Cos'è l'elaborazione neurale?
L'elaborazione neurale originariamente si riferiva al modo in cui funziona il cervello, ma il termine è più tipicamente usato per descrivere un'architettura di computer che imita tale funzione biologica. Nei computer, l'elaborazione neurale offre al software la possibilità di adattarsi alle mutevoli situazioni e di migliorare la sua funzione man mano che diventano disponibili più informazioni. L'elaborazione neurale viene utilizzata nel software per svolgere compiti come riconoscere un volto umano, prevedere il tempo, analizzare i modelli di linguaggio e apprendere nuove strategie nei giochi.
Il cervello umano è composto da circa 100 miliardi di neuroni. Questi neuroni sono cellule nervose che svolgono individualmente una semplice funzione di elaborazione e trasmissione di informazioni. Quando le cellule nervose trasmettono e procedono nei cluster, chiamati una rete neurale, i risultati sono complessi, come la creazione e la memorizzazione della memoria, il linguaggio di elaborazione e la reazione a movimenti improvvisi.
L'elaborazione neurale artificiale imita questo processo a un livello più semplice. Una piccola unità di elaborazione, chiamata aNeurone o nodo, esegue un semplice compito di elaborazione e trasmissione dei dati. Man mano che le semplici unità di elaborazione combinano informazioni di base attraverso i connettori, le informazioni e l'elaborazione diventano più complesse. A differenza dei tradizionali processori informatici, che richiedono un programmatore umano per inserire nuove informazioni, i processori neurali possono imparare da soli una volta programmati.
Ad esempio, un processore neurale può migliorare ai dama. Proprio come un cervello umano, il computer apprende che sono fatte alcune mosse di un avversario per creare trappole. La programmazione di base potrebbe consentire al computer di cadere per la trappola la prima volta. Più spesso appare una certa trappola, tuttavia, maggiore è l'attenzione che il computer presta a tali dati e inizia a reagire di conseguenza.
I programmatori neurali chiamano la crescente attenzione che il computer paga a determinati risultati "peso". L'elaborazione tradizionale fornirebbe il computerSolo con le regole di base del gioco e un numero limitato di strategie. L'elaborazione neurale, raccogliendo dati e prestando maggiore attenzione alle informazioni più importanti, impara strategie migliori con il passare del tempo.
Il potere dell'elaborazione neurale è nella sua flessibilità. Nel cervello, le informazioni sono presentate come un impulso elettrochimico: una piccola scossa o un segnale chimico. Nell'elaborazione neurale artificiale, le informazioni sono presentate come valore numerico. Tale valore determina se il neurone artificiale diventa attivo o rimane dormiente e determina anche dove invia il suo segnale. Se un determinato controllo viene spostato in un determinato quadrato, ad esempio, la rete neurale legge tali informazioni come dati numerici. Tali dati vengono confrontati con una crescente quantità di informazioni, che a sua volta crea un'azione o un'output.