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法律研究人工智慧與神經網路的區別
人工智慧 (AI) 曾經被認為是科幻小說或未來的技術，如今已成為現實。以前僅限於學術研究的領域，現已公開發展。人工智慧 (AI) 已經存在於現代生活的幾乎各個方面，從工作場所到教室，從銀行到醫院，再到您的手機。它們是自動駕駛汽車中感測器的幕後推手，是 Siri 和 Alexa 等虛擬助手的個性來源，是預測天氣和執行機器人手術的專家，以及更多其他領域。如今，AI 幾乎無處不在。在過去的幾年裡，人工智慧已成為許多不同型別的 IT 技術的關鍵組成部分。
後來，一種稱為機器學習的複雜 AI 方法發展起來，它允許計算機從提供的資料中學習，而無需任何事先的指令。這並沒有止步於此。程式設計技術基於一組稱為深度學習的計算方法。
雖然“深度學習”一詞在過去幾年中才出現，但其底層技術是由生物啟發的 神經網路領域在 20 世紀 60 年代建立的。神經網路近年來強勢迴歸，儘管採用了新的名稱和定義，並應用於當前人工智慧和深度學習浪潮中新的研究領域。
什麼是人工智慧？
表現出類似人類智慧的機器被稱為人工智慧 (AI)，也稱為機器智慧。它是構建與人類智慧相當或超越人類智慧的機器的概念。儘管該原理已有幾個世紀的歷史，但隨著數字計算機的出現，它已變得非常普遍。
AI 是計算機科學的一個子領域，專注於設計能夠勝任特定任務的智慧機器，其效能與人類相當或優於人類，而無需模擬人類的思維過程。AI 可以呈現出各種形狀、大小和演算法複雜性。如今，它被應用於幾乎每個行業，從製造業到教育業，再到銀行業、醫療保健業，甚至您的牙刷、汽車和智慧手機。
什麼是神經網路？
“神經網路”一詞用於描述一個虛擬神經元或節點系統，該系統鬆散地模仿構成各種動物大腦的神經網路。如今許多 AI 技術都源於此技術。事實上，研究表明，當前 AI 的含義和應用僅僅是神經網路特殊品質（如機器學習、深度學習等）發展的結果。
計算機科學、物理學、資訊科學、心理學和工程學都在開發和完善神經網路正規化。神經網路是節點網路，其功能靈感來自動物神經元，但僅限於非常籠統的方式。神經網路如今廣泛應用於許多領域，從問題解決和消費者研究到資料驗證、銷售預測和風險管理。
差異：人工智慧與神經網路
下表重點介紹了人工智慧與神經網路之間的主要差異：
特徵 |
人工智慧 |
神經網路 |
|---|---|---|
定義 |
人工智慧 (或 AI) 是計算機科學的一個分支，強調建立體現某種智慧的智慧機器，而不是人類表現出的自然智慧。 AI 指的是能夠模仿人類認知能力的機器。 |
另一方面，神經網路指的是一個人工神經元或節點網路，其靈感鬆散地來自構成動物大腦的生物神經網路。 神經網路是由相互連線的節點組成的網路，其功能鬆散地基於動物神經元。 |
目標 |
AI 主要圍繞強人工智慧和弱人工智慧展開。弱人工智慧指的是使用高階演算法在有限的功能集中執行某些問題解決任務，而強人工智慧則支援機器可以真正發展出與人類相當的意識的觀點。 |
神經網路代表了一個紮根於許多學科的良好正規化，包括計算機科學、物理學、資訊科學、心理學和工程學。神經網路的目的是學習識別資料中的模式，以便做出決策。 |
應用 |
如今，AI 已成為現代社會中無處不在的一部分。AI 被應用於從自動駕駛汽車到 Siri 和 Alexa，再到天氣預報和臨床診斷等廣泛的應用領域。 AI 用於解決各個行業（包括教育、醫療保健、娛樂、交通和公用事業）中的複雜任務。 |
神經網路使用大腦作為模型來開發演算法，以識別複雜模式。 人工神經網路的應用包括文字分類和歸類、命名實體識別 (NER)、釋義檢測、模式識別、欺詐檢測、自然語言處理等等。 |
結論
AI 和 NN 是兩個不同的概念，經常被混淆。AI 是一個更廣泛的領域，涵蓋了各種模擬人類智慧的方法和技術，而 NN 是一種特定型別的人工智慧演算法，它模擬人類大腦的結構和功能。NN 用於複雜任務，例如計算機視覺、語音識別和模式識別，而 AI 在各個行業的應用範圍更廣。
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