П:
Како су логички претварачи АИ и градивни блокови за неуронске мреже?
О:Логичке капије су логичне конструкције које чине оквир за генерисање пута у рачунарској обради. Употреба логичких прозора у рачунарима претходи сваком модерном раду на вештачкој интелигенцији или неуронским мрежама. Међутим, логичке капије пружају грађевинске блокове за машинско учење, вештачку интелигенцију и све што долази уз то.
Логичка капија олакшава избор излаза у зависности од улаза у рачунарски систем. У рано време, ово је довело до поређења микропроцесора и људског мозга.
Како је рад на неуронским мрежама почео да се развија годинама касније, ушла је филозофија која се зове „конеционизам“. Конекционизам, који на неки начин потиче из четрдесетих година КСКС века, идеја је да се сложени обрасци понашања стварају комбинованим радом појединих малих јединица - на пример, у мозгу, неуронима.
Све ово довело је до идеје да се програмирање користи, а заузврат, логичка врата за сложеније процесе. Једна од дефиниција машинског учења је да се рачунарски програм развија изван граница онога што је првобитно дато као улаз. Другим речима, машина учи како иде. И даље користи логичке капије за обраду задатих улаза и излаза, али употреба логичких капија за рачунање ради на битно другачији начин.
Настављајући проучавање људског мозга и перформансе неурона и синапси, научници су све ближи могућностима да моделирају део ове активности рачунарским системима. Овде ће логичка капија извршити дело људског неурона.
Погледајте овај одломак из научног рада о дизајну различитих логичких капија у неуронским мрежама:
„Очигледно је да неурон изводи еквивалент логичке ОР операције на ексцитацијским улазима - ако присуство импулса представља логичку вредност„ 1 “, тада неуро ОР врата може реализовати неурон са два побудна сигнала улаза и излаза који се враћају као инхибиторни улаз. Ово последње осигурава да се неурон врати у опуштено стање када престаје ексцитација, што одговара логичкој вредности „0.“ ОР-неуронски врат показује различита кашњења „укључивања“ и „искључивања“ која се мењају, у зависности од прошлих и садашњих улаза. “- Суриатеја Иелламрају, ет. ал., „Дизајн различитих логичких капија у неуронским мрежама“
Из овог читања је очигледно да се уске корелације могу успоставити између перформанси ОР-ове логичке капије и перформансе неурона који ради на бинарно узбуђеним или опуштеним улазима.
Имајући то у виду, рад вештачке интелигенције често укључује употребу логичких пролаза у рачунарским системима за моделирање врста понашања које излажу неурони у људском мозгу. Опсег овог успеха моделирања одредиће будуће способности снажне вештачке интелигенције - било да ћемо помоћу изузетно напредног моделирања створити осетљиве технологије или да ли се људски ум покаже довољно сложеним и сложеним да ограничи или ограничи ову врсту технолошког развоја.
У чланку о Медијуму, ВВ Преетхам говори о подучавању логике за неуронске мреже коришћењем примењених логичких капија. Овај детаљни водич показује како представити употребу логичких пролаза и кода на начине који симулирају рад људских неурона.
На овај начин, логичка врата, која су се рано појавила у развоју јучерашњих рачунарских система, и даље су основни ресурси за веома напредан рад у неуронским мрежама и усвајање све јачих машинских алата и вештачких интелигенција који ће драматично променити наше интеракције са технологијом у годинама које следе.
