Conţinut
Sursa: iLexx / iStockphoto
La pachet:
Inteligența artificială poate fi obținută într-o zi prin utilizarea rețelelor neuronale artificiale, dar există câteva diferențe cheie între aceste tehnologii interesante.
Inteligența artificială (AI) și rețelele neuronale artificiale (ANN) sunt două câmpuri interesante și întrețesute în informatică. Există, totuși, mai multe diferențe între cele două despre care merită cunoscute.
Diferența cheie constă în faptul că rețelele neuronale reprezintă un element fundamental în căutarea inteligenței artificiale.
Inteligența artificială este un câmp vast care are ca obiectiv crearea de mașini inteligente, ceva ce a fost obținut de mai multe ori în funcție de modul în care definiți inteligența. În ciuda faptului că avem computere care pot câștiga la „Jeopardy” și pot învinge campioni de șah, obiectivul AI este în general văzut ca o căutare a informațiilor generale sau a informațiilor care pot fi aplicate la probleme situaționale diverse și fără legătură.
Multe dintre AI-urile construite până în acest moment au fost construite cu un scop, cum ar fi rularea unui robot care joacă ping pong sau domină la „Jeopardy”. Acesta este rezultatul inevitabil atunci când informaticienii se așează și creează ceva pentru a face o sarcină specifică. - sfârșesc cu ceva care poate face acea sarcină și nu mult.
Pentru a rezolva această problemă a AIs-urilor orientate spre sarcini, informaticienii au început să se joace cu rețele neuronale artificiale. Creierul nostru, în general inteligent, este format din rețele neuronale biologice care fac conexiuni pe baza percepțiilor noastre și a stimulului exterior.
Un exemplu extrem de simplificat este durerea de a te arde. Când aceasta se întâmplă pentru prima dată, în creierul tău se realizează o conexiune care identifică informațiile senzoriale cunoscute sub numele de foc (flăcări, miros de fum, căldură) și le raportează la durere. Astfel înveți, de la o vârstă foarte fragedă, cum să eviți să te arzi. Prin intermediul aceleiași rețele neuronale, putem face multe învățări generale, cum ar fi „înghețata are un gust bun” și chiar putem face salturi deductive precum „există întotdeauna nori înainte de ploaie” sau „stocurile întotdeauna în decembrie”. Aceste salturi nu sunt întotdeauna corecte. (există înghețată proastă și există stocuri care scad în decembrie), dar pot fi corectate prin experiență, permițând astfel învățarea adaptativă.
Rețelele neuronale artificiale încearcă să recreeze acest sistem de învățare pe calculatoare, construind un program-cadru simplu, care să răspundă la o problemă și să primească feedback cu privire la modul în care acesta funcționează. Un computer își poate optimiza răspunsul făcând aceeași problemă de mii de ori și ajustându-i răspunsul în funcție de feedback-ul pe care îl primește. Atunci computerului i se poate da o problemă diferită, pe care o poate aborda în același mod cum a învățat-o de la precedenta. Prin modificarea problemelor și a numărului de abordări pentru rezolvarea acestora pe care le-a învățat computerul, oamenii de informatică pot învăța un computer să fie generalist.
Deși acest lucru conjurează imagini ale computerelor care preiau lumea și recoltează oameni, așa cum se vede în filmele de la Hollywood precum „The Martrix”, suntem încă departe de la rețeaua neurală spre drumul nostru până la inteligența artificială. Problemele testate pe rețelele neuronale sunt exprimate matematic. Nu puteți ține o floare la un computer și spuneți-i să ghicească culoarea după miros, deoarece mirosul ar trebui să fie exprimat în numere, iar computerul ar trebui să catalogheze aceste numere în memorie, împreună cu imagini cu flori. emitând acel miros.
Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de programe care schimbă viața fără a vă distruge viața
Nu îți poți îmbunătăți abilitățile de programare atunci când nimeni nu îi pasă de calitatea software-ului.
Acestea fiind spuse, rețelele neuronale artificiale cărora li se pot da mai multe intrări de lucruri precum mirosul - și capacitatea de a învăța de la toate acele inputuri - pot fi pe cale să producă prima inteligență artificială care îndeplinește standardele chiar și celor mai hard entuziaști ai AI.
În esență, rețelele neuronale artificiale sunt modele de rețele neuronale umane care sunt concepute pentru a ajuta computerele să învețe. Inteligența artificială este Sfântul Graal, unii oameni de informatică încearcă să utilizeze tehnici precum imitarea rețelelor neuronale.