ニューラルプログラミングとは

ニューラルプログラミングは、脳の基本機能を模倣するソフトウェアを作成するために使用されます。 これは人工知能（AI）の重要なコンポーネントであり、天候や株式市場のトレンドなどの未知のものを予測できるソフトウェアを作成します。 従来のプログラミングに対するニューラルプログラミングの利点は、ソフトウェアが新しいデータを学習して適応できることです。

一般に、ニューラルプログラミングはニューラル処理と呼ばれるコンピューティングアーキテクチャを採用しています。これは、複雑なタスクを実行するためにネットワークにクラスター化された人工ニューロンまたはノードを使用します。 各人工ニューロンは、特定の数値によってトリガーされ、次のニューロンに信号を送信するタイミングと場所を決定します。 単一のニューロンは、基本的なタスクの単純なif-thenルールでプログラムされます。 データの値が-1の場合、1つの機能を実行します。 データ値が0の場合、他の処理を行います。

ニューラルプログラミングは2段階のプロセスです。 最初のステップは、ソフトウェアアプリケーションが受信するデータを理解するために必要な基本情報とルールを入力することです。 このソフトウェアは、通常、少しのバイアスでプログラムされており、特定の種類の情報により信頼性を与えています。 たとえば、株式市場ソフトウェアのニューラルプログラミングには、株式に対する需要が増えるとその価値が高まるという前提など、株式市場取引の基本機能が含まれます。 また、四半期ごとの収入レポートの傾向にソフトウェアが細心の注意を払う方法など、特定のバイアスも含まれます。

ニューラルプログラミングの2番目のステップは、トレーニングと呼ばれます。 データは、ソフトウェアに特定の傾向と可能性を教えるために使用されます。 一般に、ソフトウェアが取り込むデータが多いほど、正確な出力の作成が向上します。 たとえば、特定の業界の第2四半期の収益が堅調な場合、一般的に第4四半期が低調であることをデータがコンピューターに教える場合があります。 株価は収益レポートに結び付けられているため、ソフトウェアは最終的に、業界の第2四半期が好調だった第4四半期のレポートが出た後、その業界の株価が下がると予測できます。 ソフトウェアの出力は、最終的に第4四半期の収益レポートが発表される前にトレーダーに販売するように助言する可能性があります。

通常、ニューラルプログラミングの利点は、ソフトウェアが機能するために完全な情報を必要としないことです。 エラーが発生するとシャットダウンする従来のプログラミングとは異なり、ニューラルプログラミングは過去の情報を使用して問題を解決することにより、不完全な入力に適応できます。 これは人間の脳も同様に機能する方法ですが、はるかに複雑です。 たとえば、人間は太った友人やひげを生やしたとしても、その友人を認識することができます。 友人の他の側面-顔の構造、目、彼の歩き方や声-が認識をトリガーします。 ニューラルプログラマは、脳を模倣するだけでなく、場合によってはより高速で正確なソフトウェアを改良し続けています。