Чем нейронные сети отличаются от ИИ?
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.
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.
В чём разница между нейро сетью, искусственным иннтелеллектом, машинным обучением, глубоким обучением?
Можете ответить пж в чем разница (между нейро сетью, исскуственным иннтелеллектом, машинным обучением, глубокое обучением)?
Просто я запустался просто ответьте пж простыми словами?
- Вопрос задан более трёх лет назад
- 11431 просмотр
1 комментарий
Средний 1 комментарий
«простыми словами» — для кого?
Намекните, что вы умеете применять, что знаете в теории хорошо, что слышали краем уха — какие термины, какие разделы математики, может, биологии, психологии, когнитивных наук.
Решения вопроса 0
Ответы на вопрос 5
Делай добро и бросай его в воду.
Нейро сеть — сеть нейронов, соединенных между собой связями, очевидно.
Искусственный интеллект — эмуляция разумности, это не обязательно нейро сеть, может быть и конечным автоматом (хотя это больше имитация) .
Машинное обучение — по сути наполнение искусственной нейро сети информацией.
Глубокое обучение — подвид машинного обучения.
Ответ написан более трёх лет назад
Нравится 2 1 комментарий
Поправлю — машинное обучение может и не с нейросетью работать.
И уточню для ТС — dollar дал хорошее определение нейросети. А вы наверное имели ввиду ИСКУСТВЕННУЮ НС. Хотя последнее время это слово опускают
xmoonlight @xmoonlight
https://sitecoder.blogspot.com
НС — совокупность условий
ИИ — результат работы НС
МО — наполнение НС условиями
ГО — совокупность методов МО
Ответ написан более трёх лет назад
Комментировать
Нравится 2 Комментировать
Начинающий программист на питоне и интернет-ЯП
Нейронная сеть, грубо говоря, есть имитация процессов в нашем мозге, адаптирующаяся к новым условиям. Полагаю, про это вы знаете. Собственно, из-за стремления разработчиков максимально приблизить нейронки к нашему, человеческому, мозгу, ее и называют нейронной.
Искуственный интеллект, как правильно выразился один из ответивших, есть имитация мышления, но это не значит, что она должна использовать нейронные сети в своей основе. ИИ, в идеале- искусственный разум, способный АБСОЛЮТНО самостоятельно принимать решения, осмысленно отвечать на вопросы. Но, поскольку человек еще не достаточно изучил даже свой мозг, возникает размытость в том, что, собственно, должен делать ИИ.
Машинное обучение — процесс самостоятельного обучения нейронной сети. Для обучения используются многие методы, например, обратного распространения, который находит разницу между ожидаемым ответом и выходным, производит с получившимся числом манипуляции и корректирует весовые коэффициенты, передавая их дальше, к началу.
Глубинное обучение — общее название обучения сети с нуля «понимать» что-либо и извлекать полезные данные для дальнейшего обучения.
Надеюсь, дал исчерпывающий ответ)
Ответ написан более трёх лет назад
Комментировать
Нравится 2 Комментировать
Araik @NinjaNickName
Web разработчик
Искусственный интеллект — широкое понятие, касающееся передового машинного интеллекта. В 1956 году на конференции по искусственному интеллекту в Дартмуте эта технология была описана следующим образом: «Каждый аспект обучения или любая другая особенность интеллекта могут быть в принципе так точно описаны, что машина сможет сымитировать их.»
Машинное обучение является одним из направлений искусственного интеллекта. Основной принцип заключается в том, что машины получают данные и «обучаются» на них.
Глубокое обучение является подмножеством машинного обучения. Оно использует некоторые методы машинного обучения для решения реальных задач, используя нейронные сетей, которые могут имитировать человеческое принятие решений.
Нейросеть – это обучаемая система. Она действует не только в соответствии с заданным алгоритмом и формулами, но и на основании прошлого опыта. Этакий ребенок, который с каждым разом складывает пазл, делая все меньше ошибок.
Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и нейронные сети — термины, используемые для описания мощных технологий, базирующихся на машинном обучении, способных решить множество задач из реального мира.
Интеллект — способность воспринимать информацию и сохранять её в качестве знания для построения адаптивного поведения в среде или контексте
Искусственные Нейронные Сети — это математические модели, созданные по аналогии с биологическими нейронными сетями. ИНС способны моделировать и обрабатывать нелинейные отношения между входными и выходными сигналами. Адаптивное взвешивание сигналов между искусственными нейронами достигается благодаря обучающемуся алгоритму, считывающему наблюдаемые данные и пытающемуся улучшить результаты их обработки.
Термин глубокое обучение используется для описания нейронных сетей и используемых в них алгоритмах, принимающих «сырые» данные (из которых требуется извлечь некоторую полезную информацию). Эти данные обрабатываются, проходя через слои нейросети, для получения нужных выходных данных.
