Чем отличается ии от нейросети
Перейти к содержимому

Чем отличается ии от нейросети

  • автор:

Чем нейросеть отличается от искусственного интеллекта?

Чем нейросеть отличается от искусственного интеллекта?

В статьях и Telegram-постах часто упоминают искусственный интеллект и нейросети как синонимы — но это не совсем правильно. Хотя эти два концепта связаны между собой, они не являются одним и тем же. Давайте разберемся в нюансах.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (AI, ИИ) — это компьютерная технология, которая позволяет машинам выполнять задачи, которые раньше могли выполнять только люди.

Искусственный интеллект — это широкое понятие, охватывающее много разных технологий, позволяющих машинам имитировать интеллект людей. Нейронные сети — это только один из элементов ИИ.

Помимо нейросетей, искусственный интеллект использует следующие технологии:

  1. Машинное обучение для разработки алгоритмов, обучающихся на больших массивах данных.
  2. Логическое программирование для решения задач, связанных с планированием, размышлением и прогнозированием.
  3. Генетическое программирование для решения задач, требующих использования принципов генетики и биологической эволюции.
  4. Теория игры для разработки стратегий и принятия решений в условиях неопределенности.

Искусственный интеллект может быть реализован в виде ПО, которое может запускаться на компьютерах и серверах, или в виде чипов, которые могут быть встроены в устройства, такие как телефоны, автомобили и домашние устройства. Искусственный интеллект широко используется в различных отраслях, включая медицину, финансы, производство, транспорт и многое другое. Это позволяет компаниям автоматизировать процессы, повышать эффективность и улучшать качество продуктов и услуг.

Нейросеть

Нейронные сети (NN) — это подмножество искусственного интеллекта, которые моделируют структуру человеческого мозга и используются для обработки сложных наборов данных. Нейросеть не похожа на обычную компьютерную программу, это скорее вариативная математическая модель, имитирующая работу человеческого мозга. И результаты ее работы, как и процесс мышления, не всегда предсказуемы.

Каждая нейросеть состоит из множества взаимосвязанных элементов — нейронов. Каждый нейрон принимает вход сигналы от других нейронов, обрабатывает их и выдает сигнал на выход.

Основными элементами нейросети являются:

  1. Входные данные — информация, подаваемая на вход сети. Она может быть представлена посредством чисел, символов или изображений.
  2. Нейроны — это главные строительные блоки нейросети. Каждый нейрон имеет несколько входных соединений и одно выходное соединение.
  3. Вес нейронных связей (Neural Network Weights). Это число, определяющее, с какой скоростью и мощностью сигналы (информация) передаются от одного нейрона к другому. Число указывает, как один нейрон связан с другим. Вес настраивается в процессе обучения сети и не является константой.
  4. Функция добавления (Summation Function) — объединение веса с входными данными и вычисление их суммы.
  5. Функция активации (Activation Function) — функция, которая определяет, как сигналы передаются от одного нейрона к другому, и преобразует их в случае необходимости. Этот элемент определяет, будет ли активирован нейрон или нет.

Существует множество разных типов нейросетей. Наиболее распространенными из них являются:

  1. Функциональные. Используются для решения задач, требующих математических вычислений.
  2. Опознавательные. Определяют объекты или явления по изображениям, а по звуковым файлам — язык и человеческую речь.
  3. Нейронные сети с подкреплением. Могут учиться на основе опыта. Эти сети используются для решения задач, связанных с игрой, обучением и другими задачами, где решения принимаются на основе опыта.

Заключение

Искусственный интеллект — это широкий термин, который охватывает любую систему, способную выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, в то время как нейронные сети — это конкретный тип искусственного интеллекта, который используется для обработки сложных наборов данных.

Нейронные сети используются для обработки данных в режиме реального времени, в то время как искусственный интеллект может быть использован для любой задачи, в которой требуется принятие решений, решение проблем или обработка данных. Нейронные сети также могут быть обучены на больших наборах данных, в то время как искусственный интеллект может быть реализован в виде правил или баз знаний.

Чем ИИ отличается от нейросети

Искусственный интеллект — это изучение алгоритмов, которые позволяют компьютерам решать сложные задачи, подобные тем, что выполняет человеческий разум. Машинное обучение, в свою очередь, является подмножеством искусственного интеллекта, где используются различные методы для решения интеллектуальных задач.

