Biyolojik Sinir Ağı: Önemi, Bileşenleri ve Karşılaştırma

İnsanlar biyolojik sistemleri taklit etmek için çeşitli girişimlerde bulunmuşlardır ve bunlardan biri canlı organizmalardaki biyolojik sinir ağlarından esinlenen yapay sinir ağlarıdır. Ancak, birkaç yönden çok farklıdırlar. Örneğin, kuşlar insanlara uçak yapmaları için ilham verdi ve dört ayaklı hayvanlar bize araba geliştirmeleri için ilham verdi.

Yapay muadilleri kesinlikle daha güçlüdür ve hayatımızı daha iyi hale getirir. Yapay nöronların öncülleri olan algılayıcılar, matematiksel modeller, elektronikler ve biyolojik sinir ağları hakkında sahip olduğumuz sınırlı bilgiler kullanılarak biyolojik bir nöronun dendrit, akson ve hücre gövdesi gibi belirli kısımlarını taklit etmek için yaratılmıştır .

Ödeme: Yapay Zeka Proje Fikirleri

Biyolojik Sinir Ağlarının Bileşenleri ve Çalışması

Image caption: Biyolojik bir sinir ağının parçaları

Görüntü kaynağı

Canlı organizmalarda beyin, sinir ağının kontrol birimidir ve görme, duyular, hareket ve işitme ile ilgilenen farklı alt birimleri vardır. Beyin yoğun bir sinir ağıyla vücudun diğer sensörlerine ve aktörlerine bağlıdır. Beyinde yaklaşık 10ªª nöron vardır ve bunlar canlı vücudun tüm merkezi sinir sisteminin yapı taşlarıdır.

Nöron, sinir ağlarının temel yapı taşıdır. Biyolojik sistemlerde nöron, vücudun herhangi bir hücresi gibi, DNA koduna sahip ve diğer hücrelerle aynı şekilde üretilen bir hücredir. Farklı DNA'ya sahip olsa da, işlev tüm organizmalarda benzerdir. Bir nöron üç ana bölümden oluşur: hücre gövdesi (Soma olarak da adlandırılır), dendritler ve akson. Dendritler, farklı yönlerde dallanmış lifler gibidir ve bu kümedeki birçok hücreye bağlıdır.

Dendritler çevredeki nöronlardan gelen sinyalleri alır ve akson sinyali diğer nöronlara iletir. Aksonun bitiş ucunda, dendrit ile temas bir sinaps yoluyla sağlanır. Akson, çıkış sinyalini uzunluğu boyunca elektrik darbeleri olarak taşıyan uzun bir elyaftır. Her nöronun bir aksonu vardır. Aksonlar, bir domino etkisi gibi bir nörondan diğerine uyarıları iletir.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Yapay Zeka Kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

Biyolojik Sinir Ağlarını Neden Anlamalısınız?

Yapay sinir ağları için matematiksel modeller oluşturmak için, biyolojik sinir ağlarının teorik analizi, çok yakın bir ilişkiye sahip oldukları için esastır. Ve beynin sinir ağlarına ilişkin bu anlayış, durumları ve girdileri öğrenmek ve bunlara uyum sağlamak için tasarlanmış yapay sinir ağları sistemlerinin ve uyarlanabilir sistemlerin geliştirilmesi için ufuklar açmıştır.

Resim yazısı: Yapay bir nöron

Görüntü kaynağı

Biyolojik Sinir Ağları ve Yapay Sinir Ağları

İnsan beyni yaklaşık 86 milyar nörondan ve 100 trilyondan fazla sinapstan oluşur. Yapay sinir ağlarında nöron sayısı 10 ile 1000 arasındadır. Ancak biyolojik ve yapay sinir ağlarının yeteneklerini sadece nöron sayısına göre kıyaslayamayız. Ayrıca dikkate alınması gereken başka faktörler de vardır. Yapay sinir ağlarında birçok katman vardır ve bunlar sınıflandırma problemlerini çözmek için birbirine bağlıdır.

Biyolojik sinir ağları , verilerde çok fazla belirsizliği tolere eder. Bununla birlikte, yapay sinir ağları, belirsizliği tolere etmek için biraz kesin, yapılandırılmış ve biçimlendirilmiş verilere ihtiyaç duyar. Biyolojik sinir ağları belirli bir seviyeye kadar hataya dayanıklıdır ve küçük arızalar her zaman hafıza kaybına neden olmaz.

Beyin bir dereceye kadar iyileşebilir ve iyileşebilir. Ancak yapay sinir ağları, hata toleransı veya kendi kendini yenileme için tasarlanmamıştır. Yine de bazen modelin mevcut ağırlık değerlerini kaydederek ve kaydedilen durumdan eğitime devam ederek toparlanabiliyoruz.

Güç tüketiminden bahsetmişken, beyin tüm insan vücudunun enerjisinin yaklaşık %20'sine ihtiyaç duyar, bu da son derece verimli olan yaklaşık 20 watt'a eşittir. Ancak bilgisayarlar aynı sorunu çözmek için muazzam miktarda hesaplama gücüne ihtiyaç duyarlar ve ayrıca hesaplama sırasında çok fazla ısı üretirler.

Yapay sinir ağları , insan vücudunun biyolojik sinir ağlarından esinlenmiştir . Biyolojik sinir ağlarının modellenmesi, yapay sinir ağlarının geliştirilmesinde çok önemli bir adımdı. Birçok bilim adamı beynin işleyişini anlamaya çalıştı. Günümüzde yapay sinir ağları çeşitli uygulamalar için kullanılmaktadır, bazıları biyolojik olarak, çoğu da mühendislikle ilgilidir.

Biyolojik sinir ağları ve yapay sinir ağları işlev olarak benzer olsalar da yine de birçok farklılıkları vardır . Biyolojik sinir ağlarının karmaşık mekanizmasını anlamak için birçok girişimde bulunulmuştur . Yine de, yapay zekanın geleceğini ortaya çıkarmak ve ilham vermek için hala birçok sır saklıyorlar.

Çözüm

Makine öğrenimi ve yapay zekada ustalaşmayı merak ediyorsanız, IIIT-B ve Liverpool John Moores Üniversitesi ile Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Yüksek Lisansımızla kariyerinizi artırın.