Чем отличается ии от нейросети
В наше время нейросети могут создавать удивительные изображения, которые кажутся нам новым шагом в развитии искусства. Глядя на них, мы думаем: «Может ли человек сделать что-то подобное?».
Действительно, для создания таких сюжетов нужно развитое воображение. Но может ли нейросеть обладать воображением или хотя бы его подобием? Получается, что созданные ИИ картины можно отнести к искусству. А можно ли?
Эксперты ЮФУ объясняют, как работают нейросети, могут ли созданные ими изображения повлиять на современное искусство и можно ли отнестись к этому вопросу по-философски.
Как нейросеть создаёт картины
Ифтихар Аббасов , д.т.н., профессор, завкафедрой инженерной графики и компьютерного дизайна Института радиотехнических систем и управления ЮФУ рассказал о том, как искусственный интеллект создаёт свои «шедевры» и какие перспективы ожидаются в этом направлении.
Эксперт объяснил, что созданием картин и видео занимается нейросеть. Для того, чтобы искусственный интеллект создал картину на основе текстового описания или иллюстраций-референсов, нужно научить нейросеть анализу, сравнению и генерированию нового изображения. Пока что создавать визуальный продукт её обучает человек, и не исключено, что скоро этому научится она сама.
Нейросеть работает по принципу человеческого мозга. Она состоит из «нейронов» — вычислительных элементов, которые связаны между собой синапсами (синапс — место контакта между двумя нейронами. Прим. ред.). Эти вычислительные элементы и имитируют мозг человека: получают, обрабатывают и выдают информацию.
«Разница между мозгом человека и компьютерной нейросетью состоит в том, что нейроны человеческого мозга во время обучения могут самостоятельно образовывать устойчивые связи. А нейроны компьютерной сети пока не умеют самостоятельно обучаться и создавать связи. На сегодняшний день нейросети требуют большое количество ресурсов в виде мощнейших компьютеров. Нейросети функционируют путем разделения простой задачи на череду последовательных шагов к её выполнению», — пояснил учёный.
Ифтихар Аббасов подчеркнул, что сегодня нейросети уже во многом помогают нам быстрее и эффективнее справляться с повседневными задачами: они могут распознавать лица в системах видеонаблюдения, управлять беспилотным транспортом и диагностировать болезни на основе анализов пациентов. А в последнее время ИИ «осваивает» и творческие задачи: создает логотипы, рекламные слоганы, разрабатывает объекты промышленного дизайна.
Спикер также объяснил, как нейросеть создаёт картины. По его словам, нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются, и это их главное преимущество перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными и выходными данными, выполнять обобщение. ИИ быстро учится, и сейчас порой уже сложно отличить работу человека от работы нейросети. Однако, по мнению специалиста, отличие между произведениями человека и искусственного интеллекта всё же есть.
«Искусственный интеллект развивается, приближаясь к возможностям человека или даже превосходя их. Возникает вопрос: профессии дизайнера и художника уйдут в прошлое, как когда-то трубочисты?
Сгенерированные нейросетью логотипы достаточно оригинальны, как и работы дизайнеров. Но картины нейросети пока можно отличать от произведений человека. Они красивы, необычны, футуристичны, но в них пока отсутствует некая неуловимая «душевность» картины, вложенная художником-творцом », — отметил Ифтихар Аббасов.
Отсюда и вытекает главное отличие принципов работы нейросети и человека – нейросеть пока что не может обходиться без помощи человека, поскольку не обладает собственным разумом. Эксперт рассказал, как проходит обучение нейросети: этот процесс похож на обучение ребёнка. Ей «показывают» картинки и «объясняют», что на них изображено. Затем модель постепенно обучается, настраивая сотни миллиардов параметров.
Суть работы нейросети проста – она разбивает сложные задачи на более простые для себя, а потом, начиная с почти бессмысленного шума, моделирует изображение и постепенно придаёт ему смысл, уменьшая шум.
«У каждой нейросети своя задача, свой алгоритм. Например, поиск в Google по картинке – это тоже нейросеть. Показывается ей картинка и нейросеть получает команду – «найти такую же или всё, что на неё похоже». В память поисковой системы Google заранее загружен огромный банк картинок, сеть прогоняет её по своей базе и сравнивает. В итоге выдает всё, что считает похожим на указанную картину. Поиску и отбору картинок нейросеть заранее научил человек», — заключил Ифтихар Аббасов.
А что об этом думает искусствовед?
Юлия Гадзиян , к.т.н., доцент кафедры дизайна ЮФУ рассказала о том, что происходит с искусством в 21 веке и можно ли отнести к нему работы искусственного интеллекта.
Эксперт объяснила, что искусство – это творческая деятельность, имеющая определенный замысел, концепт, который может вызвать определенный спектр эмоций и чувств у человека. А подобного типа проекты обязательно должны быть наполнены душой. Вложить душу в проект может только субъект, обладающий данными характеристиками. Выходит, это обязательно должен быть человек.
