コンピュータサイエンスは広大な分野であり、新しい概念が頻繁に出現し、それも急速に進んでいます。 AIとニューラルネットワークは、コンピュータサイエンスの分野におけるそのような2つの概念です。確かに、それらは何らかの形で相互に関連しています。ただし、同じものと混同しないでください。
AIとニューラルネットワーク
AIとニューラルネットワークの違いは、AIまたは人工知能は、独自のインテリジェンスを備えたスマートマシンの研究と作成に取り組むコンピュータサイエンスの全分野であるのに対し、ニューラルネットワークはコヒーレンスで構成された人工ノードのシステムを指すことです。動物の実際の頭脳を使って、彼らの知性をいくらか模倣しました。
AIは、狭義の意味で、機械が所有し、実証するインテリジェンスを指します。彼らは周囲を認識し、評価することによってそうします。さらに、特定の目的を達成する可能性を最大化する方法で、これらの推論に基づいてアクションを実行します。この概念は、主に人工ニューラルネットワークに根ざしています。
ニューラルネットワークとは、ノードまたは人工ニューロンを使用して構成されるネットワークシステム全体を指します。これは、動物の脳でニューロンが機能する方法を模倣しています。そうすることで、このニューラルネットワークは、分類、分類、パターン認識、言語処理、固有表現抽出などの機能を実行できます。これは、多くのAIの問題を解決するのに役立ちます。
AIとニューラルネットワークの比較表
| 比較のパラメータ | AI | 神経網 |
| 意味 | これは、スマートマシンが所有するニューラルネットワークの層です。 | これは、動物の脳と一貫して使用される人工ノードのシステムです。 |
| 自然 | それは彼ら自身の知性を持っている機械を指します。 | それは動物の脳が持っている知性を模倣しています。 |
| 依存 | それは人工ニューラルネットワークに依存しています。 | AIに依存していません。 |
| アプリケーション | 機械学習、マシンビジョン、知識推論、臨床診断などで使用されます。 | 分類、分類、パターン認識、言語処理、固有表現抽出などに使用されます。 |
| トレーニング | それは非常に迅速に訓練することができます。 | ニューラルネットワークのトレーニングには比較的長い時間がかかります。 |
| パフォーマンス | 非常に高い性能を発揮します。 | パフォーマンスが低い。 |
AIとは何ですか？
広義の定義によると、AIは、その環境を認識して分析できるシステムです。さらに、以前の推論に基づいてアクションを実行できる必要があります。これは、特定の目的を達成する可能性を最大化する方法で行う必要があります。この技術は1956年に設立され、その後、学問分野になりました。
AIは、独自のインテリジェンスを備えた多数のスマートマシンで機能します。テクノロジーの形態は、さまざまなWeb検索エンジン、自動運転車、レコメンデーションシステム、人間の音声を理解するシステム、戦略ゲームシステム、さらには自動化された意思決定システムにも存在します。
この形式のインテリジェンスは、主に人工ニューラルネットワークに基づいています。動物の脳の認知能力は、これらのスマートマシンが独自の知性を持つための基礎として使用されます。このインテリジェンスは、さらに多くのタスクに適用できます。それらのいくつかには、機械学習、マシンビジョン、知識推論、臨床診断などが含まれます。
AIは、現在、最も先進的なテクノロジーの1つです。他の学習技術と比較して、それは訓練するのが最も速いものの1つです。さらに、それが表示するパフォーマンスは最も効果的かつ効率的です。ただし、世界中でそれらの使用を規制するさまざまな法律や規制があります。
ニューラルネットワークとは何ですか？
ニューラルネットワークは、人間を含む動物の脳の知能を模倣する人工ニューロンのシステム全体です。その理論的基盤は1873年に最初に設計され、その後、その概念に関してさまざまな研究が行われてきました。 AIのメカニズム全体には、そのルーツにニューラルネットワークがあります。
この技術は、互いに機能的に接続されているニューロンのグループから作られています。 1つのニューロンは、一緒に広範なネットワークを形成する他のいくつかのニューロンに接続されている場合があります。それらは、実際の脳がその認知能力をどのように示すかに一貫して機能します。このため、認知モデリングの多くのデザインに影響を与えています。
ニューラルネットワークは、さまざまなアプリケーションに使用できます。それらのいくつかには、パターン認識、シーケンス認識、電子メールスパムフィルタリング、データマイニング、医療診断、戦略的ゲームプレイ、さらには意思決定が含まれます。これらの能力により、この技術は世界中の多くの機械に採用されています。
ただし、AIと比較してニューラルネットワークには一定の制限があります。このネットワークが機能を実行できるようになるには、このネットワークのトレーニングにはるかに長い時間がかかります。さらに、前者と比較して、その性能はそれほど効率的ではありません。ただし、ネットワークは常にいくつかの改善を経て、最高のシステムになっています。
AIとニューラルネットワークの主な違い
- AIは、スマートマシンが所有するニューラルネットワークのレイヤーですが、ニューラルネットワークは、動物の脳と連携して使用される人工ノードのシステムです。
- AIは独自の知能を備えた機械を指しますが、ニューラルネットワークは動物の脳が持つ知能を模倣します。
- AIは人工ニューラルネットワークに依存していますが、ニューラルネットワークはAIに依存していません。
- AIは機械学習、マシンビジョン、知識推論、臨床診断などで使用されますが、ニューラルネットワークは分類、分類、パターン認識、言語処理、固有表現抽出などに使用されます。
- AIは非常に迅速にトレーニングできますが、ニューラルネットワークはトレーニングに比較的長い時間がかかります。
- AIは非常に高いパフォーマンスを示しますが、ニューラルネットワークは低いパフォーマンスを示します。
結論
AIとニューラルネットワークはある程度関連しています。そのルーツでは、AIは主にニューラルネットワークに触発されており、独自の設計でその機能の一部を使用しています。ただし、2つの間にいくつかの違いがあります。まず、AIははるかに高度で、トレーニングが簡単で、さらに高いパフォーマンスを発揮します。
それらの意味に関して言えば、AIはスマートマシンが持つインテリジェンスであり、それは独自のものです。一方、ニューラルネットワークは動物の脳がどのように機能するかに応じて作られています。これは、それが持っている知性がそれ自身のものではないことを意味します。
