人工智能与神经网络的区别

人工智能 (AI) 曾经被认为是科幻小说或未来的技术，如今已成为现实。以前仅限于学术研究的领域，现已公开发展。人工智能 (AI) 已经存在于现代生活的几乎各个方面，从工作场所到教室，从银行到医院，再到您的手机。它们是自动驾驶汽车中传感器的幕后推手，是 Siri 和 Alexa 等虚拟助手的个性来源，是预测天气和执行机器人手术的专家，以及更多其他领域。如今，AI 几乎无处不在。在过去的几年里，人工智能已成为许多不同类型的 IT 技术的关键组成部分。

后来，一种称为机器学习的复杂 AI 方法发展起来，它允许计算机从提供的数据中学习，而无需任何事先的指令。这并没有止步于此。编程技术基于一组称为深度学习的计算方法。

虽然“深度学习”一词在过去几年中才出现，但其底层技术是由生物启发的 神经网络领域在 20 世纪 60 年代建立的。神经网络近年来强势回归，尽管采用了新的名称和定义，并应用于当前人工智能和深度学习浪潮中新的研究领域。

什么是人工智能？

表现出类似人类智能的机器被称为人工智能 (AI)，也称为机器智能。它是构建与人类智能相当或超越人类智能的机器的概念。尽管该原理已有几个世纪的历史，但随着数字计算机的出现，它已变得非常普遍。

AI 是计算机科学的一个子领域，专注于设计能够胜任特定任务的智能机器，其性能与人类相当或优于人类，而无需模拟人类的思维过程。AI 可以呈现出各种形状、大小和算法复杂性。如今，它被应用于几乎每个行业，从制造业到教育业，再到银行业、医疗保健业，甚至您的牙刷、汽车和智能手机。

什么是神经网络？

“神经网络”一词用于描述一个虚拟神经元或节点系统，该系统松散地模仿构成各种动物大脑的神经网络。如今许多 AI 技术都源于此技术。事实上，研究表明，当前 AI 的含义和应用仅仅是神经网络特殊品质（如机器学习、深度学习等）发展的结果。

计算机科学、物理学、信息科学、心理学和工程学都在开发和完善神经网络范式。神经网络是节点网络，其功能灵感来自动物神经元，但仅限于非常笼统的方式。神经网络如今广泛应用于许多领域，从问题解决和消费者研究到数据验证、销售预测和风险管理。

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差异：人工智能与神经网络

下表重点介绍了人工智能与神经网络之间的主要差异：

特征

人工智能

神经网络

定义

人工智能 (或 AI) 是计算机科学的一个分支，强调创建体现某种智能的智能机器，而不是人类表现出的自然智能。

AI 指的是能够模仿人类认知能力的机器。

另一方面，神经网络指的是一个人工神经元或节点网络，其灵感松散地来自构成动物大脑的生物神经网络。

神经网络是由相互连接的节点组成的网络，其功能松散地基于动物神经元。

目标

AI 主要围绕强人工智能和弱人工智能展开。弱人工智能指的是使用高级算法在有限的功能集中执行某些问题解决任务，而强人工智能则支持机器可以真正发展出与人类相当的意识的观点。

神经网络代表了一个扎根于许多学科的良好范式，包括计算机科学、物理学、信息科学、心理学和工程学。神经网络的目的是学习识别数据中的模式，以便做出决策。

应用

如今，AI 已成为现代社会中无处不在的一部分。AI 被应用于从自动驾驶汽车到 Siri 和 Alexa，再到天气预报和临床诊断等广泛的应用领域。

AI 用于解决各个行业（包括教育、医疗保健、娱乐、交通和公用事业）中的复杂任务。

神经网络使用大脑作为模型来开发算法，以识别复杂模式。

人工神经网络的应用包括文本分类和归类、命名实体识别 (NER)、释义检测、模式识别、欺诈检测、自然语言处理等等。

结论

AI 和 NN 是两个不同的概念，经常被混淆。AI 是一个更广泛的领域，涵盖了各种模拟人类智能的方法和技术，而 NN 是一种特定类型的人工智能算法，它模拟人类大脑的结构和功能。NN 用于复杂任务，例如计算机视觉、语音识别和模式识别，而 AI 在各个行业的应用范围更广。

更新于： 2023年4月17日

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