Che cos'è l'apprendimento neurale?
L'apprendimento neurale si basa sulla convinzione che il cervello funzioni come un computer quando elabora nuove informazioni. L'immissione, l'organizzazione e il recupero dei dati sono considerazioni principali. La base biologica dell'apprendimento neurale è un sistema neurale, che si riferisce alla struttura interconnessa delle cellule cerebrali. Questa comprensione della relazione tra struttura e funzione del cervello è stata applicata allo sviluppo di migliori concetti di apprendimento e conservazione della memoria. Il framework funge anche da base per i sistemi di reti neurali artificiali.
Secondo il modello di apprendimento neurale, le informazioni prima entrano nel cervello attraverso l'immissione di dati. Il cervello deve quindi archiviare queste informazioni e combinarle con informazioni già presenti tramite l'organizzazione dei dati. L'ultimo passo è il recupero dei dati, in cui il cervello sviluppa sistemi per prendere informazioni memorizzate dalla mente e usarle. L'apprendimento neurale si riferisce quindi a questi processi collettivi in cui il cervello raccoglie, archivia e utilizza le informazioni acquisite attraverso le esperienze di vita. A volte, i processi di apprendimento diventano così codificati nel cervello che il recupero delle informazioni avviene quasi automaticamente, come in situazioni minacciose.
La memoria è quindi un concetto vitale nell'apprendimento neurale, così come lo è con i computer. La codifica efficace delle informazioni può essere aiutata con tecniche mnemoniche. Questi metodi comportano la memorizzazione di grandi quantità di informazioni tramite segnali di memoria. Ad esempio, un individuo potrebbe cercare di imparare una lunga serie di parole creando una frase in cui ogni parola contiene la prima lettera di ogni parola nell'elenco. Un altro approccio potrebbe comportare la creazione di un'immagine visiva immaginativa che rappresenta una parola. Questo approccio è banale nel memorizzare informazioni complesse come termini medici.
I dispositivi mnemonici dipendono spesso da un altro concetto importante nell'apprendimento neurale: il tipo di stile di apprendimento che un cervello è maggiormente predisposto per implementare. Alcuni individui sono più competenti con i metodi di apprendimento visivo, mentre altri lavorano meglio quando l'apprendimento è più basato sulla lettura o sulla parola. Altri approcci potrebbero includere l'apprendimento uditivo e l'apprendimento cooperativo applicato.
Alcuni insegnanti di apprendimento neurale adottano un approccio olistico all'apprendimento. In altre parole, gli individui dovrebbero considerare le idee e i concetti in modo naturalistico, piuttosto che fare affidamento su metodi di apprendimento forzati che enfatizzano fatti specifici e isolati. Il prendere appunti potrebbe quindi consistere in un approccio simile ad un albero in cui i concetti si diramano l'uno dall'altro e gli individui creano le proprie associazioni uniche per solidificare i concetti nella loro memoria.
La trasmissione e la memorizzazione di informazioni avviene tra le reti di neuroni o cellule cerebrali. Le reti neurali sono anche la base di molta intelligenza artificiale. In effetti, l'apprendimento neurale a volte si riferisce ai metodi di progettazione dell'intelligenza artificiale che imitano le strutture neurali umane. Tali reti neurali si sono dimostrate utili in numerose arene complesse di prestazione della macchina che vanno dal riconoscimento vocale all'implementazione di controlli per robot.
Per questi metodi, le piccole strutture artificiali modellate sui neuroni umani sono conosciute come unità o nodi. Come i neuroni, queste unità sono programmate per ricevere informazioni in ingresso o input e anche per trasmettere informazioni o output. Nelle macchine di intelligenza artificiale, i componenti di input e output sono collegati ripetutamente in modo da creare associazioni all'interno del sistema di intelligenza artificiale. Queste associazioni formate costituiscono l'apprendimento neurale per il sistema e, come l'apprendimento umano, le associazioni possono essere rafforzate in quanto codificate e memorizzate. Il rafforzamento avviene tramite regole di apprendimento, misurazioni ponderate e algoritmi neurali matematici.