Биологическая нейронная сеть: важность, компоненты и сравнение

Люди предприняли несколько попыток имитировать биологические системы, и одна из них — искусственные нейронные сети, вдохновленные биологическими нейронными сетями живых организмов. Тем не менее, они очень сильно различаются по нескольким параметрам. Например, птицы вдохновили людей на создание самолетов, а четвероногие животные вдохновили нас на разработку автомобилей.

Искусственные аналоги определенно более мощные и делают нашу жизнь лучше. Персептроны, предшественники искусственных нейронов, были созданы для имитации определенных частей биологического нейрона, таких как дендрит, аксон и тело клетки, с использованием математических моделей, электроники и той ограниченной информации, которая у нас есть о биологических нейронных сетях .

Оформить заказ: идеи проекта искусственного интеллекта

Компоненты и работа биологических нейронных сетей

Подпись к изображению: Части биологической нейронной сети

Источник изображения

В живых организмах мозг является блоком управления нейронной сети, и в нем есть различные субъединицы, отвечающие за зрение, чувства, движение и слух. Мозг связан густой сетью нервов с остальными датчиками и действующими лицами тела. В мозгу примерно 10ªª нейронов, и они являются строительными блоками всей центральной нервной системы живого организма.

Нейрон является фундаментальным строительным блоком нейронных сетей. В биологических системах нейрон — это такая же клетка, как и любая другая клетка тела, которая имеет код ДНК и генерируется так же, как и другие клетки. Хотя у него может быть разная ДНК, функция одинакова у всех организмов. Нейрон состоит из трех основных частей: тела клетки (также называемого сома), дендритов и аксона. Дендриты похожи на волокна, разветвленные в разных направлениях и соединенные со многими клетками в этом скоплении.

Дендриты получают сигналы от окружающих нейронов, а аксон передает сигнал другим нейронам. На конечном терминале аксона контакт с дендритом осуществляется через синапс. Аксон представляет собой длинное волокно, которое переносит выходной сигнал в виде электрических импульсов по своей длине. Каждый нейрон имеет один аксон. Аксоны передают импульсы от одного нейрона к другому подобно эффекту домино.

Пройдите курсы по искусственному интеллекту в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Зачем понимать биологические нейронные сети?

Для создания математических моделей искусственных нейронных сетей необходим теоретический анализ биологических нейронных сетей, поскольку они имеют очень тесную связь. И это понимание нейронных сетей мозга открыло горизонты для разработки систем искусственных нейронных сетей и адаптивных систем, предназначенных для обучения и адаптации к ситуациям и входным данным.

Подпись к изображению: искусственный нейрон

Источник изображения

Биологические нейронные сети против искусственных нейронных сетей

Человеческий мозг состоит примерно из 86 миллиардов нейронов и более 100 триллионов синапсов. В искусственных нейронных сетях количество нейронов составляет от 10 до 1000. Но мы не можем сравнивать возможности биологических и искусственных нейронных сетей только по количеству нейронов. Есть и другие факторы, которые необходимо учитывать. В искусственных нейронных сетях много слоев, и они связаны между собой для решения задач классификации.

Биологические нейронные сети допускают большую неоднозначность данных. Однако искусственные нейронные сети требуют несколько точных, структурированных и отформатированных данных, чтобы выдерживать двусмысленность. Биологические нейронные сети до определенного уровня отказоустойчивы, и незначительные сбои не всегда приводят к потере памяти.

Мозг может восстанавливаться и исцеляться до определенной степени. Но искусственные нейронные сети не предназначены для отказоустойчивости или самовосстановления. Иногда мы все еще можем восстановиться, сохранив текущие значения веса модели и продолжив обучение из сохраненного состояния.

Говоря об энергопотреблении, мозгу требуется около 20% всей энергии человеческого тела, что эквивалентно примерно 20 Вт, что является исключительно эффективным. Но компьютерам требуется огромное количество вычислительной мощности для решения той же задачи, и они также выделяют много тепла во время вычислений.

Искусственные нейронные сети были вдохновлены биологическими нейронными сетями человеческого тела. Моделирование биологических нейронных сетей стало решающим шагом в развитии искусственных нейронных сетей. Многие ученые пытались понять работу мозга. Искусственные нейронные сети сегодня используются для различных приложений, некоторые из них связаны с биологией, а большинство из них связаны с инженерией.

Несмотря на то, что биологические нейронные сети и искусственные нейронные сети похожи по функциям, они все же имеют много различий. Было предпринято много попыток понять сложный механизм биологических нейронных сетей . Тем не менее, они по-прежнему хранят много секретов, которые помогут раскрыть и вдохновить будущее искусственного интеллекта.

Заключение

Если вам интересно освоить машинное обучение и искусственный интеллект, повысьте свою карьеру, получив степень магистра наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта в IIIT-B и Ливерпульском университете Джона Мура.