Obsah
Zdroj: iLexx / iStockphoto
Zobrať:
Umelá inteligencia sa jedného dňa dá dosiahnuť pomocou umelých neurónových sietí, ale medzi týmito vzrušujúcimi technológiami existuje niekoľko kľúčových rozdielov.
Umelá inteligencia (AI) a umelé neurónové siete (ANN) sú dve vzrušujúce a vzájomne prepojené oblasti počítačovej vedy. Existuje však niekoľko rozdielov medzi oboma, ktoré stoja za to poznať.
Kľúčový rozdiel spočíva v tom, že neurónové siete sú odrazovým mostíkom pri hľadaní umelej inteligencie.
Umelá inteligencia je obrovské pole, ktorého cieľom je vytváranie inteligentných strojov, čo sa dosiahlo mnohokrát v závislosti od toho, ako definujete inteligenciu. Napriek tomu, že máme počítače, ktoré dokážu zvíťaziť v šachu „Jeopardy“ a poraziť šachových šampiónov, cieľ AI sa všeobecne považuje za pátranie po všeobecnej inteligencii alebo inteligencii, ktorá sa dá uplatniť na rôzne a nesúvisiace situačné problémy.
Mnoho AI vybudovaných do tohto bodu bolo postavených s cieľom, ako je napríklad spustenie robota, ktorý hrá ping pong alebo dominuje pri „ohrození“. To je nevyhnutný výsledok, keď si počítačoví vedci sadnú a vytvárajú niečo na vykonanie konkrétnej úlohy - nakoniec skončia s niečím, čo dokáže túto úlohu urobiť, a nič iné.
Aby sa obišlo tento problém AI zameraných na úlohy, začali počítačové vedci hrať s umelými neurálnymi sieťami. Naše všeobecne inteligentné mozgy sú tvorené biologickými neurálnymi sieťami, ktoré vytvárajú spojenia na základe nášho vnímania a vonkajších podnetov.
Výrazne zjednodušeným príkladom je bolesť spôsobená spálením. Keď sa to stane prvýkrát, vo vašom mozgu sa vytvorí spojenie, ktoré identifikuje senzorické informácie známe ako oheň (plamene, zápach dymu, teplo) a spája ich s bolesťou. Takto sa vo veľmi mladom veku naučíte, ako sa vyhnúť spáleniu. Prostredníctvom tej istej neurónovej siete môžeme robiť veľa všeobecných vedomostí, ako napríklad „zmrzlina chutí dobre“ a dokonca urobiť deduktívne skoky, ako „vždy sú mraky pred dažďom“ alebo „zásoby sa vždy zhromažďujú v decembri“. Tieto skoky nie sú vždy správne. (existuje zlá zmrzlina a existujú zásoby, ktoré v decembri poklesnú), ale môžu sa napraviť na základe skúseností, čo umožňuje adaptívne učenie.
Umelé neurónové siete sa snažia obnoviť tento vzdelávací systém na počítačoch vytvorením jednoduchého rámcového programu, ktorý bude reagovať na problém a dostávať spätnú väzbu o tom, ako to robí. Počítač môže optimalizovať svoju reakciu tým, že robí rovnaký problém tisíckrát a svoju reakciu prispôsobuje podľa spätnej väzby, ktorú dostáva. Počítaču potom môže byť pridelený iný problém, ku ktorému môže pristupovať rovnakým spôsobom, ako sa naučil z predchádzajúceho. Zmenou problémov a počtu prístupov k ich riešeniu, ktoré sa počítač naučil, môžu počítačoví vedci naučiť počítač, aby bol všeobecným lekárom.
Aj keď to vyvoláva obrazy počítačov, ktoré prevzali svet a zbierajú ľudí, ako je vidieť v hollywoodskych filmoch ako „The Martrix“, stále sme pred neurónovými sieťami, našou cestou k umelej inteligencii, ďaleko. Problémy testované na neurónových sieťach sú vyjadrené matematicky. Kvetinu nemôžete držať pri počítači a povedať, aby uhádla farbu podľa vône, pretože vôňa by musela byť vyjadrená v číslach a potom by počítač musel tieto čísla katalogizovať v pamäti spolu s obrázkami kvetov. vyžaruje tú vôňu.
Žiadne chyby, žiadny stres - Váš sprievodca krok za krokom k vytvoreniu softvéru na zmenu života bez zničenia vášho života
Svoje programovacie schopnosti si nemôžete vylepšiť, keď sa nikto nestará o kvalitu softvéru.
To znamená, že umelé neurónové siete, ktoré môžu dostať viac vstupov od vecí, ako je vôňa - a schopnosť učiť sa od všetkých týchto vstupov - môžu byť na ceste k vytvoreniu prvej umelej inteligencie, ktorá spĺňa normy aj tých najnáročnejších nadšencov umelej inteligencie.
Umelé neurónové siete sú v podstate modely ľudských neurónových sietí, ktoré sú navrhnuté tak, aby pomohli počítačom učiť sa. Umelá inteligencia je Svätý grál, ktorý sa niektorí počítačoví vedci snažia dosiahnuť pomocou techník, ako je napodobňovanie neurónových sietí.