K:
Hogyan működnek az AI logikai kapui és az idegi hálózatok építőkövei?
A:A logikai kapuk azok a logikai konstrukciók, amelyek a számítógépes feldolgozás útvonal-előállításának keretét alkotják. A logikai kapuk számítógépes használata megelőzi a mesterséges intelligencia vagy az ideghálózatokkal kapcsolatos minden modern munkát. A logikai kapuk azonban a gépi tanulás, a mesterséges intelligencia és minden ehhez kapcsolódó elem építőkövei.
A logikai kapu megkönnyíti a kimenetek megválasztását a számítási rendszer bemenetétől függően. Korán ez vezetett összehasonlításokhoz a mikroprocesszor és az emberi agy között.
Mivel az ideghálózatokkal kapcsolatos munkák évekkel később fejlődtek, megjelent a „kapcsolatrendszer” elnevezésű filozófia. A konszenzionizmus, amely bizonyos értelemben az 1940-es évekre nyúlik vissza, az az elképzelés, hogy komplex viselkedési mintákat generálnak egyes kis egységek együttes munkája révén - például az agyban, a neuronokban.
Mindez arra a gondolatra vezette a programozást, és ennek eredményeként a mögöttes logikai kapukat a bonyolultabb folyamatokhoz. A gépi tanulás egyik meghatározása az, hogy a számítógépes program túlmutat azon az értéken, amelyet eredetileg inputként adtak. Más szavakkal, a gép megtanulja, ahogy megy. Még mindig használja a logikai kapukat az adott bemenetek és kimenetek feldolgozására, de a logikai kapuk a számításhoz alapvetően más módon működnek.
Az emberi agy, valamint az idegsejtek és a szinapszis tanulmányozásának folytatásával a tudósok közelebb kerülnek ahhoz, hogy e tevékenység egy részét számítógépes rendszerekkel modellezzék. Itt a logikai kapu elvégzi az emberi neuron munkáját.
Vegyük ezt a részletet egy idegi hálózatokban található különféle logikai kapuk tervezéséről szóló tudományos cikkből:
„Nyilvánvaló, hogy az idegrendszer a gerjesztő bemeneteknél egy logikai VAGY műveletnek felel meg - ha az impulzusok jelenléte„ 1 ”logikai értéket képvisel, akkor egy VAG kapu viselkedését a két gerjesztő neuron képes megvalósítani. bemenetek és a kimenet visszaadása gátló bemenetként. Ez utóbbi biztosítja, hogy a neuron visszatér egy nyugodt állapotba, amikor a gerjesztés megszűnik, ami a 0. logikai értéknek felel meg. Az OR kapu idegsejt különálló be- és kikapcsolási késleltetéseket mutat, amelyek a múltbeli és jelen bemenetek függvényében változnak. ”- Suryateja Yellamraju, et. al., "Különböző logikai kapuk tervezése a neurális hálózatokban"
Az olvasásból nyilvánvaló, hogy szoros összefüggések lehetnek az OR logikai kapu és a bináris gerjesztett vagy lazított bemeneteken működő neuron teljesítménye között.
Ezt szem előtt tartva, a mesterséges intelligencia munkája gyakran magában foglalja a logikai kapuk számítástechnikai rendszerekben történő felhasználását az emberi agy idegsejtjeinek viselkedésének modellezésére. A modellezés sikerének mértéke határozza meg az erős mesterséges intelligencia jövőbeli képességeit - akár rendkívül fejlett modellezéssel képesek vagyunk érzéki technológiákat létrehozni, akár az emberi elme kellően összetettnek és bonyolultnak bizonyul, hogy korlátozza vagy korlátozza az ilyen technológiai fejlődést.
A médiumról szóló cikkben a VV Preetham beszél a logika tanításáról az ideghálózatok számára az alkalmazott logikai kapuk segítségével. Ez a részletes útmutató bemutatja, hogyan reprezentálható a logikai kapuk és a kód felhasználása az emberi neuronok munkáját szimuláló módon.
Ilyen módon a logikai kapuk, amelyek a tegnapi számítástechnikai rendszerek fejlesztésének korai szakaszában megjelentek, továbbra is az alapvető erőforrások a nagyon fejlett munkához az ideghálózatokban, valamint az egyre erősebb gépi tanulás és a mesterséges intelligencia eszközök bevezetéséhez, amelyek drasztikusan megváltoztatják interakcióinkat. a technológiával az elkövetkező években.
