Diferença entre IA e Rede Neural

A Inteligência Artificial (IA) já foi considerada um sonho distante, uma tecnologia futura, mas não mais. O que antes era usado como área de estudo para pesquisa está agora invadindo o mundo real. Hoje, a IA está em todo lugar - nas fábricas que você trabalha, na escola que estuda, bancos, hospitais e até no seu telefone. Eles são os olhos de carros autônomos, a voz de Siri e Alexa, os bruxos por trás da previsão do tempo, as mãos por trás da cirurgia assistida por robótica e outras coisas. Hoje, a IA é uma parte onipresente da sociedade moderna. O surgimento da IA ​​em muitas tecnologias de TI aconteceu quase da noite para o dia, nos últimos dois anos.

Mais tarde, o aprendizado de máquina surgiu como uma abordagem poderosa para a IA que permite que os computadores aprendam com os dados sendo alimentados sem a necessidade de programação explícita. Isso não é tudo. Algoritmos computacionais, chamados aprendizado profundo, forneceram a estrutura das abordagens de programação. Embora o aprendizado profundo tenha sido cunhado cerca de uma década atrás, ele está enraizado na tecnologia desenvolvida pelo campo das redes neurais biologicamente motivadas na década de 1960. Nos últimos anos, as redes neurais ressurgiram poderosamente com diferentes nomes e significados, mas em diferentes contextos da atual nova onda de inteligência artificial e aprendizado profundo.

O que é Inteligência Artificial?

Inteligência Artificial (IA), às vezes chamada de inteligência de máquina, refere-se a máquinas capazes de imitar as habilidades cognitivas humanas. É uma ideia de criar máquinas inteligentes - que são tão inteligentes quanto ou mais inteligentes que os humanos. Embora a idéia tenha séculos de idade, ela se tornou popular com o surgimento dos computadores digitais. A IA é um ramo da ciência da computação que enfatiza a criação de programas de computador que executam tarefas tão boas quanto ou melhores que os humanos, sem se preocupar se esses programas realmente pensam da maneira que os humanos pensam. A IA vem de várias formas, tamanhos e algoritmos. Hoje, a IA está em todo lugar - de fábricas e escolas a bancos e hospitais, de sua televisão a sua escova de dentes, do chip em seus smartphones aos carros que você dirige, da Siri ao Alexa em qualquer lugar.

O que é rede neural?

O termo "Redes Neurais" refere-se a uma rede de neurônios ou nós artificiais inspirados vagamente pelas redes neurais biológicas que constituem o cérebro animal. De certa forma, formou a base de grande parte da inteligência artificial moderna. De fato, os estudos sugerem que as atuais implicações e aplicações da IA ​​não passam de um desenvolvimento dos atributos exclusivos das redes neurais, como aprendizado de máquina, aprendizado profundo, etc. As redes neurais representam um paradigma bem fundamentado, enraizado em muitas disciplinas, incluindo ciência da computação, física, ciência da informação, psicologia e engenharia. As redes neurais são uma rede de nós interconectados, cuja funcionalidade é vagamente baseada em neurônios animais. Hoje, as redes neurais são usadas em muitas áreas, como resolução de problemas, pesquisa de clientes, validação de dados, previsão de vendas, gerenciamento de riscos, etc..

Diferença entre IA e Rede Neural

Definição

- A Inteligência Artificial (ou IA) é um ramo da ciência da computação que enfatiza a criação de máquinas inteligentes que incorporam um tipo de inteligência, em oposição à inteligência natural demonstrada pelos seres humanos. A IA refere-se a máquinas capazes de imitar as habilidades cognitivas humanas. Redes neurais, por outro lado, refere-se a uma rede de neurônios artificiais ou nós vagamente inspirados nas redes neurais biológicas que constituem o cérebro animal. As redes neurais são uma rede de nós interconectados, cuja funcionalidade é vagamente baseada em neurônios animais.

Objetivo

- AI basicamente funciona em torno de IA forte e IA fraca. A IA fraca refere-se ao uso de algoritmos avançados para realizar determinadas tarefas de resolução de problemas dentro de um conjunto limitado de funções, enquanto a IA forte apóia a visão de que as máquinas podem realmente desenvolver a consciência humana igual à humana. As redes neurais representam um paradigma bem fundamentado, enraizado em muitas disciplinas, incluindo ciência da computação, física, ciência da informação, psicologia e engenharia. O objetivo das redes neurais é aprender a reconhecer padrões em seus dados para tomar uma decisão.

Formulários

- Hoje a IA é uma parte onipresente da sociedade moderna. A IA é usada em uma ampla gama de áreas de aplicação, de carros autônomos a Siri e Alexa, além de previsão do tempo e diagnóstico clínico. A IA é usada para resolver tarefas complexas em todos os tipos de indústrias, incluindo educação, saúde, entretenimento, transporte e serviços públicos. As redes neurais desenvolvem algoritmos usando o cérebro como modelo para reconhecer padrões complexos. As aplicações de redes neurais artificiais incluem classificação e categorização de texto, reconhecimento de entidade nomeado (NER), detecção de paráfrase, reconhecimento de padrões, detecção de fraude, processamento de linguagem natural e muito mais.

AI vs. Rede Neural: Gráfico de comparação

Sumário

Sem dúvida, a IA é a tecnologia mais importante desta era digital. AI não é apenas uma coisa; é um ingrediente em tudo. Hoje a IA é uma parte onipresente da sociedade moderna. Na verdade, está em toda parte - do chip nos seus telefones aos sistemas de GPS nos seus carros, a voz da Siri e Alexa, o cérebro dos drones não tripulados, os assistentes da previsão do tempo, as mãos ajudando na cirurgia e outras coisas. As redes neurais são uma abordagem de aprendizado de máquina que formou a base de grande parte da inteligência artificial moderna. Eles se referem a uma rede de neurônios artificiais ou nós vagamente inspirados nas redes neurais biológicas que constituem o cérebro animal.