Différence entre l'IA et le réseau neuronal

L'intelligence artificielle (IA) était autrefois considérée comme un rêve lointain, une technologie future, mais plus. Ce qui était autrefois utilisé comme domaine d'étude pour la recherche est maintenant grouillant dans le monde réel. Aujourd'hui, l'IA est partout - dans les usines que vous travaillez, l'école que vous étudiez, les banques, les hôpitaux et même dans votre téléphone. Ce sont les yeux des voitures autonomes, la voix de Siri et d'Alexa, les sorciers derrière les prévisions météorologiques, les mains derrière la chirurgie assistée par robot, et quoi non. Aujourd'hui, l'IA est une partie omniprésente de la société moderne. L'émergence de l'IA dans de nombreuses technologies informatiques s'est produite presque du jour au lendemain, au cours des deux dernières années.

Plus tard, l'apprentissage automatique est devenu une approche puissante pour l'IA qui permet aux ordinateurs d'apprendre des données alimentées sans programmation explicite requise. Ce n'est pas tout. Les algorithmes de calcul, appelés Deep Learning, ont fourni le cadre des approches de programmation. Bien que l'apprentissage en profondeur ait été inventé il y a environ dix ans, il est enraciné dans la technologie développée par le domaine des réseaux de neurones à motivation biologique dans les années 1960. Au cours des dernières années, les réseaux de neurones ont puissamment réapparu avec différents noms et significations, mais dans des contextes différents dans la nouvelle vague actuelle de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage en profondeur.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle?

L'intelligence artificielle (IA), parfois appelée intelligence machine, fait référence à des machines capables d'imiter les compétences cognitives humaines. C'est une idée de créer des machines intelligentes - celles qui sont aussi intelligentes que plus ou plus intelligentes que les humains. Bien que l'idée ait des siècles, elle est devenue courant avec la montée des ordinateurs numériques. L'IA est une branche de l'informatique qui met l'accent sur la création de programmes informatiques qui effectuent des tâches ainsi que ou mieux que les humains, sans se soucier de savoir si ces programmes pensent réellement dans la façon dont les humains pensent. L'IA se présente sous de nombreuses formes, tailles et algorithmes. Aujourd'hui, l'IA est partout - des usines et des écoles aux banques et aux hôpitaux, de votre téléviseur à votre brosse à dents, de la puce de vos smartphones aux voitures que vous conduisez, de Siri à Alexa partout partout.

Qu'est-ce que le réseau neuronal?

Le terme «réseaux de neurones» fait référence à un réseau de neurones artificiels ou de nœuds vaguement inspirés par les réseaux de neurones biologiques qui constituent un cerveau animal. Il a formé, en quelque sorte, le fondement d'une grande partie de l'intelligence artificielle moderne. En fait, des études suggèrent que les implications et applications actuelles de l'IA ne sont rien d'autre qu'un développement des attributs uniques des réseaux de neurones, à savoir l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, etc. Les réseaux de neurones représentent un paradigme bien fondé enraciné dans de nombreuses disciplines, notamment l'informatique, la physique, les sciences de l'information, la psychologie et l'ingénierie. Les réseaux de neurones sont un réseau de nœuds interconnectés, dont la fonctionnalité est vaguement basée sur les neurones animaux. Aujourd'hui, les réseaux de neurones sont utilisés dans de nombreux domaines tels que la résolution de problèmes, la recherche client, la validation des données, les prévisions des ventes, la gestion des risques, etc.

Différence entre l'IA et le réseau neuronal

Définition

- L'intelligence artificielle (ou l'IA) est une branche de l'informatique qui met l'accent sur la création de machines intelligentes qui incarnent une sorte d'intelligence, par opposition à l'intelligence naturelle démontrée par les humains. L'IA fait référence aux machines capables d'imiter les compétences cognitives humaines. Les réseaux de neurones, en revanche, se réfèrent à un réseau de neurones artificiels ou de nœuds vaguement inspirés par les réseaux de neurones biologiques qui constituent un cerveau animal. Les réseaux de neurones sont un réseau de nœuds interconnectés, dont la fonctionnalité est vaguement basée sur les neurones animaux.

But

- L'IA fonctionne essentiellement autour de l'IA forte et de l'IA faible. L'IA faible fait référence à l'utilisation d'algorithmes avancés pour effectuer certaines tâches de résolution de problèmes dans un ensemble limité de fonctions tandis que l'IA forte soutient l'opinion selon laquelle les machines peuvent vraiment développer une conscience humaine égale aux humains. Les réseaux de neurones représentent un paradigme bien fondé enraciné dans de nombreuses disciplines, notamment l'informatique, la physique, les sciences de l'information, la psychologie et l'ingénierie. Le but des réseaux de neurones est d'apprendre à reconnaître les modèles de vos données pour prendre une décision.

Applications

- Aujourd'hui, l'IA est une partie omniprésente de la société moderne. L'IA est utilisée dans un large éventail de zones d'application, des voitures autonomes à Siri et Alexa, ainsi que des prévisions météorologiques et un diagnostic clinique. L'IA est utilisée pour résoudre des tâches complexes dans toutes sortes d'industries, y compris l'éducation, la santé, le divertissement, les transports et les services publics. Les réseaux de neurones développent des algorithmes utilisant le cerveau comme modèle pour reconnaître les modèles complexes. Les applications des réseaux de neurones artificiels comprennent la classification et la catégorisation du texte, la reconnaissance des entités nommées (NER), la détection paraphrase, la reconnaissance des modèles, la détection de fraude, le traitement du langage naturel, et plus encore.

AI VS. Réseau neuronal: tableau de comparaison

Résumé

Sans aucun doute, l'IA est la technologie la plus importante de cette ère numérique. L'IA n'est pas seulement une chose; c'est un ingrédient dans tout. Aujourd'hui, l'IA est une partie omniprésente de la société moderne. En fait, c'est partout - de la puce de vos téléphones aux systèmes GPS dans vos voitures, à la voix de Siri et d'Alexa, du cerveau des drones sans pilote, des sorciers des prévisions météorologiques, des mains aidant à la chirurgie, et quoi pas. Les réseaux neuronaux sont une approche d'apprentissage automatique qui a formé le fondement d'une grande partie de l'intelligence artificielle moderne. Ils se réfèrent à un réseau de neurones ou de nœuds artificiels vaguement inspirés par les réseaux de neurones biologiques qui constituent un cerveau animal.