Символьный искусственный интеллект — это подход в искусственном интеллекте, который моделирует рассуждения человека. Он основан на работе с символами и позволяет проводить логические выводы и доказательства, аналогичные тем, что делает математик. Например, символьный искусственный интеллект может использоваться для доказательства математических теорем. Нейросети — это другой подход к искусственному интеллекту, который моделирует работу мозга человека. Они состоят из «нейронов», которые обрабатывают информацию и передают сигналы друг другу. Нейросети могут использоваться в машинном обучении, где они обучаются на больших объёмах данных, чтобы минимизировать ошибку и выполнять различные задачи. ChatGPT — это нейросетевая модель, которая выполняет функцию языковой модели. Она имитирует живое взаимодействие в интернете и может генерировать тексты, отвечая на заданные вопросы или выполняя указанные задания. Однако она также может отказать в выполнении запроса, основываясь на имеющихся примерах и контексте. Пользователь может влиять на ответы ChatGPT, меняя запросы или уточняя свои цели, но это не влияет на параметры модели напрямую.

Чем нейронные сети отличаются от ИИ?

kshnkvn

Искусственный интеллект — название всей области, как биология или химия.

Машинное обучение — это раздел искусственного интеллекта. Важный, но не единственный.

Нейросети — один из видов машинного обучения. Популярный, но есть и другие, не хуже.

Глубокое обучение — архитектура нейросетей, один из подходов к их построению и обучению. На практике сегодня мало кто отличает, где глубокие нейросети, а где не очень. Говорят название конкретной сети и всё.

Нейронные сети

Нейронные сети — вычислительные системы или машины, созданные для моделирования аналитических действий, совершаемых человеческим мозгом.

Нейронные сети относятся к направлению искусственного интеллекта (ИИ) и применяются для распознавания скрытых закономерностей в необработанных данных, группировки и классификации, а также решения задач в области ИИ, машинного и глубокого обучения.

Искусственные нейронные сети состоят из нескольких слоев:

В каждом из них есть несколько узлов, которые соединены со всеми узлами в сети с помощью разных связей и имеют свой «вес», влияющий на силу передаваемого сигнала.

Такая архитектура позволяет вести параллельную обработку данных и постоянно сравнивать их с результатами обработки на каждом из этапов.

Нейронные сети изначально обучаются на размеченных наборах данных с очевидными закономерностями, а после используют полученные навыки для самообучения и достижения результата.

При этом нейросеть может совершать миллионы попыток для достижения таких же результатов, как и предоставленном для обучения примере.

Примечание: Работа нейронной сети сравнима с действиями человека: сталкиваясь с незнакомым предметом, он узнает его свойства и делает выводы. Аналогичные процессы происходят в узлах нейросетей, когда решая определенную задачу, они используют полученный опыт для дальнейшего обучения.

Виды нейронных сетей

Есть десятки видов нейросетей, которые отличаются архитектурой, особенностями функционирования и сферами применения. При этом чаще других встречаются сети трех видов.

Нейронные сети прямого распространения (Feed forward neural networks, FFNN). Прямолинейный вид нейросетей, при котором соседние узлы слоя не связаны, а передача информации осуществляется напрямую от входного слоя к выходному. FFNN имеют малую функциональность, поэтому часто используются в комбинации с сетями других видов.

Сверточные нейронные сети (Convolutional neural network, CNN). Состоят из слоев пяти типов:

  • входного;
  • свертывающего;
  • объединяющего;
  • подключенного;
  • выходного.

Каждый слой выполняет определенную задачу: например, обобщает или соединяет данные.

Сверточные нейросети применяются для классификации изображений, распознавания объектов, прогнозирования, обработки естественного языка и других задач.

Рекуррентные нейронные сети (Recurrent neural network, RNN). Используют направленную последовательность связи между узлами. В RNN результат вычислений на каждом этапе используется в качестве исходных данных для следующего. Благодаря этому, рекуррентные нейронные сети могут обрабатывать серии событий во времени или последовательности для получения результата вычислений.

RNN применяют для языкового моделирования и генерации текстов, машинного перевода, распознавания речи и других задач.

Типы задач, которые решают нейронные сети

Выделяют несколько базовых типов задач, для решения которых могут использоваться нейросети.

