Ang isang "neural network" sa AI ay maluwag na hinango sa ano?

Kinuha ng mga artificial neural network ang kanilang batayang istraktura mula sa biological na utak. Ang tunay na neuron ay tumatanggap ng signal mula sa ibang neuron, at kapag sapat na ang naipong signal, ito ay tumutunog at ipinapasa ang signal na ito; ang mga koneksiyong madalas gamitin nang sabay-sabay ay lumalakas. Ginagaya ito ng artificial network sa paraang mas simple, sa pamamagitan ng mga layer ng payak na mathematical unit na nagpapasahan ng numero, na inaayos ang lakas ng koneksiyon habang nagte-training para unti-unting gumaling ang network sa isang gawain, tulad ng pagkilala ng larawan o paghula ng susunod na salita.

Ang spider web at power grid ay mga pisikal na network lamang ng hibla o kable; hindi ito natututo, hindi nag-aayos ng sariling koneksiyon, at hindi nagpoproseso ng impormasyon tulad ng ginagawa ng mga neuron, kaya hindi ang alinman sa dalawa ang tunay na modelo ng paggana ng neural network.

Sinasadya ang pagiging maluwag ng paghahambing na ito: may humigit-kumulang 86 bilyong neuron ang tunay na utak, nakakonekta sa napakakumplikado at maimpok-enerhiya na paraan, samantalang kahit ang pinakamalalaking modelo ng AI ay mas simple at magaspang na tularan lamang, na tumatakbo sa mga chip na malaki ang gamit sa kuryente.