Vad är neuroprogrammering?
Neural programmering används för att skapa mjukvara som efterliknar hjärnans grundläggande funktioner. Det är en nyckelkomponent för artificiell intelligens (AI) och skapar programvara som kan förutsäga okända, såsom väder- och aktiemarknadstrender samt spel där cybermotståndaren förbättras när den får erfarenhet. Fördelen med neural programmering jämfört med traditionell programmering är att dess programvara kan lära sig och anpassa sig till nya data.
I allmänhet använder neural programmering en datorarkitektur som kallas neuralbearbetning, som använder konstgjorda neuroner eller noder som är grupperade i nätverk för att utföra komplexa uppgifter. Varje artificiell neuron utlöses av ett visst numeriskt värde, som bestämmer när och var den ska skicka en signal till nästa neuron. En enda neuron programmeras med en enkel if-sedan-regel för en grundläggande uppgift. Om data har ett värde -1, utför de en funktion. Om datavärdet är 0, gör det något annat.
Neural programmering är en tvåstegsprocess. Det första steget är att mata in grundläggande information och regler som en mjukvaruapplikation behöver för att förstå de data den kommer att få. Denna programvara är vanligtvis programmerad med bitar av förspänning, vilket ger mer trovärdighet för vissa typer av information. Till exempel kommer neural programmering av aktiemarknadsprogramvara att innehålla de grundläggande funktionerna för aktiemarknadshandel, som förutsättningen att större efterfrågan på en aktie ökar dess värde. Det kommer också att innehålla vissa fördomar, till exempel hur programvaran bör vara uppmärksam på trenderna i kvartalsinkomstrapporter.
Det andra steget i neural programmering kallas träning. Data används för att lära programvaran vissa trender och möjligheter; i allmänhet, ju mer data programvaran tar in, desto bättre blir det att skapa exakta utgångar. Till exempel kan data lära datorn att när en viss bransch har en stark vinst för andra kvartalet, betyder det i allmänhet att det fjärde kvartalet är trög. Aktievärden är knutna till intäktsrapporter, så programvaran kan så småningom förutsäga att aktierna för den branschen kommer att sjunka efter det att fjärde kvartalets rapporter är när industrin hade ett starkt andra kvartal. Programvarans produktion kan så småningom råda en näringsidkare att sälja innan resultatrapporter för fjärde kvartalet kommer ut.
Fördelen med neural programmering är vanligtvis att programvara inte behöver perfekt information för att fungera. Till skillnad från traditionell programmering, som stängs av när fel uppstår, kan neural programmering anpassa sig till ofullständiga ingångar genom att använda tidigare information för att lösa problemet. Så fungerar den mänskliga hjärnan också, även om den är mycket mer komplex. Till exempel kan en människa kunna känna igen en gammal vän, även om den vän har gått upp i vikt eller odlat ett skägg; andra aspekter av vänen - ansiktsstrukturer, ögon, hans sätt att gå eller röst - utlöser igenkänningen. Neurala programmerare fortsätter att förfina mjukvara som inte bara efterliknar hjärnan, men i vissa fall är snabbare och ännu mer exakt.