Sinir ağı - nedir bu? Tanım, anlam ve kapsam

2024 Yazar: Leah Sherlock | [email protected]. Son düzenleme: 2023-12-17 05:52

Önceleri sadece bilim kurgu kitaplarından bilinen sinir ağı terimi, son yıllarda son yıllardaki bilimsel gelişmelerin ayrılmaz bir parçası olarak yavaş yavaş ve fark edilmeden toplum hayatına girmiştir. Tabii ki, oldukça uzun bir süredir oyun endüstrisine dahil olan insanlar bunun bir sinir ağı olduğunu biliyorlardı. Ancak günümüzde bu terim herkes tarafından bulunur, geniş kitleler tarafından bilinir ve anlaşılır. Bu da kuşkusuz bilimin gerçek hayata daha da yaklaştığını ve gelecekte bizleri yeni atılımların beklediğini gösteriyor. Ve yine de, bir sinir ağı nedir? Kelimenin anlamını bulmaya çalışalım.

Bugün ve gelecek

Eski günlerde sinir ağı, Hort ve uzay yürüyüşçüleri yakından ilişkili kavramlardı, çünkü basit bir makineden çok daha üstün yeteneklere sahip yapay zeka ile tanışmak ancak insanların hayal gücünde ortaya çıkan bir fantezi dünyasında mümkün oldu. bazı yazarlar. Ve yine de, eğilimler öyle ki, son zamanlarda sıradan bir insanın etrafında gerçekte daha önce sadece bilim kurgu literatüründe bahsedilen bu nesnelerden daha fazla var. Bu, en şiddetli fantezi uçuşunun bile, belki er ya da geç gerçekte eşdeğerini bulacağını söylememize izin verir. Hit, sinir ağları hakkında kitaplar zatenşimdi on yıl öncesine göre gerçeklikle daha çok ortak noktası var ve kim bilir on yıl sonra ne olacak?

Modern gerçekliklerde bir sinir ağı, emrinizde yalnızca bir fotoğrafa sahip olarak insanları tanımlamanıza izin veren bir teknolojidir. Yapay zeka araba kullanma konusunda oldukça yeteneklidir, poker oynayabilir ve kazanabilir. Ayrıca, sinir ağları, daha önce imkansız olan bilgi işlem yeteneklerine başvurmanıza izin vererek, bilimsel keşifler yapmanın yeni yollarıdır. Bu, bugünün dünyasını anlamak için eşsiz bir şans verir. Ancak, yalnızca en son keşifleri açıklayan haberlerden, bir sinir ağının ne olduğu nadiren anlaşılır. Bu terim bir programa, bir makineye veya bir sunucu kompleksine mi uygulanmalı?

Genel görünüm

Sinir ağı kavramından da anlaşılacağı gibi (bu yazıda sunulan fotoğraflar da bunu anlamayı mümkün kılmaktadır) insan beyninin mantığına benzetilerek tasarlanmış bir yapıdır. Tabii ki, bu kadar yüksek düzeyde karmaşıklığa sahip tamamen biyolojik bir yapıyı kopyalamak şu anda gerçekçi görünmüyor, ancak bilim adamları zaten sorunu çözmeye gözle görülür şekilde yaklaşabildiler. Diyelim ki son zamanlarda oluşturulan sinir ağları oldukça etkili. Fantastik eserler yayınlayan Hort ve diğer yazarlar, eserlerini yazarken bilimin bu yıla kadar çok ileri adım atabileceğini pek bilmiyorlardı.

İnsan beyninin özelliği, çok sayıda elementten oluşan bir yapı olmasıdır.bilgi nöronlar aracılığıyla sürekli iletilir. Aslında, yeni sinir ağları da elektriksel darbelerin ilgili veri alışverişini sağladığı benzer yapılardır. Tek kelimeyle, tıpkı insan beynindeki gibi. Ve yine de net değil: geleneksel bir bilgisayardan herhangi bir fark var mı? Sonuçta, makine, bildiğiniz gibi, aralarında verilerin bir elektrik akımı aracılığıyla aktarıldığı parçalardan da yaratılmıştır. Uzay, sinir ağları hakkındaki kitaplarda, her şey genellikle büyüleyici görünür - bir bakışta karakterlerin neyle uğraştıklarını anladıkları devasa veya küçük makineler. Ama gerçekte durum şu ana kadar farklı.

