии:
- Машинное обучение для разработки алгоритмов, обучающихся на больших массивах данных.
- Логическое программирование для решения задач, связанных с планированием, размышлением и прогнозированием.
- Генетическое программирование для решения задач, требующих использования принципов генетики и биологической эволюции.
- Теория игры для разработки стратегий и принятия решений в условиях неопределенности.
Искусственный интеллект может быть реализован в виде ПО, которое может запускаться на компьютерах и серверах, или в виде чипов, которые могут быть встроены в устройства, такие как телефоны, автомобили и домашние устройства. Искусственный интеллект широко используется в различных отраслях, включая медицину, финансы, производство, транспорт и многое другое. Это позволяет компаниям автоматизировать процессы, повышать эффективность и улучшать качество продуктов и услуг.
Нейросеть
Нейронные сети (NN) — это подмножество искусственного интеллекта, которые моделируют структуру человеческого мозга и используются для обработки сложных наборов данных. Нейросеть не похожа на обычную компьютерную программу, это скорее вариативная математическая модель, имитирующая работу человеческого мозга. И результаты ее работы, как и процесс мышления, не всегда предсказуемы.
Каждая нейросеть состоит из множества взаимосвязанных элементов — нейронов. Каждый нейрон принимает вход сигналы от других нейронов, обрабатывает их и выдает сигнал на выход.
Основными элементами нейросети являются:
- Входные данные — информация, подаваемая на вход сети. Она может быть представлена посредством чисел, символов или изображений.
- Нейроны — это главные строительные блоки нейросети. Каждый нейрон имеет несколько входных соединений и одно выходное соединение.
- Вес нейронных связей (Neural Network Weights). Это число, определяющее, с какой скоростью и мощностью сигналы (информация) передаются от одного нейрона к другому. Число указывает, как один нейрон связан с другим. Вес настраивается в процессе обучения сети и не является константой.
- Функция добавления (Summation Function) — объединение веса с входными данными и вычисление их суммы.
- Функция активации (Activation Function) — функция, которая определяет, как сигналы передаются от одного нейрона к другому, и преобразует их в случае необходимости. Этот элемент определяет, будет ли активирован нейрон или нет.
Существует множество разных типов нейросетей. Наиболее распространенными из них являются:
- Функциональные. Используются для решения задач, требующих математических вычислений.
- Опознавательные. Определяют объекты или явления по изображениям, а по звуковым файлам — язык и человеческую речь.
- Нейронные сети с подкреплением. Могут учиться на основе опыта. Эти сети используются для решения задач, связанных с игрой, обучением и другими задачами, где решения принимаются на основе опыта.
Заключение
Искусственный интеллект — это широкий термин, который охватывает любую систему, способную выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, в то время как нейронные сети — это конкретный тип искусственного интеллекта, который используется для обработки сложных наборов данных.
Нейронные сети используются для обработки данных в режиме реального времени, в то время как искусственный интеллект может быть использован для любой задачи, в которой требуется принятие решений, решение проблем или обработка данных. Нейронные сети также могут быть обучены на больших наборах данных, в то время как искусственный интеллект может быть реализован в виде правил или баз знаний.