Sztuczna inteligencja – jak działają sieci neuronowe i uczenie maszynowe? – prof. Piotr Szczuko

Zapraszamy do wysłuchania audycji Karoliny Głowackiej, w której profesor Piotr Szczuko z Politechniki Gdańskiej wyjaśnia, że sztuczna inteligencja ma swoje korzenie w matematycznej definicji działania komórek neuronowych w ludzkim mózgu. Neuron jest elementem biologicznym, który otrzymuje informacje w postaci impulsów nerwowych i prądów, a następnie przetwarza je na informację wyjściową. W kontekście informatycznym i elektronicznym, można zasymulować to działanie przy pomocy sztucznych sieci neuronowych, składających się z miliardów połączonych elementów.

Profesor podkreśla, że chociaż często mówi się o sztucznej inteligencji, sam unika tego pojęcia i preferuje używać terminu “algorytmy”. Według niego sztuczne sieci neuronowe są w stanie przeprowadzać skomplikowane obliczenia, ale nie posiadają inteligencji w pełnym tego słowa znaczeniu.

W audycji omawiane są również pojęcia takie jak uczenie maszynowe, uczenie głębokie i sieci neuronowe. Rozważane są również możliwości i ograniczenia sztucznej inteligencji.

Dołącz do dyskusji