神経処理とは

神経処理はもともと脳の働きを指していましたが、この用語はより一般的には、その生物学的機能を模倣するコンピューターアーキテクチャを表すために使用されます。 コンピューターでは、ニューラル処理により、ソフトウェアは変化する状況に適応し、より多くの情報が利用可能になるとその機能を向上させることができます。 ニューラル処理はソフトウェアで使用され、人間の顔の認識、天気の予測、音声パターンの分析、ゲームの新しい戦略の学習などのタスクを実行します。

人間の脳は約1,000億のニューロンで構成されています。 これらのニューロンは、情報を処理および送信する単純な機能を個別に果たす神経細胞です。 神経細胞が神経ネットワークと呼ばれるクラスターで伝達および処理する場合、結果は複雑です。たとえば、メモリの作成と保存、言語の処理、突然の動きへの反応などです。

人工神経処理は、このプロセスをより単純なレベルで模倣します。 ニューロンまたはノードと呼ばれる小さな処理ユニットは、データの処理と送信という簡単なタスクを実行します。 単純な処理ユニットがコネクタを介して基本情報を結合するため、情報と処理はより複雑になります。 人間のプログラマーが新しい情報を入力する必要のある従来のコンピュータープロセッサとは異なり、ニューラルプロセッサはプログラミングが完了すると自分で学習できます。

たとえば、ニューラルプロセッサはチェッカーを改善できます。 人間の脳のように、コンピュータは、敵による特定の動きがトラップを作成するために行われることを学習します。 基本的なプログラミングでは、コンピューターが初めてトラップに落ちる可能性があります。 ただし、特定のトラップが頻繁に表示されるほど、コンピューターはそのデータに大きな注意を払い、それに応じて反応し始めます。

神経系プログラマーは、コンピューターが特定の結果に払う「注意」への関心が高まると呼びます。 従来の処理では、ゲームの基本的なルールと限られた数の戦略のみがコンピューターに提供されていました。 ニューラル処理は、データを収集し、より重要な情報にもっと注意を払うことにより、時間が経つにつれてより良い戦略を学習します。

神経処理の力はその柔軟性にあります。 脳では、情報は電気化学的インパルス、つまり小さな衝撃または化学信号として表されます。 人工神経処理では、情報は数値として表示されます。 その値は、人工ニューロンがアクティブになるか休止状態になるかを決定し、信号を送信する場所も決定します。 たとえば、特定のチェッカーが特定の正方形に移動すると、ニューラルネットワークはその情報を数値データとして読み取ります。 そのデータは、増加する情報量と比較され、その結果、アクションまたは出力が作成されます。