Co je to neurální učení?

Neurální učení je založeno na víře, že mozek funguje jako počítač, když zpracovává nové informace. Vstup, organizace a získávání dat jsou primární aspekty. Biologickým základem nervového učení je nervový systém, který odkazuje na propojenou strukturu mozkových buněk. Toto porozumění vztahu mezi strukturou a funkcí mozku bylo použito při vývoji lepších konceptů učení a uchování paměti. Rámec také slouží jako základ systémů umělých neuronových sítí.

Podle modelu nervového učení informace vstupují do mozku nejprve prostřednictvím vstupu dat. Mozek pak musí tyto informace uložit a kombinovat je s již přítomnými informacemi prostřednictvím organizace dat. Posledním krokem je získávání dat, ve kterém mozek vyvíjí systémy pro odebírání uložených informací z mysli a jejich používání. Neurální učení se tedy týká těchto kolektivních procesů, ve kterých mozek shromažďuje, uchovává a používá informace získané prostřednictvím životních zkušeností. Vzdělávací procesy se někdy v mozku tak zakódují, že k získávání informací dochází téměř automaticky, jako v ohrožujících situacích.

Paměť je proto životně důležitým pojmem v nervovém učení, stejně jako u počítačů. Efektivní kódování informací lze podpořit mnemotechnickými technikami. Tyto metody zahrnují zapamatování velkých kusů informací pomocí paměťových narážek. Jednotlivec by se například mohl snažit naučit dlouhý řetězec slov vytvořením věty, ve které každé slovo obsahuje první písmeno každého slova v seznamu. Jiný přístup může zahrnovat vytvoření imaginativního vizuálního obrazu, který představuje slovo. Tento přístup je běžný v zapamatování složitých informací, jako jsou lékařské termíny.

Mnemotechnická zařízení jsou často závislá na jiném důležitém konceptu neuronového učení: typ stylu učení, který je mozek nejvíce zapojen do implementace. Někteří jedinci ovládají vizuální metody učení, zatímco jiní pracují lépe, když je učení více čtení nebo slovní. Jiné přístupy mohou zahrnovat sluchové učení a aplikované kooperativní učení.

Někteří učitelé neuronového učení zahrnují holistický přístup k učení. Jinými slovy, jednotlivci by měli uvažovat o myšlenkách a konceptech naturalistickým způsobem, místo aby se spoléhali na metody učení rote, které zdůrazňují konkrétní a izolovaná fakta. Vytváření poznámek by tedy mohlo spočívat ve stromovém přístupu, ve kterém se koncepty od sebe oddělí a jednotlivci si vytvoří své vlastní jedinečné asociace, které zpevní koncepty v jejich paměti.

Přenos a ukládání informací probíhá mezi sítěmi neuronů nebo mozkových buněk. Neuronové sítě jsou také základem hodně umělé inteligence. Ve skutečnosti se nervové učení někdy týká metod umělé inteligence, které napodobují lidské nervové struktury. Takové neuronové sítě se ukázaly jako užitečné v mnoha složitých oblastech výkonu strojů, od rozpoznávání řeči po implementaci ovládacích prvků pro roboty.

Pro tyto metody jsou umělé malé struktury, které jsou vzorovány podle lidských neuronů, známé jako jednotky nebo uzly. Stejně jako neurony jsou tyto jednotky naprogramovány pro příjem příchozích informací nebo vstupů a také pro přenos informací nebo výstupů. Ve strojích umělé inteligence jsou vstupní a výstupní komponenty opakovaně připojeny, takže jsou vytvářeny asociace v systému umělé inteligence. Tyto vytvořené asociace představují neurální učení systému a - jako učení člověka - asociace mohou být posíleny, protože jsou zakódovány a zapamatovány. K posílení dochází prostřednictvím učení pravidel nebo vážených měření a matematických neurálních algoritmů.