โครงข่ายประสาทเทียม: ความสำคัญ ส่วนประกอบ & การเปรียบเทียบ

มนุษย์พยายามเลียนแบบระบบทางชีววิทยาหลายครั้ง และหนึ่งในนั้นคือโครงข่ายประสาทเทียมที่ได้รับแรงบันดาลใจจาก โครงข่ายประสาทชีวภาพ ในสิ่งมีชีวิต อย่างไรก็ตาม มันมีความแตกต่างกันอย่างมากในหลาย ๆ ด้าน ตัวอย่างเช่น นกเป็นแรงบันดาลใจให้มนุษย์สร้างเครื่องบิน และสัตว์สี่ขาเป็นแรงบันดาลใจให้เราพัฒนารถยนต์

คู่เทียมนั้นทรงพลังและทำให้ชีวิตเราดีขึ้นอย่างแน่นอน Perceptrons ซึ่งเป็นบรรพบุรุษของเซลล์ประสาทเทียมถูกสร้างขึ้นเพื่อเลียนแบบบางส่วนของเซลล์ประสาททางชีววิทยา เช่น เดนไดรต์ แอกซอน และร่างกายของเซลล์โดยใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ และข้อมูลใดๆ ก็ตามที่เรามีเกี่ยวกับ โครงข่ายประสาท เทียม ทางชีววิทยา

ชำระเงิน: แนวคิดโครงการปัญญาประดิษฐ์

องค์ประกอบและการทำงานของโครงข่ายประสาทเทียม

คำบรรยายภาพ: ส่วนต่างๆ ของโครงข่ายประสาทเทียม

ที่มาของภาพ

ในสิ่งมีชีวิต สมองเป็นหน่วยควบคุมของโครงข่ายประสาท และมีหน่วยย่อยต่างๆ ที่ดูแลการมองเห็น ประสาทสัมผัส การเคลื่อนไหว และการได้ยิน สมองเชื่อมต่อกับเครือข่ายเส้นประสาทที่หนาแน่นไปยังเซ็นเซอร์และนักแสดงที่เหลือของร่างกาย มีเซลล์ประสาทประมาณ 10ªª เซลล์ในสมอง และสิ่งเหล่านี้เป็นส่วนประกอบสำคัญของระบบประสาทส่วนกลางที่สมบูรณ์ของร่างกายที่มีชีวิต

เซลล์ประสาทเป็นหน่วยการสร้างพื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียม ในระบบทางชีววิทยา เซลล์ประสาทเป็นเซลล์เหมือนกับเซลล์อื่นๆ ของร่างกาย ซึ่งมีรหัส DNA และถูกสร้างขึ้นในลักษณะเดียวกับเซลล์อื่นๆ แม้ว่ามันอาจมี DNA ต่างกัน แต่หน้าที่นี้ก็คล้ายคลึงกันในสิ่งมีชีวิตทั้งหมด เซลล์ประสาทประกอบด้วยสามส่วนหลัก: ร่างกายของเซลล์ (เรียกอีกอย่างว่าโซมา) เดนไดรต์ และแอกซอน เดนไดรต์เป็นเหมือนเส้นใยที่แตกแขนงไปในทิศทางที่ต่างกันและเชื่อมต่อกับหลายเซลล์ในกระจุกนั้น

เดนไดรต์รับสัญญาณจากเซลล์ประสาทรอบๆ และแอกซอนจะส่งสัญญาณไปยังเซลล์ประสาทอื่นๆ ที่ขั้วปลายของแอกซอน การสัมผัสกับเดนไดรต์จะทำผ่านไซแนปส์ แอกซอนเป็นเส้นใยยาวที่ส่งสัญญาณเอาต์พุตเป็นแรงกระตุ้นไฟฟ้าตามความยาว เซลล์ประสาทแต่ละเซลล์มีแอกซอนหนึ่งอัน แอกซอนส่งผ่านแรงกระตุ้นจากเซลล์ประสาทหนึ่งไปยังอีกเซลล์หนึ่งเหมือนเอฟเฟกต์โดมิโน

เรียนรู้ หลักสูตร AI จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

ทำไมต้องเข้าใจโครงข่ายประสาทเทียมชีวภาพ?

สำหรับการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์สำหรับโครงข่ายประสาทเทียม การวิเคราะห์เชิงทฤษฎีของโครงข่ายประสาทเทียมทางชีววิทยามีความสำคัญเนื่องจากมีความสัมพันธ์ที่ใกล้ชิดกันมาก และความเข้าใจเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทของสมองได้เปิดโลกทัศน์สำหรับการพัฒนาระบบโครงข่ายประสาทเทียมและระบบดัดแปลงที่ออกแบบมาเพื่อเรียนรู้และปรับให้เข้ากับสถานการณ์และปัจจัยนำเข้า

คำบรรยายภาพ: เซลล์ประสาทเทียม

ที่มาของภาพ

โครงข่ายประสาทเทียมกับโครงข่ายประสาทเทียม

สมองของมนุษย์ประกอบด้วยเซลล์ประสาทประมาณ 86 พันล้านเซลล์ และไซแนปส์มากกว่า 100 ล้านล้านเซลล์ ในโครงข่ายประสาทเทียม จำนวนเซลล์ประสาทจะอยู่ที่ประมาณ 10 ถึง 1,000 แต่เราไม่สามารถเปรียบเทียบความสามารถของโครงข่ายประสาทเทียมและชีวภาพโดยอิงจากจำนวนเซลล์ประสาทเท่านั้น มีปัจจัยอื่น ๆ ที่ต้องพิจารณาด้วย โครงข่ายประสาทเทียมมีหลายชั้น และเชื่อมต่อถึงกันเพื่อแก้ปัญหาการจำแนกประเภท

โครงข่ายประสาทเทียมชีวภาพ สามารถทนต่อความคลุมเครือในข้อมูลได้มาก อย่างไรก็ตาม โครงข่ายประสาทเทียมต้องการข้อมูลที่ค่อนข้างแม่นยำ มีโครงสร้าง และจัดรูปแบบเพื่อให้สามารถทนต่อความกำกวมได้ โครงข่ายประสาทเทียมชีวภาพมีความทนทานต่อข้อผิดพลาดในระดับหนึ่ง และความล้มเหลวเล็กน้อยจะไม่ส่งผลให้สูญเสียความทรงจำเสมอไป

สมองสามารถฟื้นตัวและรักษาได้ในระดับหนึ่ง แต่โครงข่ายประสาทเทียมไม่ได้ออกแบบมาสำหรับความทนทานต่อข้อผิดพลาดหรือการสร้างตัวเองใหม่ บางครั้งเรายังสามารถฟื้นตัวได้ด้วยการบันทึกค่าน้ำหนักปัจจุบันของโมเดลและดำเนินการฝึกต่อจากสถานะที่บันทึกไว้

เมื่อพูดถึงการใช้พลังงาน สมองต้องการพลังงานประมาณ 20% ของพลังงานในร่างกายมนุษย์ทั้งหมด เทียบเท่ากับประมาณ 20 วัตต์ ซึ่งมีประสิทธิภาพมากเป็นพิเศษ แต่คอมพิวเตอร์ต้องการพลังในการคำนวณจำนวนมหาศาลในการแก้ปัญหาเดียวกัน และพวกมันยังสร้างความร้อนจำนวนมากระหว่างการคำนวณด้วย

โครงข่ายประสาทเทียมได้รับแรงบันดาลใจจาก โครงข่ายประสาทเทียม ของร่างกายมนุษย์ การสร้างแบบจำลอง โครงข่ายประสาทเทียม เป็นขั้นตอนสำคัญในการพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียม นักวิทยาศาสตร์หลายคนพยายามที่จะเข้าใจการทำงานของสมอง โครงข่ายประสาทเทียมในปัจจุบันมีการใช้งานที่หลากหลาย บางส่วนมีความเกี่ยวข้องทางชีววิทยา และส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับวิศวกรรม

แม้ว่า โครงข่ายประสาท เทียมและโครงข่ายประสาทเทียมจะทำหน้าที่คล้ายคลึงกัน แต่ก็ยังมีความแตกต่างมากมาย มีการพยายามหลายครั้งเพื่อทำความเข้าใจกลไกที่ซับซ้อนของ โครงข่ายประสาท เทียม ทางชีววิทยา กระนั้น พวกเขายังคงมีความลับมากมายในการปลดล็อกและสร้างแรงบันดาลใจให้กับอนาคตของปัญญาประดิษฐ์

บทสรุป

หากคุณอยากเชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่องและ AI ให้เพิ่มอาชีพของคุณด้วยวิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาการเรียนรู้ของเครื่องและ AI กับ IIIT-B และมหาวิทยาลัย Liverpool John Moores