Î:
Cum sunt porțile logice precursoare ale AI și blocurile de construcție pentru rețelele neuronale?
A:Porțile logice sunt construcțiile logice care alcătuiesc cadrul pentru generarea căii în procesarea computerului. Utilizarea porților logice în computere este anterioară oricărei lucrări moderne asupra inteligenței artificiale sau a rețelelor neuronale. Cu toate acestea, porțile logice oferă blocurile de învățare a mașinilor, inteligența artificială și tot ceea ce vine odată cu aceasta.
O poartă logică facilitează alegerea ieșirilor în funcție de intrarea într-un sistem de calcul. Mai devreme, acest lucru a dus la comparații între un microprocesor și creierul uman.
Pe măsură ce munca pe rețelele neuronale a început să evolueze ani mai târziu, a intrat în joc o filozofie numită „conexionism”. Conexiunismul, care, în unele moduri, datează din anii '40, este ideea că tiparele comportamentale complexe sunt generate prin munca combinată a unităților mici individuale - de exemplu, în creier, neuroni.
Toate acestea au dus la ideea utilizării programării și, la rândul lor, porțile logice de bază, pentru procese mai complexe. Una dintre definițiile învățării automate este că programul de calculator evoluează dincolo de limitele a ceea ce a fost dat inițial ca o intrare. Cu alte cuvinte, mașina învață așa cum merge. Încă folosește porțile logice pentru procesarea intrărilor și ieșirilor date, dar utilizarea porților logice pentru calcul funcționează într-un mod fundamental diferit.
Continuând să studieze creierul uman și performanțele neuronilor și sinapselor, oamenii de știință sunt din ce în ce mai aproape de a putea modela o parte din această activitate cu sisteme de calcul. Aici, poarta logică va face munca unui neuron uman.
Luați în considerare acest extras dintr-o lucrare savantă privind proiectarea diferitelor porți logice în rețelele neuronale:
„Este evident că neuronul realizează echivalentul unei operații logice OR pe intrările excitatorii - dacă prezența impulsurilor reprezintă o valoare logică de '1', atunci comportamentul unei porți OR poate fi realizat de un neuron cu două excitatorii intrările și ieșirile reduse ca o intrare inhibitoare. Acesta din urmă asigură că neuronul revine la o stare relaxată atunci când excitația încetează, ceea ce corespunde unei valori logice de '0.' Neuronul OR-gate prezintă întârzieri distincte de „activare” și „dezactivare” care se schimbă, în funcție de inputurile din trecut și din prezent. ”- Suryateja Yellamraju, et. al., „Proiectarea diferitelor porți logice în rețelele neuronale”
Din această lectură este evident că se pot face corelații strânse între performanța unei porți logice OR și performanța unui neuron care lucrează pe inputuri binare excitate sau relaxate.
Având în vedere acest lucru, munca de inteligență artificială include adesea utilizarea porților logice în sistemele de calcul pentru a modela tipurile de comportament care sunt expuse de neuroni în creierul uman. Amploarea acestui succes de modelare va determina capabilitățile viitoare ale inteligenței artificiale puternice - fie prin modelare extrem de avansată, putem crea tehnologii senzitive sau dacă mintea umană se dovedește suficient de complexă și elaborată pentru a restricționa sau limita acest tip de dezvoltare tehnologică.
Într-un articol despre Medium, VV Preetham vorbește despre predarea logicii rețelelor neuronale prin utilizarea porților logice aplicate. Acest tutorial detaliat arată cum să reprezinte utilizarea porților logice și a codului, în moduri care simulează munca neuronilor umani.
În acest fel, porțile logice, care au apărut la începutul dezvoltării sistemelor de calcul de ieri, continuă să fie resursele de bază pentru munca foarte avansată în rețelele neuronale și adoptarea unor instrumente de învățare a mașinilor și a inteligenței artificiale din ce în ce mai puternice, care ne vor schimba dramatic interacțiunile. cu tehnologie în anii următori.
