Содержание
Источник: iLexx / iStockphoto
вынос:
Искусственный интеллект может однажды быть достигнут с помощью искусственных нейронных сетей, но есть несколько ключевых отличий между этими захватывающими технологиями.
Искусственный интеллект (AI) и искусственные нейронные сети (ANN) являются двумя захватывающими и переплетенными областями в информатике. Есть, однако, несколько различий между ними, о которых стоит знать.
Ключевое отличие состоит в том, что нейронные сети являются ступенькой в поисках искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект - это обширная область, целью которой является создание интеллектуальных машин, что было достигнуто много раз в зависимости от того, как вы определяете интеллект. Несмотря на то, что у нас есть компьютеры, которые могут побеждать в «Опасности» и побеждать чемпионов по шахматам, цель ИИ, как правило, рассматривается как поиск общего интеллекта или интеллекта, который можно применять для решения разнообразных и не связанных с ситуацией проблем.
Многие ИИ, созданные до этого момента, были созданы с определенной целью, например, для запуска робота, который играет в пинг-понг или доминирует в «Опасности». Это неизбежный результат, когда ученые-компьютерщики садятся и создают что-то для выполнения конкретной задачи. - они заканчивают тем, что могут выполнить эту задачу, и ничем другим.
Чтобы обойти эту проблему целевых ИИ, ученые-компьютерщики начали играть с искусственными нейронными сетями. Наш обычно интеллектуальный мозг состоит из биологических нейронных сетей, которые создают связи, основанные на нашем восприятии и внешних стимулах.
Чрезвычайно упрощенным примером является боль от ожога. Когда это происходит впервые, в вашем мозгу устанавливается соединение, которое идентифицирует сенсорную информацию, известную как огонь (пламя, запах дыма, жара), и связывает ее с болью. Вот так вы узнаете в очень молодом возрасте, как избежать ожогов. С помощью этой же нейронной сети мы можем проводить много общего обучения, например, «мороженое имеет приятный вкус» и даже делать дедуктивные скачки, такие как «всегда облака перед дождем» или «запасы всегда растут в декабре». Эти скачки не всегда правильны (есть плохое мороженое и есть запасы, которые падают в декабре), но их можно исправить с помощью опыта, что позволяет адаптивное обучение.
Искусственные нейронные сети пытаются воссоздать эту систему обучения на компьютерах, создав простую рамочную программу для реагирования на проблему и получения обратной связи о том, как она работает. Компьютер может оптимизировать свой ответ, выполняя одну и ту же задачу тысячи раз и подстраивая свой ответ в соответствии с получаемой обратной связью. Компьютер может затем столкнуться с другой проблемой, к которой он может подходить так же, как это было изучено в предыдущей. Различая проблемы и количество подходов к их решению, которым научился компьютер, ученые-компьютерщики могут научить компьютер быть универсалом.
Хотя это вызывает в воображении образы компьютеров, захвативших мир и собирающих людей, как это видно в голливудских фильмах, таких как «Мартрикс», мы все еще далеки от нейронных сетей до нашего пути к искусственному интеллекту. Все проблемы, которые тестируются в нейронных сетях, выражаются математически. Вы не можете поднести цветок к компьютеру и сказать ему угадать цвет по запаху, потому что запах должен быть выражен цифрами, а затем компьютер должен будет занести эти цифры в память вместе с изображениями цветов. испуская этот запах.
Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
Вы не можете улучшить свои навыки программирования, когда никто не заботится о качестве программного обеспечения.
Тем не менее, искусственные нейронные сети, которым можно дать больше входных данных, таких как запах - и способность учиться на всех этих входных данных - могут быть на пути к созданию первого искусственного интеллекта, который соответствует стандартам даже самого жесткого энтузиаста ИИ.
По сути, искусственные нейронные сети - это модели человеческих нейронных сетей, которые разработаны, чтобы помочь компьютерам учиться. Искусственный интеллект - это Святой Грааль, которого некоторые компьютерные ученые пытаются достичь с помощью таких методов, как имитация нейронных сетей.