Co to jest przetwarzanie neuronowe?
Przetwarzanie neuronalne pierwotnie odnosiło się do działania mózgu, ale termin ten jest częściej używany do opisania architektury komputera, która naśladuje tę funkcję biologiczną. W komputerach przetwarzanie neuronowe daje oprogramowaniu możliwość dostosowania się do zmieniających się sytuacji i poprawy jego funkcji, gdy dostępnych jest więcej informacji. Przetwarzanie neuronowe jest wykorzystywane w oprogramowaniu do wykonywania zadań, takich jak rozpoznawanie ludzkiej twarzy, przewidywanie pogody, analizowanie wzorców mowy i uczenie się nowych strategii w grach.
Ludzki mózg składa się z około 100 miliardów neuronów. Te neurony są komórkami nerwowymi, które indywidualnie pełnią prostą funkcję przetwarzania i przekazywania informacji. Gdy komórki nerwowe przesyłają się i przetwarzają w klastry, zwane siecią neuronową, wyniki są złożone - takie jak tworzenie i przechowywanie pamięci, przetwarzanie języka i reagowanie na nagłe ruchy.
Sztuczne przetwarzanie neuronalne naśladuje ten proces na prostszym poziomie. Mała jednostka przetwarzająca, zwana neuronem lub węzłem, wykonuje proste zadanie przetwarzania i przesyłania danych. Ponieważ proste jednostki przetwarzające łączą podstawowe informacje za pośrednictwem łączników, informacja i przetwarzanie stają się bardziej złożone. W przeciwieństwie do tradycyjnych procesorów komputerowych, które potrzebują programisty do wprowadzania nowych informacji, procesory neuronowe mogą uczyć się samodzielnie po ich zaprogramowaniu.
Na przykład procesor neuronowy może się poprawić w warcabach. Podobnie jak ludzki mózg, komputer uczy się, że pewne ruchy przeciwnika są wykonywane w celu tworzenia pułapek. Programowanie podstawowe może pozwolić komputerowi wpaść w pułapkę za pierwszym razem. Im częściej jednak pojawia się pewna pułapka, tym większą uwagę komputer zwraca na te dane i zaczyna odpowiednio reagować.
Programiści neuronowi zwracają uwagę, że komputer przykłada coraz większą wagę do „wyników”. Tradycyjne przetwarzanie zapewniłoby komputerowi tylko podstawowe zasady gry i ograniczoną liczbę strategii. Przetwarzanie neuronowe, gromadząc dane i zwracając większą uwagę na ważniejsze informacje, uczy się lepszych strategii w miarę upływu czasu.
Moc przetwarzania neuronowego polega na jego elastyczności. W mózgu informacja jest prezentowana jako impuls elektrochemiczny - mały wstrząs lub sygnał chemiczny. W sztucznym przetwarzaniu neuronowym informacje są prezentowane jako wartość liczbowa. Ta wartość określa, czy sztuczny neuron staje się aktywny, czy pozostaje w stanie uśpienia, a także określa, gdzie wysyła swój sygnał. Na przykład, jeśli pewien kontroler zostanie przeniesiony na określony kwadrat, sieć neuronowa odczyta tę informację jako dane liczbowe. Dane te są porównywane z rosnącą ilością informacji, co z kolei tworzy działanie lub wynik.