Wat is neuraal programmeren?
Neuraal programmeren wordt gebruikt om software te maken die de basisfuncties van de hersenen nabootst. Het is een belangrijk onderdeel van kunstmatige intelligentie (AI) en maakt software die onbekenden kan voorspellen, zoals weers- en aandelenmarkttrends, evenals games waarin de cyber-tegenstander verbetert naarmate hij ervaring opdoet. Het voordeel van neuraal programmeren ten opzichte van traditioneel programmeren is dat de software kan leren en zich kan aanpassen aan nieuwe gegevens.
Over het algemeen maakt neuraal programmeren gebruik van een computerarchitectuur genaamd neurale verwerking, die kunstmatige neuronen of knooppunten gebruikt die in netwerken zijn geclusterd om complexe taken uit te voeren. Elk kunstmatig neuron wordt getriggerd door een bepaalde numerieke waarde, die bepaalt wanneer en waar het een signaal naar het volgende neuron stuurt. Een enkel neuron is geprogrammeerd met een eenvoudige als-dan-regel voor een basistaak. Als gegevens een waarde van -1 hebben, voert deze één functie uit. Als de gegevenswaarde 0 is, doet het iets anders.
Neuraal programmeren is een proces in twee stappen. De eerste stap is het invoeren van fundamentele informatie en regels die een softwareapplicatie nodig heeft om de gegevens te begrijpen die het zal ontvangen. Deze software is meestal geprogrammeerd met stukjes bias, waardoor bepaalde soorten informatie meer geloofwaardigheid krijgen. Bijvoorbeeld, neurale programmering van beurssoftware zal de basisfuncties van beurshandel omvatten, zoals het uitgangspunt dat een grotere vraag naar een aandeel zijn waarde verhoogt. Het zal ook bepaalde vooroordelen bevatten, zoals hoe de software aandacht moet besteden aan trends in driemaandelijkse inkomensrapporten.
De tweede stap in neuraal programmeren wordt training genoemd. Gegevens worden gebruikt om de software bepaalde trends en mogelijkheden aan te leren; Over het algemeen geldt dat hoe meer gegevens de software opneemt, hoe beter het wordt om nauwkeurige uitvoer te creëren. Gegevens kunnen de computer bijvoorbeeld leren dat wanneer een bepaalde industrie sterke inkomsten voor het tweede kwartaal heeft, dit meestal betekent dat het vierde kwartaal traag is. Aandelenwaarden zijn gekoppeld aan winstrapporten, dus de software zou uiteindelijk kunnen voorspellen dat de aandelen voor die sector zullen dalen nadat de rapporten van het vierde kwartaal zijn binnen, toen de industrie een sterk tweede kwartaal had. De output van de software kan uiteindelijk een handelaar adviseren om te verkopen voordat de winstrapporten van het vierde kwartaal verschijnen.
Het voordeel van neuraal programmeren is meestal dat software geen perfecte informatie nodig heeft om te functioneren. In tegenstelling tot traditioneel programmeren, dat wordt afgesloten wanneer er fouten optreden, kan neuraal programmeren worden aangepast aan onvolmaakte invoer door informatie uit het verleden te gebruiken om het probleem op te lossen. Dit is hoe het menselijk brein ook werkt, hoewel het veel complexer is. Een mens kan bijvoorbeeld een oude vriend herkennen, zelfs als die vriend is aangekomen of een baard heeft gekregen; andere aspecten van de vriend - gezichtsstructuren, ogen, zijn manier van lopen of stem - activeren de herkenning. Neurale programmeurs blijven software verfijnen die niet alleen de hersenen nabootst, maar in sommige gevallen sneller en zelfs nauwkeuriger is.