Съдържание
Източник: iLexx / iStockphoto
За вкъщи:
Изкуственият интелект може да се постигне един ден с помощта на изкуствени невронни мрежи, но има няколко ключови разлики между тези вълнуващи технологии.
Изкуственият интелект (AI) и изкуствените невронни мрежи (ANN) са две вълнуващи и преплетени области в компютърните науки. Има обаче няколко разлики между двете, за които си струва да знаете.
Ключовата разлика е, че невронните мрежи са стъпка в търсенето на изкуствен интелект.
Изкуственият интелект е огромно поле, което има за цел да създаде интелигентни машини, нещо, което е постигнато много пъти в зависимост от начина, по който определяте интелигентността. Въпреки факта, че имаме компютри, които могат да спечелят в „Опасност“ и да побеждават шахматни шампиони, целта на AI обикновено се разглежда като стремеж към обща интелигентност или интелигентност, която може да се приложи към различни и несвързани ситуационни проблеми.
Много от изкуствените интеграли, изградени до този момент, са създадени с цел, като например работа на робот, който играе пинг-понг или доминира в „Опасност“. Това е неизбежният резултат, когато компютърните учени седнат и създадат нещо, което да свърши конкретна задача. - завършват с нещо, което може да свърши тази задача и не много друго.
За да заобиколят този проблем с ориентирани към задачи ИИ, компютърните учени започнаха да си играят с изкуствени невронни мрежи. Нашите интелигентни мозъци са изградени от биологични невронни мрежи, които осъществяват връзки въз основа на нашите възприятия и външен стимул.
Грубо опростен пример е болката от изгаряне. Когато това се случи за първи път, в мозъка ви се осъществява връзка, която идентифицира сетивната информация, известна като огън (пламъци, миризма на дим, топлина) и я свързва с болка. Ето как в много млада възраст научавате как да не изгорите. Чрез същата тази невронна мрежа можем да направим много общо обучение като „сладоледът има вкус“ и дори да направим дедуктивни скокове от типа „винаги има облаци преди дъжд“ или „запасите винаги се събират през декември.“ Тези скокове не винаги са правилни (има лош сладолед и има запаси, които намаляват през декември), но те могат да бъдат коригирани чрез опит, като по този начин позволяват адаптивно обучение.
Изкуствените невронни мрежи се опитват да пресъздадат тази система за обучение на компютрите, като изграждат проста рамкова програма, за да отговорят на даден проблем и да получат обратна информация за това как става. Компютърът може да оптимизира реакцията си, като прави един и същ проблем хиляди пъти и коригира отговора си според обратната връзка, която получава. След това на компютъра може да се зададе различен проблем, към който той може да подходи по същия начин, както е научил от предишния. Чрез промяна на проблемите и броя на подходите за решаването им, които компютърът е научил, компютърните учени могат да научат компютър да бъде общ.
Въпреки че това представя изображения на компютри, превзели света и прибиращи хора, както се вижда в холивудските филми като „The Martrix“, ние все още сме много далеч от невронната мрежа в нашия път до изкуствения интелект. Проблемите, които се тестват в невронните мрежи, се изразяват математически. Не можете да държите цвете до компютър и да му кажете да отгатне цвета по миризмата, защото миризмата трябва да се изрази в цифри и тогава компютърът ще трябва да ги каталогизира в паметта, заедно с изображения на цветя излъчваща тази миризма.
Без грешки, без стрес - Вашето стъпка по стъпка ръководство за създаване на софтуер, променящ живота, без да разрушава живота ви
Не можете да подобрите уменията си за програмиране, когато никой не се интересува от качеството на софтуера.
Това каза, че изкуствените невронни мрежи, които могат да получат повече входни неща като миризма - и способността да се учат от всички тези входове - може да са на път да произведат първия изкуствен интелект, който отговаря на стандартите дори на най-хардкор ентусиаста на AI.
По същество изкуствените невронни мрежи са модели на човешки невронни мрежи, които са предназначени да помогнат на компютрите да учат. Изкуственият интелект е Светият Граал, който някои компютърни учени се опитват да постигнат с помощта на техники като имитиране на невронни мрежи.