«Искусственный интеллект может служить лишь орудием, инструментом в руках человека для достижения какой-то поставленной цели. Но не как самостоятельная творческая единица », — пояснила Юлия Гадзиян.
Спикер также рассказала, что нужно определять, какие работы нельзя считать искусством. По словам эксперта, в наше время очень распространено псевдоискусство, что может быть связано с низкой осведомлённостью аудитории в вопросах искусства и творчества. Поэтому, в 21 веке псевдоискусство стало настоящей проблемой, хотя существовало всегда. В независимости от активного развития социальных сетей, коммуникации, интернет-ресурсов, платформ, библиотек, мы не понимаем, почему некие изделия современного искусства, которые на первый взгляд могут казаться незатейливыми в исполнении, но стоят больших денег и каких-то баснословных гонораров.
«Это желание какими-то меньшими затратами усилий получить максимум дохода, не понимая истинной ценности, того искусства, которое было оценено достаточно высоко в таких известных аукционных домах, как «Сотбис» или «Кристис». Это отставание в каком-то культурном развитии. Отсутствие глубокого погружения в тему. Так и возникают попытки дотянуться до чего-то стоящего в мире современного искусства», — пояснила эксперт.
Однако, рост и развитие технологий, по мнению искусствоведа, имеют серьёзные положительные стороны. Чем шире палитра взаимодействия у человека с предметами современного искусства, тем шире спектр выражения замыслов, планов и идей творческого человека. Если есть идея (а искусство — это всегда идея!), то технологии могут лишь помочь воплотить в жизнь любые задумки.
«Чем больше ваш инструментарий, тем эффективнее будет творческий процесс. Более разноплановым, разнообразным, сложным. Поэтому я считаю, что развитие технологий и использование их в творчестве — это хорошая тенденция», — заключила специалист.
О философской стороне вопроса
Михаил Кочетов , к.ф.н., доцент кафедры социальной философии рассказал о том, как подойти к вопросу ИИ в искусстве с точки зрения философии.
Сначала эксперт рекомендует рассмотреть критерии и понятие искусства. Это сложно сделать в современном обществе, так как критерии и рамки определения «шедевра» размыты. Если основываться на классическом понимании искусства, которое можно примерно определить как деятельность по созданию чего-то, что выражает общечеловеческие этические ценности, то работы ИИ нельзя считать произведением искусства.
«Искусственный интеллект хорошо оперирует синтаксисом, хорошо воспроизводит правила игры, но совершенно индифферентен к семантике, смыслу игры. Другими словами, он может лучше, чем кто-либо, подражать творцам, но, по сути, и по результату, это будет похоже на то, как обезьяна, насмотревшись, как человек делает уборку, сама начинает елозить тряпкой по полу. Вроде, похоже, но на самом деле – ничего подобного», — объяснил философ.
Однако специалист отметил, что каждый по-разному определит, что такое искусство. В этом случае действует принцип: «красота – в глазах смотрящего». Человек сможет найти смысл даже в тех изображениях и произведениях, в которых смысла не было изначально.
Михаил Кочетов также порассуждал, имеют ли произведения ИИ культурную ценность для нас. По мнению эксперта, поскольку ИИ отталкивается от данных, которые даёт ему человек, его произведения вряд ли могут представлять ценность с точки зрения искусства, так как установки человека-творца и нейросети отличаются.
Также интересным вопросом является соперничество творческих людей и искусственного интеллекта. Спикер объяснил, когда это соперничество может быть оправдано. С развитием искусственного интеллекта мы убеждаемся, что некоторые шаги в нашей жизни вполне алгоритмизированы, а значит, компьютер может их повторить, и сделать это даже лучше и быстрее нас.
«ИИ как раз и показывает, что в человеческой деятельности может быть переведено в машинный код, а значит – не является в подлинном смысле слова человеческим. И в том числе развитие ИИ покажет нам, что в искусстве может быть алгоритмизировано, сымитировано, и в этом плане не является творчеством, а что – может быть сделано только человеком и никакой машине не под силу. Так что соперничество тут как раз очень важно», — заключил Михаил Кочетов.
Таким образом, сложная проблема взаимоотношения искусства и искусственного интеллекта на данном этапе его развития вполне разрешима. Нейросети сейчас выступают как инструмент, с помощью которого можно создавать необычные произведения, которые уже можно будет отнести к искусству, ведь в этом творческом процессе будет участвовать человек. Но сами программы и алгоритмы не смогут воспроизвести настоящую творческую деятельность, так как повторить принципы работы мозга полностью невозможно.
Думаем, что в дальнейшем человек сможет максимально приблизить ИИ к образцу человеческого сознания, однако сейчас эта мысль принадлежит области научной фантастики.
Краткая ссылка на новость sfedu.ru/news/70379