Che cos'è una rete neurale artificiale?
Una rete neurale artificiale è un nome per un tipo di tecnologia informatica che cerca di imitare il cervello umano. Una rete neurale artificiale o ANN include neuroni e stimoli simulati per tentativi di riproduzione delle funzioni del cervello. Questa vasta gamma di software e dispositivi utilizza modelli di algoritmi neurali per creare processi decisionali che i pianificatori sperano possano imitare da vicino i processi del pensiero umano. Le reti neurali artificiali rappresentano un grande progresso rispetto alle idee relativamente primitive sui computer nei decenni precedenti.
Il software di rete neurale viene tradizionalmente applicato al gioco e ad altre attività che coinvolgono il pensiero umano relativamente calcolato. In un senso più bio-fisico, le reti neurali si basano sull'esame di come i neuroni del cervello comunicano e trasmettono messaggi. Le applicazioni di rete neurale includono l'interazione di varie funzioni, in cui gli ingegneri osservano l'output produttivo totale per vedere come questi sistemi di reti neurali artificiali possono imitare efficacemente il pensiero umano. Una varietà di "applicazioni della vita reale" per ANN include analisi di regressione, approssimazione di funzioni, robotica ed elaborazione generale dei dati.
Sono stati sviluppati vari tipi di reti neurali artificiali per diverse disposizioni di ricerca. Questi utilizzano diversi tipi di modelli di apprendimento come l'apprendimento supervisionato, non supervisionato o rafforzato. I tipi di reti neurali comprendono una rete neurale feedforward a senso unico, una funzione di base radiale o una rete RBF, una rete autoorganizzante Kohonen e persino reti neurali modulari in cui una rete più grande è costituita da diverse reti di piccole dimensioni.
Un altro tipo di nuova struttura applicata alle reti neurali artificiali è spesso chiamato un "comitato di macchine" in cui varie strutture di rete forniscono ciascuna il proprio "voto" o "opinione" in un processo di modellizzazione delle decisioni. Talvolta viene anche chiamata rete neurale associativa o ASNN. Il vantaggio di questo tipo di ricerca è evidente agli ingegneri che credono che ASNN possa aiutare a modellare il processo decisionale del gruppo umano o altri modelli complessi in qualche modo simile ai singoli modelli decisionali forniti da ANN.
Un principio che viene spesso utilizzato da una rete neurale artificiale è chiamato "logica fuzzy". La parola "fuzzy" viene utilizzata per descrivere eventuali lacune nei dati o nelle conoscenze. Le reti neurali sono spesso in grado di colmare alcune lacune di dati o conoscenze mediante congetture istruite e previsioni statistiche, che è al contrario la rigida logica binaria "sì o no" tradizionalmente associata al processo decisionale elettronico. Il superamento della logica fuzzy aiuta le reti neurali a fornire risultati migliori nelle simulazioni. Usando i mattoni della ricerca precedente, i pianificatori e gli ingegneri con esperienza nelle reti neurali artificiali stanno continuamente migliorando ciò che questi strumenti possono fare per spingere i confini della nostra conoscenza delle nostre menti.