Biologiczna sieć neuronowa: znaczenie, składniki i porównanie

Ludzie podjęli kilka prób naśladowania systemów biologicznych, a jedną z nich są sztuczne sieci neuronowe inspirowane biologicznymi sieciami neuronowymi organizmów żywych. Jednak pod wieloma względami bardzo się różnią. Na przykład ptaki zainspirowały ludzi do stworzenia samolotów, a czworonożne zwierzęta zainspirowały nas do opracowania samochodów.

Sztuczne odpowiedniki są zdecydowanie potężniejsze i poprawiają nasze życie. Perceptrony, które są poprzednikami sztucznych neuronów, zostały stworzone, aby naśladować pewne części neuronu biologicznego, takie jak dendryt, akson i ciało komórki, przy użyciu modeli matematycznych, elektroniki i wszelkich ograniczonych informacji o biologicznych sieciach neuronowych .

Zamówienie: pomysły na projekty sztucznej inteligencji

Składniki i działanie biologicznych sieci neuronowych

Tytuł zdjęcia: Części biologicznej sieci neuronowej

Źródło obrazu

W organizmach żywych mózg jest jednostką kontrolną sieci neuronowej i składa się z różnych podjednostek, które zajmują się wzrokiem, zmysłami, ruchem i słuchem. Mózg jest połączony gęstą siecią nerwów z resztą czujników i aktorów ciała. W mózgu znajduje się około 10ªª neuronów, które są budulcem całego ośrodkowego układu nerwowego żywego ciała.

Neuron jest podstawowym budulcem sieci neuronowych. W systemach biologicznych neuron jest komórką, tak jak każda inna komórka ciała, która posiada kod DNA i jest generowana w taki sam sposób jak inne komórki. Chociaż może mieć inny DNA, funkcja jest podobna we wszystkich organizmach. Neuron składa się z trzech głównych części: ciała komórki (zwanej również Somą), dendrytów i aksonu. Dendryty są jak włókna rozgałęzione w różnych kierunkach i są połączone z wieloma komórkami w tym skupisku.

Dendryty odbierają sygnały z otaczających neuronów, a akson przekazuje sygnał do innych neuronów. Na końcowym końcu aksonu kontakt z dendrytem odbywa się przez synapsę. Akson to długie włókno, które na całej swojej długości przenosi sygnał wyjściowy w postaci impulsów elektrycznych. Każdy neuron ma jeden akson. Aksony przekazują impulsy z jednego neuronu do drugiego jak efekt domina.

Ucz się kursów AI z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Dlaczego warto rozumieć biologiczne sieci neuronowe?

Do tworzenia modeli matematycznych dla sztucznych sieci neuronowych niezbędna jest teoretyczna analiza biologicznych sieci neuronowych, które mają bardzo ścisły związek. Zrozumienie sieci neuronowych w mózgu otworzyło horyzonty dla rozwoju systemów sztucznych sieci neuronowych i systemów adaptacyjnych zaprojektowanych do uczenia się i dostosowywania do sytuacji i danych wejściowych.

Tytuł zdjęcia: Sztuczny neuron

Źródło obrazu

Biologiczne sieci neuronowe a sztuczne sieci neuronowe

Ludzki mózg składa się z około 86 miliardów neuronów i ponad 100 bilionów synaps. W sztucznych sieciach neuronowych liczba neuronów wynosi od 10 do 1000. Nie możemy jednak porównywać możliwości biologicznych i sztucznych sieci neuronowych na podstawie samej liczby neuronów. Należy również wziąć pod uwagę inne czynniki. W sztucznych sieciach neuronowych istnieje wiele warstw, które są ze sobą połączone w celu rozwiązania problemów klasyfikacji.

Biologiczne sieci neuronowe tolerują dużą niejednoznaczność danych. Jednak sztuczne sieci neuronowe wymagają nieco precyzyjnych, ustrukturyzowanych i sformatowanych danych, aby tolerować niejednoznaczność. Biologiczne sieci neuronowe są odporne na uszkodzenia do pewnego poziomu, a drobne awarie nie zawsze prowadzą do utraty pamięci.

Mózg może się zregenerować i do pewnego stopnia leczyć. Jednak sztuczne sieci neuronowe nie są zaprojektowane pod kątem odporności na awarie ani samoregeneracji. Czasem nadal możemy się zregenerować, zapisując aktualne wartości wagi modelu i kontynuując trening z zapisanego stanu.

Mówiąc o zużyciu energii, mózg potrzebuje około 20% całej energii ludzkiego ciała, co odpowiada około 20 watom, co jest wyjątkowo wydajne. Ale komputery potrzebują ogromnej mocy obliczeniowej, aby rozwiązać ten sam problem, a także generują dużo ciepła podczas obliczeń.

Sztuczne sieci neuronowe zostały zainspirowane biologicznymi sieciami neuronowymi ludzkiego ciała. Modelowanie biologicznych sieci neuronowych było kluczowym krokiem w rozwoju sztucznych sieci neuronowych. Wielu naukowców próbowało zrozumieć pracę mózgu. Obecnie sztuczne sieci neuronowe są wykorzystywane do różnych zastosowań, niektóre są powiązane biologicznie, a większość z nich ma związek z inżynierią.

Chociaż biologiczne sieci neuronowe i sztuczne sieci neuronowe mają podobne funkcje, to nadal mają wiele różnic. Podjęto wiele prób zrozumienia złożonego mechanizmu biologicznych sieci neuronowych . Jednak nadal skrywają wiele tajemnic, które pozwalają odkryć i zainspirować przyszłość sztucznej inteligencji.

Wniosek

Jeśli chcesz opanować uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję, zwiększ swoją karierę dzięki naszemu tytułowi Master of Science in Machine Learning & AI z IIIT-B i Liverpool John Moores University.