Nasıl yapılır?

Sinir ağları hakkındaki bilimsel makalelerden de görebileceğiniz gibi (“Uzay Yürüyüşçüleri” maalesef bu kategoriye ait değil, ne kadar büyüleyici olurlarsa olsunlar), bu alandaki en ilerici yapıdaki fikir. yapay zeka, bireysel parçaları çok basit olan karmaşık bir yapı oluştururken. Aslında, insanlarla bir paralellik kurarak, bir benzerlik bulunabilir: diyelim ki, bir memelinin beyninin sadece bir kısmı büyük yeteneklere, yeteneklere sahip değildir ve akıllı davranış sağlayamaz. Ancak bir bütün olarak bir insan söz konusu olduğunda, böyle bir yaratık herhangi bir sorun yaşamadan zeka seviyesi testini sakince geçer.

Bu benzerliklere rağmen, yapay zeka oluşturmaya yönelik benzer bir yaklaşım birkaç yıl önce dışlandı. Bu, hem bilimsel makalelerden hem de sinir ağıyla ilgili bilim kurgu kitaplarından görülebilir (örneğin yukarıda bahsedilen “Uzay Yürüyüşçüleri”). Bu arada, bir dereceye kadar ifadeler bileCicero, modern sinir ağları fikriyle ilişkilendirilebilir: bir zamanlar, maymunların jetonlar üzerine yazılmış harfleri havaya atmalarını, böylece er ya da geç onlardan anlamlı bir metin oluşacağını oldukça yakıcı bir şekilde önerdi. Ve sadece 21. yüzyıl, böyle bir kötülüğün tamamen haksız olduğunu gösterdi. Sinir ağı ve bilim kurgu kendi yollarına gitti: Bir maymun ordusuna çok fazla jeton verirseniz, yalnızca anlamlı bir metin oluşturmakla kalmayacak, aynı zamanda dünya üzerinde güç kazanacaklar.

Güç birliktendir kardeşim

Çok sayıda deneyden öğrendiğimiz gibi, bir sinir ağını eğitmek, nesnenin kendisi çok sayıda öğe içerdiğinde başarıya yol açar. Bilim adamlarının şaka yaptığı gibi, aslında ana fikir, sonuçta ortaya çıkan topluluğun uyduğu bir dizi kural olduğundan, herhangi bir şeyden, hatta kibrit kutularından bile bir sinir ağı oluşturulabilir. Kurallar genellikle oldukça basittir, ancak veri işleme sürecini kontrol etmenize izin verir. Böyle bir durumda, bir nöron (yapay olsa da) bir cihaz, karmaşık bir yapı veya anlaşılmaz bir sistem değil, minimum enerji tüketimi ile uygulanan basit aritmetik işlemler olacaktır. Resmi olarak bilimde yapay nöronlara "algılayıcılar" denir. Sinir ağları ("Uzay Şelaleleri" bunu iyi bir şekilde göstermektedir) bazı bilim yazarlarının görüşüne göre çok daha karmaşık olmalıdır, ancak modern bilim, basitliğin de mükemmel sonuçlar verdiğini gösteriyor.

Yapay bir nöronun çalışması basittir: sayılar girilir, her birinin değeri hesaplanırbilgi bloğu, sonuçlar toplanır, çıktı bir birim veya "-1" değeridir. Okuyucu hiç düşmüşler arasında olmak istedi mi? Sinir ağları gerçekte tamamen farklı bir şekilde çalışır, en azından şu anda, bu nedenle, kendinizi bir fantezi çalışmasında hayal ederken, bunu unutmamalısınız. Aslında, modern bir insan yapay zeka ile çalışabilir, örneğin şöyle: bir resim gösterebilirsiniz ve elektronik sistem “ya - ya da” sorusuna cevap verecektir. Bir kişinin bir noktanın koordinat sistemini belirlediğini ve neyin tasvir edildiğini sorduğunu varsayalım - dünya veya diyelim ki gökyüzü. Bilgileri analiz ettikten sonra, sistem bir yanıt verir - büyük olasılıkla yanlış (AI'nın mükemmelliğine bağlı olarak).

