תוֹכֶן
מקור: iLexx / iStockphoto
להסיר:
אינטליגנציה מלאכותית עשויה להגיע ליום אחד על ידי שימוש ברשתות עצביות מלאכותיות, אך ישנם כמה הבדלים עיקריים בין טכנולוגיות מרגשות אלה.
בינה מלאכותית (AI) ורשתות עצביות מלאכותיות (ANN) הם שני תחומים מרגשים ושזורים במדעי המחשב. עם זאת ישנם כמה הבדלים בין השניים שכדאי לדעת עליהם.
ההבדל העיקרי הוא שרשתות עצביות הן אבן דרך בחיפוש אחר בינה מלאכותית.
בינה מלאכותית היא תחום עצום שמטרתו ליצור מכונות אינטליגנטיות, דבר שהושג פעמים רבות תלוי איך מגדירים אינטליגנציה. למרות העובדה שיש לנו מחשבים שיכולים לנצח ב"ג'ופרדי "ולהכות את אלופי השחמט, מטרת ה- AI נתפסת בדרך כלל כמסע חיפוש אחר אינטליגנציה כללית, או אינטליגנציה שניתן ליישם על בעיות מצבים מגוונים ולא קשורים.
רבים מה- AIs שנבנו עד לנקודה זו נבנו במטרה, כמו הפעלת רובוט שמנגן פינג פונג או שולט ב"ג'ופרדי ". זו התוצאה הבלתי נמנעת כשמדעני מחשבים מתיישבים ויוצרים משהו שיעשה משימה ספציפית. - הם בסופו של דבר עם משהו שיכול לבצע את המשימה הזו ולא הרבה יותר.
כדי לעקוף את הבעיה הזו של מכשירי AI מכווני משימות, מדעני מחשבים התחילו לשחק עם רשתות עצביות מלאכותיות. המוח האינטליגנטי שלנו בדרך כלל מורכב מרשתות עצביות ביולוגיות שיוצרות קשרים על בסיס התפיסה שלנו וגירוי חיצוני.
דוגמה מפושטת לחלוטין היא הכאב שנשרף. כאשר זה קורה לראשונה, נוצר חיבור במוחכם המזהה את המידע החושי המכונה אש (להבות, ריח של עשן, חום) ומקשר אותו עם כאב. כך לומדים, בגיל צעיר מאוד, כיצד להימנע מלהישרף. דרך אותה רשת עצבית זו, אנו יכולים לעשות הרבה למידה כללית כמו "גלידה טעימה" ואפילו לעשות קפיצות דדוקטיביות כמו "תמיד יש עננים לפני גשם" או "מלאי תמיד מתעצבים בדצמבר." הקפיצות האלה לא תמיד נכונות (יש גלידה גרועה ויש מניות שצונחות בדצמבר), אך ניתן לתקן אותן באמצעות ניסיון, וכך לאפשר למידה אדפטיבית.
רשתות עצביות מלאכותיות מנסות ליצור מחדש את מערכת הלמידה הזו במחשבים על ידי בניית תוכנית מסגרת פשוטה כדי להגיב לבעיה ולקבל משוב על מצביה. מחשב יכול לייעל את תגובתו על ידי ביצוע אותה בעיה אלפי פעמים והתאמת התגובה שלו בהתאם למשוב שהוא מקבל. לאחר מכן ניתן לתת למחשב בעיה אחרת, אותה הוא יכול לגשת באותה דרך שלמד מהקודם. על ידי שינוי הבעיות ומספר הגישות לפתור אותן שלמד המחשב, מדעני המחשבים יכולים ללמד מחשב להיות גנרליסט.
למרות שזה מעלה תמונות של מחשבים שמשתלטים על העולם וקוצרים בני אדם כפי שניתן לראות בסרטים הוליוודיים כמו "המרטריקס", אנחנו עדיין רחוקים מאוד מהעבודה ברשת עצבית לבינה מלאכותית. הבעיות שנבדקות ברשתות עצביות מתבטאות באופן מתמטי. אתה לא יכול להחזיק פרח עד למחשב ולהגיד לו לנחש את הצבע לפי הריח, כי הריח צריך לבוא לידי ביטוי במספרים ואז המחשב יצטרך לקטלג את המספרים האלה בזיכרון, יחד עם תמונות של פרחים. פולט את הריח הזה.
אין באגים, אין מתח - המדריך השלב אחר צעד שלך ליצירת תוכנה לשינוי חיים מבלי להרוס את חייך
אתה לא יכול לשפר את כישורי התכנות שלך כאשר לאף אחד לא אכפת מאיכות התוכנה.
עם זאת, רשתות עצביות מלאכותיות שניתן לתת יותר תשומות לדברים כמו ריח - והיכולת ללמוד מכל אותם תשומות - עשויות להיות על המסלול לייצר את הבינה המלאכותית הראשונה העומדת בסטנדרטים של אפילו חובב ה- AI הארדקור ביותר.
בעיקרו של דבר, רשתות עצביות מלאכותיות הן מודלים של רשתות עצביות אנושיות אשר נועדו לעזור למחשבים ללמוד. בינה מלאכותית היא הגביע הקדוש שמנסים לדעת מדעני מחשבים להשיג באמצעות טכניקות כמו חיקוי רשתות עצביות.