Нейросети
Идея нейронных сетей родилась в ходе исследований в области искусственного интеллекта, а именно в результате попыток воспроизвести способность нервных биологических систем обучаться и исправлять ошибки, моделируя низкоуровневую структуру мозга. Основной областью исследований по искусственному интеллекту в 60-80е годы были экспертные системы. Такие системы основывались на высокоуровневом моделировании процесса мышления (в частности, на его представлении как манипуляций с символами). Скоро стало ясно, что подобные системы, хотя и могут принести пользу в некоторых областях, не охватывают некоторые ключевые аспекты работы человеческого мозга.
Согласно одной из точек зрения, причина этого состоит в том, что они не в состоянии воспроизвести структуру мозга. Чтобы создать искусственный интеллект, необходимо построить систему с похожей архитектурой.
Мозг состоит из очень большого числа (приблизительно 1010) нейронов, соединенных многочисленными связями (в среднем несколько тысяч связей на один нейрон, однако это число может сильно колебаться). Нейроны — это специальные клетки, способные распространять электрохимические сигналы. Нейрон имеет разветвленную структуру ввода информации (дендриты), ядро и разветвляющийся выход (аксон). Аксоны клетки соединяются с дендритами других клеток с помощью синапсов. При активации нейрон посылает электрохимический сигнал по своему аксону. Через синапсы этот сигнал достигает других нейронов, которые могут в свою очередь активироваться. Нейрон активируется тогда, когда суммарный уровень сигналов, пришедших в его ядро из дендритов, превысит определенный уровень (порог активации).
Интенсивность сигнала, получаемого нейроном (а, следовательно, и возможность его активации), сильно зависит от активности синапсов. Каждый синапс имеет протяженность, и специальные химические вещества передают сигнал вдоль него. Один из самых авторитетных исследователей нейросистем, Дональд Хебб, высказал постулат, что обучение заключается в первую очередь в изменениях силы синоптических связей. Например, в классическом опыте. Павлова каждый раз перед кормлением собаки звонил колокольчик, и собака быстро научилась связывать звонок колокольчика с пищей.
Синоптические связи между участками коры головного мозга, ответственными за слух, и слюнными железами усилились, и при возбуждении коры звуком колокольчика у собаки начиналось слюноотделение.
Таким образом, будучи построен из очень большого числа совсем простых элементов (каждый из которых берет взвешенную сумму входных сигналов и в случае, если суммарный вход превышает определенный уровень, передает дальше двоичный сигнал), мозг способен решать чрезвычайно сложные задачи. Определение формального классического нейрона дается следующим образом:
Он получает входные сигналы (исходные данные или выходные сигналы других нейронов сети) через несколько входных каналов. Каждый входной сигнал проходит через соединение, имеющее определенную интенсивность (или вес); этот вес соответствует синоптической активности биологического нейрона. С каждым нейроном связано определенное пороговое значение. Вычисляется взвешенная сумма входов, из нее вычитается пороговое значение и в результате получается величина активации нейрона.
Немного больше о технологиях >>>
Биотехнология России с точки зрения теории эволюции
Четырнадцатый том озаглавлен так: «Может ли разумный человек, учитывая опыт прошедших
веков, питать хоть малейшую надежду на светлое будущее человечества?»
Прочесть четырнадцатый том недолго. Он состоит всего из одного слова и точки: «Нет.»
К. Воннегут
В Новый год принято ...
Особенности советской и американской науки
Что
мы имели?
Сейчас
много пишется о разрушении советской науки, о тяжелом положении, в котором
оказались ученые и научные сотрудники бывшего СССР. И это действительно так.
Чтобы разобраться в этом, рассмотрим хотя бы схематически организацию советской
науки.
Одной
из к ...