Beğenerek

Modern sinir ağının mantığından da anlaşılacağı gibi, her elemanı sisteme sorulan sorunun doğru cevabını tahmin etmeye çalışıyor. Bu durumda, çok az doğruluk vardır, sonuç yazı tura atma sonucuyla karşılaştırılabilir. Ancak gerçek bilimsel çalışma, sinir ağını eğitme zamanı geldiğinde başlar. Uzay, yeni dünyaların keşfi, (modern bilim adamlarının sinir ağlarını kullanmaya güvendiği) evrenimizin fiziksel yasalarının özüne dair içgörü, yapay zekanın bir insandan çok daha verimli ve etkili bir şekilde öğreneceği anda açık hale gelecektir.

Gerçek şu ki sisteme soru soran kişi sorunun doğru cevabını bilir. Böylece programın bilgi bloklarına yazabilirsiniz. Doğru cevabı veren algılayıcı değer kazanır veburada yanlış cevap veren kişi kaybeder, para cezası alır. Her yeni program başlatma döngüsü, değer seviyesindeki değişiklik nedeniyle bir öncekinden farklıdır. Önceki örneğe dönersek: er ya da geç program, dünya ile uzayı açıkça ayırt etmeyi öğrenecektir. Sinir ağları daha etkili öğrenir, çalışma programı ne kadar doğru hazırlanır - ve oluşumu modern bilim adamlarına çok fazla çaba harcar. Daha önce belirlenen görevin bir parçası olarak: sinir ağına analiz için başka bir fotoğraf verilirse, muhtemelen hemen doğru bir şekilde işleyemez, ancak daha önce eğitim sırasında elde edilen verilere dayanarak, nerede olduğunu doğru bir şekilde anlayacaktır. dünya ve bulutlar, uzay ya da başka bir şey nerede.

Bir fikri gerçeğe uygulamak

Elbette, gerçekte, sinir ağları, ilkenin kendisi aynı kalsa da, yukarıda açıklananlardan çok daha karmaşıktır. Sinir ağının oluşturulduğu öğelerin ana görevi, sayısal bilgileri sistematize etmektir. Çok sayıda öğe birleştirildiğinde, giriş bilgisi dışarıdan değil, sistemleştirme işini zaten yapmış olan algılayıcıdan gelebileceğinden, görev daha karmaşık hale gelir.

Yukarıdaki göreve geri dönersek, o zaman sinir ağının içinde aşağıdaki süreçleri bulabilirsin: bir nöron mavi pikselleri diğerlerinden ayırır, diğeri koordinatları işler, üçüncüsü birinci tarafından alınan verileri analiz eder. iki, ona göre yerin mi yoksa göğün mü verili bir noktada olduğuna karar verir. Ayrıca, mavi ve diğer piksellere ayırma, aynı anda birkaç nörona emanet edilebilir ve aldıkları bilgiler özetlenebilir. verecek olan algılayıcılardaha iyi ve daha doğru bir sonuç, sonunda daha yüksek bir değer şeklinde bir bonus alacak ve herhangi bir görevi yeniden işlerken sonuçları bir öncelik olacaktır. Tabii ki, sinir ağı son derece hacimli çıkıyor ve içinde işlenen bilgiler hiç de katlanılmaz bir dağ olacak, ancak gelecekte hataları dikkate almak ve analiz etmek ve bunları önlemek mümkün olacak. Birçok bilim kurgu kitabında bulunan büyük ölçüde sinir ağı tabanlı implantlar bu şekilde çalışır (tabii ki yazarlar nasıl çalıştığını düşünmekle uğraşmadıkça).

Tarihi kilometre taşları

Laik olmayanları şaşırtabilir, ancak ilk sinir ağları 1958'de ortaya çıktı. Bunun nedeni, yapay nöronların cihazının, aralarında bilgilerin ikili sayı sistemi biçiminde iletildiği diğer bilgisayar elemanlarına benzer olmasıdır. Altmışlı yılların sonunda, sinir ağlarının ilkelerinin uygulandığı Mark I Perceptron adlı bir makine icat edildi. Bu, ilk sinir ağının, ilk bilgisayarın yapımından yalnızca on yıl sonra ortaya çıktığı anlamına gelir.

