Mạng nơ-ron nhân tạo là mạng nơ-ron thông dụng nhất. Đó là một chuỗi các tế bào thần kinh nhân tạo liên kết với nhau phức tạp được mô phỏng theo các tế bào thần kinh trong não người và được sử dụng trong trí thông minh nhân tạo để xử lý thông tin, học hỏi và đưa ra dự đoán.
Mạng Nơ-ron hoạt động như thế nào?
Tế bào thần kinh là tế bào cơ bản nhất của não người. Bộ não con người có nhiều tỷ tế bào thần kinh, chúng tương tác và giao tiếp với nhau, tạo thành mạng lưới thần kinh.
Những tế bào thần kinh này tiếp nhận nhiều đầu vào, từ những gì chúng ta nhìn thấy và nghe thấy đến cách chúng ta cảm nhận mọi thứ ở giữa, và sau đó gửi thông điệp đến các tế bào thần kinh khác, chúng sẽ phản ứng lại. Mạng thần kinh hoạt động là thứ cho phép con người suy nghĩ và quan trọng hơn là học hỏi.
Là một phương pháp thu nhận một lượng lớn dữ liệu, xử lý nó và đưa ra các dự đoán và quyết định dựa trên dữ liệu, mạng thần kinh của não người cho đến nay là lực lượng tính toán mạnh mẽ nhất mà con người biết đến.
PASIEKA / Hình ảnh Getty
Các loại mạng thần kinh
Mạng nơ-ron về mặt kỹ thuật là một thuật ngữ sinh học, trong khi mạng nơ-ron nhân tạo là loại mạng thần kinh dựa vào trí tuệ nhân tạo. Mặc dù bản thân từ này được sử dụng phổ biến nhất để chỉ mạng nơ-ron nhân tạo, nhưng bạn sẽ thường thấy mọi người đề cập đến mạng nơ-ron nhân tạo chỉ đơn giản là mạng nơ-ron.
Đương nhiên, mạng lưới thần kinh trong não người rất khác với mạng thần kinh được xây dựng nhân tạo. Tuy nhiên, cách thức hoạt động cơ bản của chúng để xử lý thông tin và đưa ra dự đoán vẫn như cũ.
Mặc dù mạng nơ-ron nhân tạo sẽ không phải là sự tái tạo hoàn hảo của mạng nơ-ron sinh học, nhưng mạng nơ-ron nhân tạo dựa trên và được mô phỏng theo mạng nơ-ron của não, chính xác là do sức mạnh tính toán của các mạng này.
Mạng Nơ-ron được sử dụng để làm gì?
Con người sử dụng mạng lưới thần kinh sinh học để xử lý thông tin, học hỏi và đưa ra dự đoán, ví dụ: suy nghĩ. Mạng nơ-ron nhân tạo hoạt động theo cách tương tự nhưng ở mức độ thấp hơn, vì mạng nơ-ron nhân tạo chưa thể phù hợp với độ phức tạp và sức mạnh của những mạng lưới thần kinh được tìm thấy trong não người.
Mạng nơ-ron nhân tạo cho phép trí tuệ nhân tạo phức tạp hơn, giống như thật và mạnh mẽ hơn thông qua học sâu, đó là quá trình mạng nơ-ron nhân tạo tự học và tự đưa ra quyết định.
Trí tuệ nhân tạo giống con người có thể thực hiện được với mạng nơ-ron tiên tiến và đủ dữ liệu để đào tạo (hoặc dạy) mạng nơ-ron. A. I., như nó xuất hiện trong phim, vẫn chưa tồn tại cho đến ngày nay, nhưng nếu có, thì học sâu thông qua mạng nơ-ron sẽ cung cấp sức mạnh cho trí thông minh này.
FAQ
Mạng thần kinh sâu là gì?
Còn được gọi là học sâu, nó là một lĩnh vực phụ của học máy trong A. I. xử lý các thuật toán được mô hình hóa trên cấu trúc và chức năng của não. Mạng nơron sâu được thiết kế để nhận dạng các mẫu số và dịch chúng thành dữ liệu trong thế giới thực, chẳng hạn như hình ảnh, văn bản hoặc âm thanh.
Mạng nơron phức hợp là gì?
Đó là một lớp thuật toán thần kinh sâu thường được sử dụng để phân tích hình ảnh trực quan. Mạng nơ-ron phức hợp nhận hình ảnh và trích xuất các tính năng bằng bộ lọc và được sử dụng chủ yếu để xử lý, phân loại và phân đoạn hình ảnh.
Mạng nơ-ron tuần hoàn là gì?
Đó là một loại mạng thần kinh nhân tạo thường được sử dụng để nhận dạng giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Mạng nơ-ron tuần hoàn sử dụng dữ liệu tuần tự hoặc dữ liệu chuỗi thời gian để giải quyết các vấn đề thời gian thường gặp trong dịch ngôn ngữ và nhận dạng giọng nói.
