Che cos'è l'elaborazione neurale?

L'elaborazione neurale originariamente si riferiva al modo in cui funziona il cervello, ma il termine è più comunemente usato per descrivere un'architettura informatica che imita quella funzione biologica. Nei computer, l'elaborazione neurale offre al software la capacità di adattarsi a situazioni mutevoli e di migliorare la sua funzione man mano che maggiori informazioni diventano disponibili. L'elaborazione neurale viene utilizzata nei software per svolgere attività come riconoscere un volto umano, prevedere il tempo, analizzare i modelli di discorso 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 ed elaborano in gruppi, chiamati rete neurale, i risultati sono complessi - come la creazione e l'archiviazione della memoria, l'elaborazione del linguaggio e la reazione a movimenti improvvisi.

L'elaborazione neurale artificiale imita questo processo a un livello più semplice. Una piccola unità di elaborazione, chiamata neurone o nodo, svolge una semplice attività di elaborazione e trasmissione dei dati. Poiché le semplici unità di elaborazione combinano le informazioni di base tramite connettori, le informazioni e l'elaborazione diventano più complesse. A differenza dei tradizionali processori per computer, che hanno bisogno di un programmatore umano per inserire nuove informazioni, i processori neurali possono imparare da soli una volta programmati.

Ad esempio, un processore neurale può migliorare alle pedine. Proprio come un cervello umano, il computer apprende che alcune mosse di un avversario vengono fatte per creare trappole. La programmazione di base potrebbe consentire al computer di cadere per la prima volta la trappola. Più spesso appare una certa trappola, tuttavia, maggiore attenzione il computer presta a tali dati e inizia a reagire di conseguenza.

I programmatori neurali richiamano la crescente attenzione che il computer presta a determinati risultati "peso". L'elaborazione tradizionale fornirebbe al computer solo 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, apprende strategie migliori col passare del tempo.

Il potere dell'elaborazione neurale è nella sua flessibilità. Nel cervello, l'informazione è presentata come un impulso elettrochimico - una piccola scossa o un segnale chimico. Nell'elaborazione neurale artificiale, l'informazione è presentata come un valore numerico. Tale valore determina se il neurone artificiale diventa attivo o rimane inattivo e determina anche dove invia il suo segnale. Se un determinato correttore viene spostato in un determinato quadrato, ad esempio, la rete neurale legge tali informazioni come dati numerici. Tali dati vengono confrontati con una quantità crescente di informazioni, che a sua volta crea un'azione o un risultato.

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