İlk sinir ağının ilk nöronları dirençlerden, radyo tüplerinden oluşuyordu (o zamanlar, modern bilim adamlarının kullanabileceği böyle bir kod henüz geliştirilmemişti). Bir sinir ağıyla çalışmak, iki katmanlı bir ağ oluşturan Frank Rosenblatt'ın göreviydi. Harici verileri ağa iletmek için 400 piksel çözünürlüğe sahip bir ekran kullanıldı. Makine kısa sürede geometrik şekilleri tanıyabildi. Bu zaten, teknik çözümlerin geliştirilmesiyle sinir ağlarınınmektupları okumayı öğrenin. Ve kim bilir daha neler var?

İlk sinir ağı

Tarihten de anlaşılacağı gibi, Rosenblatt işiyle kelimenin tam anlamıyla yandı, mükemmel bir şekilde odaklandı, nörofizyoloji uzmanıydı. Teknik bir düzenlemede insan beyninin nasıl uygulanacağını herkesin anlayabileceği büyüleyici ve popüler bir üniversite kursunun yazarıydı. O zaman bile, bilim topluluğu yakında hareket edebilen, konuşabilen ve kendilerine benzer sistemler oluşturabilen akıllı robotlar oluşturmak için gerçek fırsatlar olacağını umuyordu. Kim bilir, belki bu robotlar başka gezegenleri kolonileştirmeye giderdi?

Rosentblatt bir meraklıydı ve onu anlayabilirsiniz. Bilim adamları, matematiksel mantık tamamen bir makinede somutlaştırılırsa yapay zekanın gerçekleştirilebileceğine inanıyorlardı. Bu noktada Turing testi zaten mevcuttu, Asimov robotik fikrini popülerleştirdi. Bilim topluluğu, Evren'in keşfinin an meselesi olduğuna ikna olmuştu.

Şüphecilik haklı

Altmışlarda zaten yapay zeka üzerinde çalışan Rosenblatt ve diğer büyük beyinlerle tartışan bilim adamları vardı. Kendi alanında iyi bilinen Marvin Minsky'nin yayınlarından, fabrikasyon mantığı hakkında oldukça doğru bir fikir elde edilebilir. Bu arada, Isaac Asimov ve Stanley Kubrick'in Minsky'nin yeteneklerinden çok bahsettikleri biliniyor (Minsky, A Space Odyssey üzerinde çalışmasına yardımcı oldu). Minsky, sinir ağlarının oluşturulmasına karşı değildi. Kubrick'in filmi tanıklık ediyor ve bilimsel kariyerinin bir parçası olarak ellili yıllarda makine öğrenimi ile uğraşıyordu. Bununla birlikte, Minsky hatalı görüşler konusunda kategorikti ve o anda hala sağlam bir temel olmayan umutları eleştiriyordu. Bu arada, Douglas Adams'ın kitaplarından Marvin, Minsky'nin adını almıştır.

Sinir ağlarının eleştirisi ve o zamanın yaklaşımı 1969 tarihli "Perceptron" yayınında sistematize edilmiştir. Pek çok insanın sinir ağlarına olan ilgisini daha ilk günden öldüren bu kitaptı, çünkü mükemmel bir üne sahip bir bilim adamı, İlk Markos'un bir takım kusurları olduğunu açıkça gösterdi. İlk olarak, yalnızca iki katmanın varlığı açıkça yetersizdi ve devasa boyutuna ve büyük enerji tüketimine rağmen makine çok az şey yapabilirdi. İkinci eleştiri noktası ise Rosenblatt tarafından ağ eğitimi için geliştirilen algoritmalara ayrılmıştı. Minsky'ye göre, hatalarla ilgili bilgiler yüksek bir olasılıkla kayboldu ve gerekli katman, durumun doğru bir analizi için tam miktarda veri almadı.

İşler durdu

Minsky'nin ana fikri, meslektaşlarını gelişimi iyileştirmeye teşvik etmek için hataları işaret etmek olmasına rağmen, durum farklıydı. Rosenblatt 1971'de öldü ve çalışmalarına devam edecek kimse yoktu. Bu dönemde bilgisayar çağı başladı ve bu teknoloji alanı büyük adımlarla ilerliyordu. Matematik ve bilgisayar bilimlerindeki en iyi beyinler bu sektörde istihdam edildi ve yapay zeka mantıksız bir enerji ve kaynak israfı gibi görünüyordu.

