Что такое нейронное программирование?

Нейронное программирование используется для создания программного обеспечения, которое имитирует основные функции мозга. Он является ключевым компонентом искусственного интеллекта (ИИ) и создает программное обеспечение, которое может предсказывать неизвестные, такие как погода и тенденции на фондовом рынке, а также игры, в которых кибернетический оппонент улучшается по мере накопления опыта. Преимущество нейронного программирования перед традиционным программированием заключается в том, что его программное обеспечение способно учиться и адаптироваться к новым данным.

Как правило, нейронное программирование использует вычислительную архитектуру, называемую нейронной обработкой, в которой используются искусственные нейроны или узлы, которые объединены в сети для выполнения сложных задач. Каждый искусственный нейрон запускается определенным числовым значением, которое определяет, когда и где он отправит сигнал следующему нейрону. Один нейрон запрограммирован с простым правилом if-then для основной задачи. Если данные имеют значение -1, то они выполняют одну функцию. Если значение данных равно 0, оно делает что-то еще.

Нейронное программирование - двухэтапный процесс. Первым шагом является ввод фундаментальной информации и правил, которые необходимы программному приложению для понимания данных, которые оно получит. Это программное обеспечение обычно запрограммировано с некоторой предвзятостью, придавая больше доверия к определенным типам информации. Например, нейронное программирование программного обеспечения фондового рынка будет включать в себя основные функции торговли на фондовом рынке, такие как предпосылка, что более высокий спрос на акцию увеличивает ее стоимость. Это также будет включать в себя некоторые предубеждения, например, как программное обеспечение должно уделять пристальное внимание тенденциям в квартальных отчетах о доходах.

Второй шаг в нейронном программировании называется обучением. Данные используются для обучения программного обеспечения определенным тенденциям и возможностям; как правило, чем больше данных получает программное обеспечение, тем лучше оно становится при создании точных результатов. Например, данные могут научить компьютер тому, что когда определенная отрасль имеет сильный доход во втором квартале, это обычно означает, что ее четвертый квартал является вялым. Стоимость акций привязана к отчетам о доходах, поэтому программное обеспечение может в конечном итоге предсказать, что запасы для этой отрасли упадут после того, как будут опубликованы отчеты за четвертый квартал, когда во втором квартале в отрасли был сильный. Выход программного обеспечения может в конечном итоге посоветовать трейдеру продавать до того, как выйдут отчеты о доходах в четвертом квартале.

Как правило, преимущество нейронного программирования заключается в том, что для работы программного обеспечения не требуется совершенная информация. В отличие от традиционного программирования, которое отключается при возникновении ошибок, нейронное программирование может приспосабливаться к несовершенным входам, используя прошлую информацию для решения проблемы. Так работает человеческий мозг, хотя он гораздо сложнее. Например, человек мог бы узнать старого друга, даже если этот друг набрал вес или отрастил бороду; другие аспекты друга - структуры лица, глаза, его манера ходьбы или голос - вызывают распознавание. Нейронные программисты продолжают совершенствовать программное обеспечение, которое не только имитирует мозг, но в некоторых случаях будет быстрее и даже более точным.