В чём разница между искусственным интеллектом и нейросетями

Понятие ИИ

В решении этой задачи удалось добиться существенных успехов, например, разработка эффективных алгоритмов машинного обучения, но пока полноценный ИИ не создан, а все существующие системы относятся к категории «узкого ИИ», способного повторять только отдельные функции человеческого мозга.

Их используют для распознавания изображений, видео, объектов и лиц. Она имеет не три, а пять слоев: входной, сверточный, объединяющий, связанный и выходной. Это особенно важно в условиях изменения масштаба и угла наклона картинки. Каждый слой исследует определенный аспект изображения, а затем соединяет всю информацию вместе на выходе.

Нейросеть — это математическая модель, которая имитирует работу человеческого мозга. А искусственный интеллект — технология, которая использует эти модели, чтобы решить задачу пользователя. Помимо нейросетей ИИ использует и другие инструменты: машинное обучение (Machine Learning), глубокое обучение (Deep Learning) и другие.

Сегодня сфера искусственного интеллекта переживает бурный рост. Развитие машинного обучения, нейронных сетей и больших данных позволяет создавать системы, способные решать задачи, которые раньше считались невозможными для ЭВМ. Со стороны это кажется магией. Но волшебству есть научное объяснение. Рассказываем простыми словами о сложном, отвечая на самые популярные вопросы о новых технологиях.

К примеру, для того, чтобы распознать лицо на фотографии, нейросети сначала нужно обнаружить лицо на фотографии, затем — глаза и нос, потом идентифицировать другие детали лица, повернуть данные в соответствии с заданным алгоритмом, а затем обработать и выдать результат.

Системы искусственного интеллекта и машинного обучения активно развиваются и быстро внедряются в нашу повседневную жизнь и рабочие процессы. Хотя сейчас основным подходом к разработке ИИ является использование нейросетевых архитектур, они являются не единственным возможным направлением развития ИИ. Хотя их развитие активно продолжится в ближайшие годы, возможность создания с их помощью «сильного ИИ», полностью аналогичного человеческому интеллекту остается предметом дискуссий.

Понятие нейросети

Термины «нейросеть» и «искусственный интеллект» в последнее время не сходят со страниц новостей, но зачастую возникает путаница, так эти понятия схожи, но не являются синонимами. Сегодня поговорим о разнице между ними, что позволит лучше понимать, чем нейросеть отличается от ИИ.

В целом различий между искусственным интеллектом и нейросетями немного, ведь по сути все современные модели ИИ базируются на основе нейросетевых систем. Но это ИИ гораздо более широкий термин, включающий в себя любые системы, способные к машинному обучению. Хотя сейчас альтернативные пути развития развиваются медленно, они есть и не предполагают использование нейросетевых технологий.

Искусственный интеллект – это общее название крупного направления развития компьютерных технологий, целью которого является создание вычислительных систем, способных функционировать аналогично человеческому мозгу. В том числе они должны получить способность к обучению, обобщению, адаптации, анализу разнообразных данных и другим сложным, функциям.

Именно этот тип нейросетей помогает генерировать текст и переводить его. Их отличительная особенность — наличие памяти. Модель передает данные вперед и назад между слоями, так что процессы передачи и хранения данных цикличны. Поэтому сеть может запомнить все данные. Это помогает ей понять контекст входных данных и выдать осмысленный результат.

Хотя основой для «естественного» интеллекта являются органические нейросети, их сложность чрезвычайно высока и до конца не выяснены детали их работы, и пока невозможно создание «электронной» версии способной повторить все процессы, происходящие в мозге из-за их чрезвычайной сложности.

Перцептрон — самый фундаментальный и старый тип. Состоит из одного нейрона, который принимает входные данные и практически сразу выдает результат. У классического варианта этой нейросети нет скрытых слоев, поэтому она может разделять данные только на две категории. Примером использования перцептрона может быть задача классификации почтовых отправлений на спам и не спам.