Sinir ağları, on yıldan fazla bir süredir bilim camiasının dikkatini çekmedi. Dönüm noktası, siberpunk'ın modaya girmesiyle geldi. Hataların yüksek doğrulukla hesaplanabileceği formüller bulmak mümkündü. 1986'da Minsky tarafından formüle edilen problem zaten üçüncü bir çözüm buldu (üçü de bağımsız bilim adamları grupları tarafından geliştirildi) ve meraklıları yeni bir alanı keşfetmeye teşvik eden bu keşif oldu: sinir ağları üzerindeki çalışmalar yeniden aktif hale geldi. Ancak algılayıcı terimi sessizce yerini bilişsel hesaplamaya bıraktı, deneysel cihazlardan kurtuldu, en etkili programlama tekniklerini kullanarak kodlamayı kullanmaya başladı. Sadece birkaç yıl ve nöronlar zaten oldukça ciddi görevlerle başa çıkabilecek karmaşık yapılara monte edildi. Zamanla, örneğin insan el yazısını okumak için programlar oluşturmak mümkün oldu. İlk ağlar kendi kendine öğrenme yeteneğine sahip görünüyordu, yani bilgisayarı kontrol eden kişiden bir ipucu olmadan bağımsız olarak doğru cevapları buldular. Sinir ağları pratikte uygulamalarını bulmuşlardır. Örneğin, Amerika'daki bankacılık yapılarında çeklerdeki sayıları tanımlayan programlar kullanılmaktadır.

Çabuk ilerleyin

90'larda, nöral ağların bilim adamlarının özel ilgi göstermesini gerektiren önemli bir özelliğinin, bir insandan talimat almadan doğru çözümü aramak için belirli bir alanı keşfetme yeteneği olduğu ortaya çıktı. Program, temelinde davranış kuralları oluşturduğu deneme yanılma yöntemini kullanır.

Bu döneme bir ilgi dalgası damgasını vurduhalk için derme çatma robotlar. Dünyanın her yerinden meraklı tasarımcılar aktif olarak kendi öğrenme yeteneğine sahip robotlarını tasarlamaya başladılar. 1997'de bu, dünya çapındaki ilk gerçekten ciddi başarıydı: ilk kez bir bilgisayar dünyanın en iyi satranç oyuncusu Garry Kasparov'u yendi. Ancak doksanların sonunda bilim adamları tavana ulaştıklarına ve yapay zekanın daha fazla gelişemeyeceğine karar verdiler. Ayrıca, iyi optimize edilmiş bir algoritma, aynı problemleri çözmede herhangi bir sinir ağından çok daha verimlidir. Arşiv metinlerinin tanınması gibi bazı işlevler sinir ağlarında kaldı, ancak daha karmaşık bir şey mevcut değildi. Temel olarak, modern bilim adamlarının dediği gibi, teknik yetenek eksikliği vardı.

Zamanımız

Sinir ağları günümüzde en karmaşık problemleri “çözüm kendiliğinden bulur” yöntemini kullanarak çözmenin bir yoludur. Aslında, bu herhangi bir bilimsel devrimle bağlantılı değildir, sadece modern bilim adamları, programlama dünyasının aydınlatıcıları, bir kişinin daha önce sadece genel anlamda hayal edebileceğini uygulamaya koymalarına izin veren güçlü bir tekniğe erişebilir. Cicero'nun maymunlar ve jetonlarla ilgili sözüne dönecek olursak: Hayvanlara doğru cümle için onlara ödül verecek birini atarsanız, o sadece anlamlı bir metin oluşturmakla kalmayacak, aynı zamanda yeni bir "Savaş ve Barış" yazacaktır ve daha kötüsü olmaz.

Günümüzün sinir ağları bilgi teknolojileri alanında çalışan en büyük firmalarla hizmet vermektedir. Bunlar, güçlü sunucular aracılığıyla uygulanan çok katmanlı sinir ağlarıdır. World Wide Web'in olanaklarını kullanarak, son on yılda birikmiş bilgi dizileri.