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Kretov Nikolai Nikolaevich: L'intelligenza della rete neurale è un mito o una realtà?

Allo stato attuale, quando in varie attività produttive è necessario un sostituto della mano umana, che sappia valutare la situazione e prendere, a volte per una persona, decisioni molto complesse, c'è una lotta sul mercato tra produttori di alte tecnologie capaci in qualche modo di svolgere compiti intellettuali.

Già in Occidente e in altri paesi altamente sviluppati viene utilizzata una tecnologia come le reti neurali. Secondo molti scienziati, le reti neurali sono il futuro dell'informatica. Allora, cos'è una rete neurale?

Una rete neurale è interconnessa con neuroni simulati (un modello di neuroni situati nel cervello umano). Questa struttura consente di analizzare i dati di input e di restituire il risultato dei calcoli. Il numero di input di rete è uguale alla quantità di dati che deve elaborare e il numero di output dipende dalla forma in cui è necessario ottenere la soluzione al problema. Con l'aiuto delle reti neurali, puoi risolvere quasi tutti i problemi.

Un esempio frequentemente citato di problemi di rete neurale è il problema del riconoscimento di schemi. L'immagine (diciamo in bianco e nero) mostra la lettera. Il nostro compito è riconoscere questa lettera. Questo è un compito tipico per le reti neurali ed è molto difficile risolverlo utilizzando qualsiasi altra tecnologia. Ed è molto facile tradurre questo compito in un linguaggio di rete neurale: supponiamo di avere un'immagine in bianco e nero di 30 * 30 pixel, quindi la nostra rete neurale avrà 900 ingressi, ognuno dei quali riceve un segnale bit uguale a 0 o 1 (a seconda del colore del pixel dato).Ci saranno 33 uscite (un output - una lettera) come risultato dei calcoli, all'uscita dovrebbe apparire un segnale che denota la lettera mostrata in figura (la più forte se si utilizzare segnali analogici).

Ma la rete neurale stessa non è in grado di risolvere correttamente il problema, quindi per cominciare deve essere addestrata. Cioè, per adattarsi a questo compito (regolare i pesi). Imparare una rete neurale è come insegnare a un bambino: mostri una lettera e guardi gli output della rete. Se l'output è errato, correggiamo i pesi necessari e così via fino al momento in cui la rete neurale fornisce molte risposte corrette. Quando la rete neurale è allenata, può prendere le giuste decisioni anche quando la situazione non le è familiare (la lettera è leggermente distorta).

Abbiamo considerato la topologia della rete neurale più semplice.

Questa è un'area molto promettente della scienza computazionale, che in futuro probabilmente sostituirà una persona in molte delle sue attività.

Riferimenti alla letteratura.