تفاوت هوش مصنوعی با شبکه عصبی پیشرفته

raanaasgari

6 ay ago
19:27

تفاوت هوش مصنوعی با شبکه عصبی پیشرفته T تفاوت هوش مصنوعی با شبکه عصبی پیشرفته تفاوت هوش مصنوعی با شبکه عصبی پیشرفته تفاوت هوش مصنوعی با شبکه عصبی پیشرفته تفاوت هوش مصنوعی با شبکه عصبی پیشرفته تفاوت هوش مصنوعی با شبکه عصبی پیشرفته

در گفتمان فناوری کامپیوتر، اغلب ممکن است هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی پیشرفته را با عنوان یکسان ذکر کنند. اما این موضوع دقیقاً درست نیست. مقاله ما هدف دارد این اصطلاحات را شفاف کرده و درک فنی شما را تقویت کند.

تکنولوژی‌های پشت هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) یک مفهوم گسترده است که فناوری‌های مختلفی را در بر می‌گیرد که اجازه می‌دهند ماشین‌ها به هوش انسانی شباهت داشته باشند. شبکه‌های عصبی فقط یک جنبه از AI را نمایان می‌سازند. علاوه بر شبکه‌های عصبی، هوش مصنوعی فناوری‌هایی مانند: 1. یادگیری ماشین که الگوریتم‌هایی را توسعه می‌دهد که قادر به یادگیری از مجموعه داده‌های گسترده هستند. 2. برنامه‌نویسی منطقی که به حل مسائل در برنامه‌ریزی، استدلال و پیش‌بینی می‌پردازد. 3. برنامه‌ریزی ژنتیک که به حل مسائلی که نیاز به درک ژنتیک و تکامل زیستی دارند، می‌پردازد. 4. نظریه بازی که برای ایجاد استراتژی‌ها و تصمیم‌گیری در میان عدم اطمینان ضروری است. تفاوت اصلی بین AI و شبکه‌های عصبی این است که AI یک آرایه گسترده از فناوری‌ها را نمایان می‌کند، در حالی که شبکه‌های عصبی یک نوع خاص از ساختار در چارچوب AI هستند.

کارکرد و اصول شبکه‌های عصبی

شبکه‌های عصبی از برنامه‌نویسی معمولی کامپیوتر متمایز هستند و به مدل‌های ریاضی پویایی شبیه می‌شوند که عملکرد مغز انسان را شبیه‌سازی می‌کنند. خروجی آن‌ها، به طرز فکر انسان، اغلب پیش‌بینی‌ناپذیر است. یک شبکه‌ عصبی از یک سری واحدهای متصل به نام نورون‌ها تشکیل شده است. هر نورون سیگنال‌های ورودی را از همتایان خود دریافت می‌کند، این سیگنال‌ها را پردازش می‌کند، و سپس یک خروجی تولید می‌کند. مؤلفه‌های کلیدی یک شبکه‌ عصبی عناصر اساسی یک شبکه عصبی شامل: 1. داده‌های ورودی: این اطلاعات خامی است که به شبکه وارد می‌شود و می‌تواند اشکال مختلفی مانند اعداد، نمادها یا تصاویر داشته باشد. 2. نورون‌ها: آن‌ها سازه‌های اساسی شبکه هستند. هر نورون چندین اتصال ورودی و یک اتصال خروجی دارد. 3. وزن‌های شبکه عصبی: این وزن‌ها فاکتورهای عددی هستند که بر تقویت و سرعت انتقال سیگنال بین نورون‌ها تأثیر می‌گذارند. آن‌ها قابل تنظیم هستند و در فاز یادگیری شبکه بهینه‌سازی می‌شوند. 5. تابع جمع‌سازی: این تابع داده‌های ورودی را با وزن‌هایشان ترکیب کرده و یک مجموع کلی تولید می‌کند که سپس به شبکه وارد می‌شود. 5. تابع فعال‌سازی: این تابع تعیین می‌کند که سیگنال‌های پردازش شده چگونه بین نورون‌ها منتقل شوند و به نیازها تغییر داده شوند. این تابع در تصمیم‌گیری برای فعال‌سازی یک نورون حیاتی است.

آموزش شبکه‌های عصبی

شبکه‌های عصبی با استفاده از مجموعه داده‌هایی که شامل هر دو اطلاعات ورودی و خروجی مورد نیاز توسط اپراتور تعیین شده است، آموزش می‌بینند. هدف در طول آموزش این است که شبکه بتواند ارزش‌های وزن نورون را شناسایی کند که امکان تولید داده خروجی مناسب از جریان ورودی اطلاعات را فراهم می‌کند.

روش معمول برای آموزش شبکه‌های عصبی، بازتاب خطا است که چند مرحله را در بر می‌گیرد:

1. ورود داده‌های ورودی به شبکه.
2. شبکه این داده‌ها را پردازش کرده و یک خروجی تولید می‌کند.
3. این خروجی با یک نتیجه صحیح و پیش‌تعیین شده مقایسه می‌شود.
4. اگر اختلافاتی بین داده‌های ورودی و خروجی پردازش شده پیش آید، اطلاعات خطا به طور بازتابی از طریق شبکه ارسال می‌شود و تمام نورون‌ها را تحت تأثیر قرار می‌دهد.
5. سپس، اتصالات بین نورون‌ها تنظیم می‌شوند تا از وقوع چنین خطاهایی در عملیات آینده جلوگیری شود.

با وجود اینکه آموزش می‌تواند گسترده و انجام آن سخت باشد، یک شبکه با تنظیم مناسب قادر به تولید خروجی‌های بسیار دقیق بر اساس داده‌های ورودی مشخص است.

انواع مختلف شبکه‌های عصبی

چندین نوع از شبکه‌های عصبی وجود دارند که هر کدام برای وظایف مختلف مناسب هستند:

1. شبکه‌های کارکردی: برای وظایفی که شامل محاسبات ریاضی پیچیده هستند، استفاده می‌شوند.
2. شبکه‌های تشخیص: طراحی شده‌اند تا اشیا، پدیده‌ها، زبان‌ها و گفتار را از تصاویر و فایل‌های صوتی شناسایی کنند.

3. شبکه‌های یادگیری تقویتی: این شبکه‌ها از تجربیات یاد می‌گیرند و در وظایف تصمیم‌گیری، مانند بازی‌ها یا برنامه‌های آموزشی، استفاده می‌شوند.

کاربردهای
شبکه‌های عصبی پیشرفته در یک طیف گسترده از زمینه‌ها کاربرد دارند. برخی از مثال‌های شناخته شده شامل:

• دید کامپیوتری برای شناسایی اشیا و چهره‌ها (Worldcoin);
• شناسایی الگوها (ربات‌های معاملاتی مانند BabyAGI و AutoGPT);
• شناخت گفتار انسان‌ها و حیوانات (Soundwel);
• خدمات ترجمه ماشینی
• تولید متن (ChatGPT)
• بازی‌های تعاملی (Story Games AI).

این لیست کامل نیست؛ شبکه‌های عصبی به توسعه کاربردهای خود ادامه می‌دهند و یک آرایه از وظایف پیچیده را در زمینه‌های مختلف حل می‌کنند