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L'intelligenza artificiale può un giorno essere raggiunta usando reti neurali artificiali, ma ci sono diverse differenze chiave tra queste entusiasmanti tecnologie.
L'intelligenza artificiale (AI) e le reti neurali artificiali (ANN) sono due campi interessanti e intrecciati nell'informatica. Vi sono, tuttavia, diverse differenze tra i due che vale la pena conoscere.
La differenza fondamentale è che le reti neurali sono un trampolino di lancio nella ricerca dell'intelligenza artificiale.
L'intelligenza artificiale è un vasto campo che ha l'obiettivo di creare macchine intelligenti, qualcosa che è stato raggiunto molte volte a seconda di come si definisce l'intelligenza. Nonostante il fatto che abbiamo computer che possono vincere a "Jeopardy" e battere i campioni di scacchi, l'obiettivo dell'IA è generalmente visto come una ricerca di intelligenza generale o intelligenza che può essere applicata a problemi situazionali diversi e non correlati.
Molte delle IA costruite fino a questo punto sono state costruite con uno scopo, come far funzionare un robot che gioca a ping pong o domina in "Jeopardy". Questo è il risultato inevitabile quando gli informatici si siedono e creano qualcosa per svolgere un compito specifico - finiscono con qualcosa che può fare quel compito e non molto altro.
Per aggirare questo problema di AI orientati alle attività, gli informatici hanno iniziato a giocare con reti neurali artificiali. I nostri cervelli generalmente intelligenti sono costituiti da reti neurali biologiche che creano connessioni basate sulle nostre percezioni e stimolo esterno.
Un esempio grossolanamente semplificato è il dolore causato dall'ustione. Quando questo accade per la prima volta, viene stabilita una connessione nel cervello che identifica le informazioni sensoriali note come fuoco (fiamme, odore di fumo, calore) e le mette in relazione con il dolore. Ecco come impari, in tenera età, come evitare di essere bruciato. Attraverso questa stessa rete neurale, possiamo fare un sacco di apprendimento generale come "il gelato ha un buon sapore" e persino fare salti deduttivi come "ci sono sempre nuvole prima della pioggia" o "scorte sempre in aumento a dicembre". Questi salti non sono sempre corretti (c'è un gelato cattivo e ci sono scorte che calano a dicembre), ma possono essere corretti attraverso l'esperienza, consentendo così l'apprendimento adattivo.
Le reti neurali artificiali cercano di ricreare questo sistema di apprendimento sui computer costruendo un semplice programma quadro per rispondere a un problema e ricevere feedback su come funziona. Un computer può ottimizzare la sua risposta facendo lo stesso problema migliaia di volte e regolando la sua risposta in base al feedback che riceve. Al computer può quindi essere assegnato un problema diverso, che può affrontare nello stesso modo in cui ha appreso dal precedente. Variando i problemi e il numero di approcci per risolverli che il computer ha appreso, gli informatici possono insegnare a un computer ad essere un generalista.
Anche se questo evoca immagini di computer che conquistano il mondo e raccolgono umani come visto nei film di Hollywood come "The Martrix", siamo ancora molto lontani dal fare rete neurale fino all'intelligenza artificiale. I problemi testati su reti neurali sono espressi matematicamente. Non puoi reggere un fiore su un computer e dirgli di indovinare il colore dall'odore, perché l'odore dovrebbe essere espresso in numeri e quindi il computer dovrebbe catalogare quei numeri in memoria, insieme a immagini di fiori emettendo quell'odore.
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Detto questo, le reti neurali artificiali che possono ricevere più input di cose come l'olfatto - e la capacità di apprendere da tutti questi input - potrebbero essere sulla buona strada per produrre la prima intelligenza artificiale che soddisfi gli standard anche degli appassionati di intelligenza artificiale più esigenti.
In sostanza, le reti neurali artificiali sono modelli di reti neurali umane progettate per aiutare i computer ad apprendere. L'intelligenza artificiale è il Santo Graal che alcuni scienziati informatici stanno cercando di ottenere usando tecniche come imitare le reti neurali.