  • Классификация. Для распознавания лиц, эмоций, типов объектов: например, квадратов, кругов, треугольников. Также для распознавания образов, то есть выбора конкретного объекта из предложенного множества: например, выбор квадрата среди треугольников.
  • Регрессия. Для определения возраста по фотографии, составления прогноза биржевых курсов, оценки стоимости имущества и других задач, требующих получения в результате обработки конкретного числа.
  • Прогнозирования временных рядов. Для составления долгосрочных прогнозов на основе динамического временного ряда значений. Например, нейросети применяются для предсказания цен, физических явлений, объема потребления и других показателей. По сути, даже работу автопилота Tesla можно отнести к процессу прогнозирования временных рядов.
  • Кластеризация. Для изучения и сортировки большого объема неразмеченных данных в условиях, когда неизвестно количество классов на выходе, то есть для объединения данных по признакам. Например, кластеризация применяется для выявления классов картинок и сегментации клиентов.
  • Генерация. Для автоматизированного создания контента или его трансформации. Генерация с помощью нейросетей применяется для создания уникальных текстов, аудиофайлов, видео, раскрашивания черно-белых фильмов и даже изменения окружающей среды на фото.

Примечание: Например, нейронная сеть ruDALL-E, может генерировать уникальные изображения на основе текстового описания.

Математическая модель нейрона Маккаллока — Питтса разработана по аналогии с биологическими нервными клетками и выглядит следующим образом:

  • X — входные данные — сигналы, поступающие к нейрону;
  • W — вес — эквивалент синаптической связи, представленный в виде действительного числа, на которое умножается значение входного сигнала для определения степени взаимосвязи отдельных нейронов;
  • H — тело нейрона — показатель накопленной взвешенной суммы, полученной в результате умножения значений входящих сигналов на вес;
  • Y — выход нейронной сети — функция, получаемая в результате обработки входных сигналов.

Примечание: При такой модели обучение нейронной сети сводится к изменению коэффициенту весов, то есть связи между отдельными нейронами. Если вес положительный — сигнал в нейроне усиливается, нулевой — нейроны не влияют друг на друга, отрицательный — сигнал в принимающем нейроне погашается.

Для определения выходных значений нейрона используются функции активации разного вида, каждая из которых влияет на работу нейронных сетей и отличается принципом оценки или преобразования данных.Так:

  • Функция Хевисайда преобразовывает значения при их накоплении выше установленного порога. Например, значение +100 преобразовывается в 1, а -100 — в 0.
  • Пороговая функция. Применяется для отображения состояния нейрона: его возбудимости или спокойствия. Может отображать только два значения: 0% и 100%.
  • Синоидальные функции применяются для сглаживания значений.
  • Функция ReLU отсекает только отрицательные значения. Например, значение -100 преобразовывается в 0, а +50 остается неизменным.

Функция ReLu производит простые математические операции, поэтому помогает снизить нагрузку на вычислительные мощности при глубоком обучении.

Нейросети, в отличие от других алгоритмов ИИ, не программируются на выполнение конкретных задач, а просто настраиваются на изучение информации.Стратегия обучения нейронных сетей базируется на трех методах:

  • Контролируемое обучение. Классическая модель обучения, в которой используется набор размеченных данных, показывающий алгоритму что и как должно быть. Обучение продолжается до полного перестраивания алгоритма под решение конкретных задач и получения нужного результата.
  • Обучение без контроля. Стратегия обучения, применяемая в ситуациях, когда нет размеченных наборов данных. В этой модели нейронная сеть выполняет анализ, а после получает внутренний отчет о точности расчета. Если значение недостаточно, нейронная сеть усиливается и повторяет операцию.
  • Усиленное обучение. Модель, при которой нейронная сеть усиливается при получении положительного результата и наказывается за неправильные расчеты.

Мы предлагаем готовые решения для работы с искусственным интеллектом, машинным обучением и нейронными сетями. Клиентам доступны платформа для совместной ML-разработки с ускорением до +1700 GPU Tesla v100 и A100 ML Space, инструменты для обработки языка ruGPT-3 & family и другие сервисы.

  1. Машинное обучение
  2. Искусственный интеллект
  3. Data Science

Запросите бесплатную консультацию по вашему проекту

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *