생물학적 신경망: 중요성, 구성 요소 및 비교

인간은 생물학적 시스템을 모방하기 위해 여러 번 시도했으며 그 중 하나는 살아있는 유기체의 생물학적 신경망에서 영감을 얻은 인공 신경망입니다. 그러나 그들은 여러 면에서 매우 다릅니다. 예를 들어 새는 인간에게 비행기를 만들도록 영감을 주었고 네 발 달린 동물은 우리에게 자동차를 개발하도록 영감을 주었습니다.

인공적인 대응물은 확실히 더 강력하고 우리의 삶을 더 좋게 만듭니다. 인공 뉴런의 전신인 퍼셉트론은 수학적 모델, 전자공학 및 생물학적 신경망에 대한 제한된 정보를 사용하여 수상돌기, 축삭 및 세포체와 같은 생물학적 뉴런의 특정 부분을 모방하도록 만들어졌습니다 .

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생물학적 신경망의 구성 요소 및 작동

이미지 캡션: 생물학적 신경망의 일부

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살아있는 유기체에서 뇌는 신경망의 제어 단위이며 시각, 감각, 운동 및 청각을 처리하는 다양한 하위 단위가 있습니다. 뇌는 신체의 나머지 센서와 행위자에 대한 조밀한 신경망으로 연결되어 있습니다. 뇌에는 약 10ªª개의 뉴런이 있으며 이들은 생체의 완전한 중추 신경계의 구성 요소입니다.

뉴런은 신경망의 기본 빌딩 블록입니다. 생물학적 시스템에서 뉴런은 DNA 코드를 갖고 다른 세포와 동일한 방식으로 생성되는 신체의 다른 세포와 같은 세포입니다. DNA는 다를 수 있지만 기능은 모든 유기체에서 유사합니다. 뉴런은 세포체(소마라고도 함), 수상돌기 및 축삭의 세 가지 주요 부분으로 구성됩니다. 수상 돌기는 서로 다른 방향으로 분기된 섬유와 같으며 해당 클러스터의 많은 세포에 연결되어 있습니다.

수상돌기는 주변 뉴런으로부터 신호를 수신하고, 축색돌기는 신호를 다른 뉴런으로 전달합니다. 축색돌기의 말단에서 수상돌기와의 접촉은 시냅스를 통해 이루어진다. Axon은 길이를 따라 전기 충격으로 출력 신호를 전송하는 긴 섬유입니다. 각 뉴런에는 하나의 축삭이 있습니다. 축색돌기는 도미노 효과처럼 한 뉴런에서 다른 뉴런으로 충동을 전달합니다.

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생물학적 신경망을 이해하는 이유

인공 신경망에 대한 수학적 모델을 생성하기 위해서는 생물학적 신경망이 매우 밀접한 관계를 가지고 있기 때문에 이론적 분석이 필수적입니다. 그리고 뇌의 신경망에 대한 이러한 이해는 상황과 입력에 학습하고 적응하도록 설계된 인공 신경망 시스템과 적응 시스템의 개발을 위한 지평을 열었습니다.

이미지 캡션: 인공 뉴런

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생물학적 신경망 대 인공 신경망

인간의 뇌는 약 860억 개의 뉴런과 100조 개 이상의 시냅스로 구성되어 있습니다. 인공 신경망에서 뉴런의 수는 약 10~1000개 정도입니다. 하지만 뉴런의 수만으로 생물학적 신경망과 인공 신경망의 능력을 비교할 수는 없습니다. 고려해야 할 다른 요소도 있습니다. 인공 신경망에는 많은 계층이 있으며 분류 문제를 해결하기 위해 상호 연결됩니다.

생물학적 신경망 은 데이터의 많은 모호성을 허용합니다. 그러나 인공 신경망은 모호성을 허용하기 위해 다소 정확하고 구조화되고 형식이 지정된 데이터가 필요합니다. 생물학적 신경망은 특정 수준까지 내결함성이 있으며 사소한 오류가 항상 기억 상실로 이어지는 것은 아닙니다.

뇌는 어느 정도 회복되고 치유될 수 있습니다. 그러나 인공 신경망은 내결함성 또는 자가 재생성을 위해 설계되지 않았습니다. 모델의 현재 가중치 값을 저장하고 저장된 상태에서 훈련을 계속하면 여전히 복구할 수 있습니다.

전력 소비에 대해 말하면 뇌는 인체 전체 에너지의 약 20%, 약 20와트에 해당하는 에너지를 필요로 하며 이는 매우 효율적입니다. 그러나 컴퓨터는 동일한 문제를 해결하기 위해 엄청난 양의 계산 능력이 필요하고 계산하는 동안 많은 열을 발생시킵니다.

인공 신경망 은 인체의 생물학적 신경망 에서 영감을 받았습니다 . 생물학적 신경망 의 모델링은 인공 신경망 개발의 중요한 단계였습니다. 많은 과학자들이 뇌의 작용을 이해하려고 시도했습니다. 오늘날 인공 신경망은 다양한 응용 분야에 사용되고 있으며 일부는 생물학적으로 관련되어 있으며 대부분은 엔지니어링과 관련되어 있습니다.

생물학적 신경망 과 인공 신경망은 기능면에서 유사하지만 여전히 많은 차이점이 있습니다 . 생물학적 신경망 의 복잡한 메커니즘을 이해하려는 많은 시도가 있었습니다 . 그러나 그들은 여전히 ​​인공 지능의 미래를 열고 영감을 주는 많은 비밀을 가지고 있습니다.

결론

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