Τι είναι ένας τεχνητός νευρώνας;

Ένας τεχνητός νευρώνας είναι μια μαθηματική λειτουργία στον προγραμματισμό λογισμικού για συστήματα υπολογιστών που επιχειρεί σε κάποιο βαθμό να μιμηθεί την πολύπλοκη αλληλεπίδραση των βιολογικών νευρώνων ή στα κύτταρα που διεξάγουν ώθηση στον ανθρώπινο εγκέφαλο και το νευρικό σύστημα.Η πρώτη έκδοση του τεχνητού νευρώνα δημιουργήθηκε το 1943 από τους Warren McCulloch και Walter Pitts ως μορφή δυαδικού νευρώνα, όπου η είσοδος θα μπορούσε να είναι είτε τιμή 1 είτε -1.Μαζί ένας συνδυασμός αυτών των εισροών είναι σταθμισμένοι.Εάν ξεπεραστεί ένα συγκεκριμένο όριο, η παραγωγή του τεχνητού νευρώνα είναι 1 και, εάν οι εισόδους είναι ανεπαρκείς όταν συνδυάζονται, η έξοδος είναι μια τιμή -1.Βασικός τρόπος όπως και ο ανθρώπινος εγκέφαλος.Αυτός ο τεχνητός σχεδιασμός νευρωνικών δικτύων θεωρείται ως βασικό βήμα κατά μήκος της πορείας για την ανάπτυξη τεχνητής ζωής, συνθετικά συστήματα υπολογιστών που μπορούν να λογοδοτήσουν με κάποια ιδιότητα όπως τα ανθρώπινα όντα.Τα έξυπνα συστήματα υπολογιστών σήμερα χρησιμοποιούν ήδη νευρωνικά δίκτυα που επιτρέπουν την παράλληλη επεξεργασία των εισροών δεδομένων με ταχύτερο τρόπο από τον παραδοσιακό γραμμικό προγραμματισμό υπολογιστών.

Ένα παράδειγμα ενός συστήματος στην εργασία που εξαρτάται από τον τεχνητό νευρώνα είναι ένα σύστημα προστασίας των καλλιεργειών που αναπτύχθηκε το 2006, το οποίο χρησιμοποίησε ένα ιπτάμενο όχημα για να σαρώσει τις συνθήκες καλλιέργειας για την παρουσία εποχιακών ασθενειών και παρασίτων.Το λογισμικό νευρωνικού δικτύου επιλέχθηκε για τον έλεγχο της σάρωσης των καλλιεργειών, καθώς τα νευρωνικά δίκτυα ουσιαστικά μαθαίνουν υπολογιστές.Καθώς τα περισσότερα δεδομένα τους τροφοδοτούνται σε τοπικές συνθήκες, γίνονται πιο αποτελεσματικά στην ανίχνευση προβλημάτων έτσι ώστε να μπορούν να ελεγχθούν ταχέως πριν εξαπλωθούν.Ένα τυποποιημένο σύστημα ελεγχόμενο από υπολογιστή, από την άλλη πλευρά, θα είχε αντιμετωπίσει ολόκληρο το πεδίο των καλλιεργειών εξίσου, ανεξάρτητα από διαφορετικές συνθήκες σε ορισμένα τμήματα.Χωρίς συνεχή επαναπρογραμματισμό από τους σχεδιαστές, θα είχε αποδειχθεί πολύ πιο αναποτελεσματικό από ένα σύστημα που βασίζεται σε τεχνητές προσαρμογές νευρώνων. Το λογισμικό νευρωνικού δικτύου προσφέρει επίσης το πλεονέκτημα ότι είναι προσαρμόσιμο από μηχανικούς που δεν γνωρίζουν στενά το βασικό σχεδιασμό του λογισμικούσε επίπεδο κωδικοποίησης.Το λογισμικό είναι σε θέση να προσαρμοστεί σε ένα ευρύ φάσμα συνθηκών και να κερδίσει την επάρκεια, καθώς εκτίθεται σε αυτές τις συνθήκες και συγκεντρώνει δεδομένα σχετικά με αυτά.Αρχικά ένα νευρωνικό δίκτυο θα παράγει λανθασμένη παραγωγή ως λύσεις σε προβλήματα, αλλά, καθώς παράγεται αυτή η παραγωγή, τροφοδοτείται πίσω στο σύστημα ως εισροή και μια συνεχής διαδικασία διύλισης και ζύγισης των δεδομένων τον οδηγεί σε όλο και πιο ακριβή κατανόηση του πραγματικούΠαγκόσμιες συνθήκες, δεδομένου του αρκετού χρόνου και της ανατροφοδότησης.

Η προσαρμογή στον τρόπο με τον οποίο σχεδιάστηκε ένα νευρωνικό δίκτυο έχει οδηγήσει σε άλλους τύπους τεχνητού νευρώνα εκτός από τη βασική δομή δυαδικών νευρώνων που δημιουργήθηκε το 1943. Τα ημι-γραμμικά νευρωνικά δίκτυα ενσωματώνουν τόσο γραμμικές όσο και μη γραμμικές λειτουργίεςπου ενεργοποιούνται από συνθήκες.Εάν το πρόβλημα που αναλύεται εμφανίζει προϋποθέσεις που δεν είναι γραμμικές ή δεν είναι σαφώς προβλέψιμες και όχι μικρές, τότε οι μη γραμμικές λειτουργίες του συστήματος χρησιμοποιούνται με τη χορήγηση μεγαλύτερου βάρους από τους γραμμικούς υπολογισμούς.Καθώς η κατάρτιση του νευρικού συστήματος συνεχίζεται, το σύστημα γίνεται καλύτερο για τον έλεγχο των συνθηκών του πραγματικού κόσμου που παρακολουθεί έναντι των ιδανικών συνθηκών του συστήματος.Αυτό συχνά συνεπάγεται την ενσωμάτωση νευρο-πυζύνων μοντέλων στο νευρωνικό δίκτυο, τα οποία είναι σε θέση να αντιπροσωπεύουν βαθμούς ανακάλυψης στην παραγωγή σημαντικών καταστάσεων παραγωγής και ελέγχου.