Q:
Jak jsou logické brány prekurzory AI a stavebních bloků pro neuronové sítě?
A:Logické brány jsou logické konstrukty, které tvoří rámec pro generování cest v počítačovém zpracování. Použití logických bran v počítačích předchází jakékoli moderní práci na umělé inteligenci nebo neuronových sítích. Logické brány však poskytují stavební kameny pro strojové učení, umělou inteligenci a vše, co s tím souvisí.
Logická brána usnadňuje výběr výstupů v závislosti na vstupu do výpočetního systému. To brzy vedlo k porovnání mikroprocesoru a lidského mozku.
Jak se práce na neuronových sítích začala vyvíjet o několik let později, začala se hrát filozofie zvaná „connecticismus“. Connectionism, který v některých ohledech sahá až do 40. let 20. století, je myšlenkou, že složité vzorce chování jsou vytvářeny kombinovanou prací jednotlivých malých jednotek - například v mozku, neuronech.
To vše vedlo k myšlence využití programování a následně i logických bran pro složitější procesy. Jednou z definic strojového učení je, že počítačový program se vyvíjí za hranice toho, co bylo původně zadáno jako vstup. Jinými slovy, stroj se učí průběžně. Logické brány stále používá pro zpracování daných vstupů a výstupů, ale použití logických bran pro výpočetní práci funguje zásadně odlišným způsobem.
Pokračováním ve studiu lidského mozku a výkonu neuronů a synapsí se vědci přibližují k tomu, aby mohli modelovat část této činnosti pomocí počítačových systémů. Zde bude logická brána vykonávat práci lidského neuronu.
Zvažte tento výňatek z vědeckého článku o návrhu různých logických bran v neuronových sítích:
"Je zřejmé, že neuron provádí ekvivalentní logickou operaci OR na excitačních vstupech - pokud přítomnost pulsů představuje logickou hodnotu '1", pak může být chování brány OR realizováno neuronem se dvěma excitačními signály vstupy a výstup se vrací jako inhibiční vstup. Ten zajišťuje, že se neuron vrátí do uvolněného stavu, když excitace ustane, což odpovídá logické hodnotě '0.' Neuron OR-gate vykazuje zřetelné „zapnutí“ a „vypnutí“ zpoždění, které se mění v závislosti na minulých a současných vstupech. “- Suryateja Yellamraju, et. al., „Návrh různých logických bran v neuronových sítích“
Z tohoto čtení je zřejmé, že mezi výkonem logické brány OR a výkonem neuronu pracujícího na binárních vzrušených nebo uvolněných vstupech lze dosáhnout úzkých korelací.
S ohledem na to práce umělé inteligence často zahrnuje použití logických bran v počítačových systémech k modelování typů chování, které projevují neurony v lidském mozku. Rozsah tohoto modelového úspěchu bude určovat budoucí schopnosti silné umělé inteligence - ať už pomocí extrémně pokročilého modelování, můžeme vytvářet vnímající technologie, nebo zda se lidská mysl ukáže dostatečně složitá a propracovaná, aby omezila nebo omezila tento druh technologického rozvoje.
V článku o médiu VV Preetham hovoří o výuce logiky neuronovým sítím pomocí použitých logických bran. Tento podrobný návod ukazuje, jak reprezentovat použití logických bran a kódů způsoby simulujícími práci lidských neuronů.
Tímto způsobem logické brány, které se objevily na začátku vývoje počítačových systémů včera, zůstávají základními zdroji pro velmi pokročilé práce v neuronových sítích a pro přijetí stále silnějších nástrojů strojového učení a umělé inteligence, které dramaticky změní naše interakce s technologií v příštích letech.
