Co to jest programowanie neuronowe?
Programowanie neuronowe służy do tworzenia oprogramowania, które naśladuje podstawowe funkcje mózgu. Jest to kluczowy element sztucznej inteligencji (AI) i tworzy oprogramowanie, które może przewidywać niewiadome, takie jak pogoda i trendy na giełdzie, a także gry, w których cyber-przeciwnik poprawia się w miarę zdobywania doświadczenia. Przewagą programowania neuronowego nad tradycyjnym jest to, że jego oprogramowanie jest w stanie uczyć się i dostosowywać do nowych danych.
Zasadniczo programowanie neuronowe wykorzystuje architekturę obliczeniową zwaną przetwarzaniem neuronowym, która wykorzystuje sztuczne neurony lub węzły skupione w sieci do wykonywania złożonych zadań. Każdy sztuczny neuron jest wyzwalany przez pewną wartość liczbową, która określa, kiedy i gdzie wyśle sygnał do następnego neuronu. Pojedynczy neuron jest zaprogramowany z prostą zasadą „jeśli-to” dla podstawowego zadania. Jeśli dane mają wartość -1, to wykonuje jedną funkcję. Jeśli wartość danych wynosi 0, robi to coś innego.
Programowanie neuronowe jest procesem dwuetapowym. Pierwszym krokiem jest wprowadzenie podstawowych informacji i zasad, których aplikacja potrzebuje do zrozumienia danych, które otrzyma. To oprogramowanie jest zwykle programowane z odrobiną stronniczości, co daje większą wiarygodność niektórym rodzajom informacji. Na przykład programowanie neuronowe oprogramowania giełdowego będzie obejmować podstawowe funkcje obrotu giełdowego, takie jak założenie, że większy popyt na akcje zwiększa ich wartość. Obejmuje to również pewne uprzedzenia, takie jak to, jak oprogramowanie powinno zwracać baczną uwagę na trendy w kwartalnych raportach dochodowych.
Drugi etap programowania neuronowego nazywa się treningiem. Dane są wykorzystywane do uczenia oprogramowania o pewnych trendach i możliwościach; generalnie, im więcej danych pobiera oprogramowanie, tym lepsze staje się tworzenie dokładnych wyników. Na przykład dane mogą nauczyć komputer, że gdy pewna branża ma dobre zarobki w drugim kwartale, zazwyczaj oznacza to, że czwarty kwartał jest powolny. Wartości zapasów są powiązane z raportami zysków, więc oprogramowanie może ostatecznie przewidzieć, że zapasy dla tej branży spadną po tym, jak raporty z czwartego kwartału pojawią się, gdy przemysł miał silny drugi kwartał. Dane wyjściowe oprogramowania mogą ostatecznie doradzić traderowi, aby sprzedał, zanim pojawią się raporty dotyczące zysków w czwartym kwartale.
Zwykle zaletą programowania neuronowego jest to, że oprogramowanie nie potrzebuje doskonałych informacji do działania. W przeciwieństwie do tradycyjnego programowania, które wyłącza się w przypadku wystąpienia błędów, programowanie neuronowe może dostosować się do niedoskonałych danych wejściowych, wykorzystując informacje z przeszłości do rozwiązania problemu. Tak działa również ludzki mózg, choć jest on znacznie bardziej złożony. Na przykład człowiek może rozpoznać starego przyjaciela, nawet jeśli ten przyjaciel przytył lub zapuścił brodę; inne aspekty przyjaciela - struktury twarzy, oczy, sposób chodzenia lub głos - powodują rozpoznanie. Programiści neuronowi wciąż udoskonalają oprogramowanie, które nie tylko naśladuje mózg, ale w niektórych przypadkach jest szybsze i jeszcze dokładniejsze.