Створення штучних нейронних мереж було однією з перших спроб моделювати функціонування людського мозку для вирішення складних завдань. Проте лише у 1954 році Белмонту Фарлі та Веслі Кларку з Массачусетського технологічного інституту вдалося успішно реалізувати першу діючу модель нейронної мережі.
На той час обмеження комп’ютерної пам’яті не дозволяли використовувати більше 128 нейронів. Проте навіть за таких умов дослідникам вдалося навчити свою мережу розпізнавати прості шаблони. Їхній експеримент також виявив цікаву особливість: руйнування до 10% нейронів у вже натренованій мережі не знижувало її продуктивність. Це стало першим підтвердженням того, що штучні нейронні мережі можуть частково імітувати «пластичність» людського мозку, який здатний адаптуватися навіть після пошкодження.
Як працює нейронна мережа?
У основі штучної нейронної мережі лежить структура, що імітує роботу біологічних нейронів. У найпростішій моделі нейронної мережі є вхідні нейрони, які отримують сигнали, і вихідний нейрон, що генерує результат. Між цими нейронами існують зв’язки, кожна з яких має власну вагу.
Поріг активації
Кожен нейрон має так званий поріг активації. Якщо сумарна вага сигналів, що надходять до нейрона, перевищує цей поріг, нейрон активується. Наприклад, якщо поріг активації вихідного нейрона дорівнює 4, то лише сума сигналів, що дорівнює або перевищує 4, призведе до його активації.
На малюнку (який, на жаль, не можна відобразити в тексті) можна уявити модель із п’яти нейронів. Чотири з них є вхідними, а п’ятий — вихідним. Якщо активуються лише два вхідних нейрони, наприклад, X і Y, то їхні сигнали сумуються залежно від ваги зв’язків. Якщо ця сума не перевищує поріг активації, вихідний нейрон залишається «в спокої».
Процес навчання нейронної мережі
Навчання штучної нейронної мережі — це процес налаштування ваг зв’язків між нейронами, щоб мережа могла коректно реагувати на вхідні дані. Воно відбувається у два основних етапи:
- Оцінка результату. Зовнішній агент (наприклад, комп’ютерна програма) подає шаблон до нейронної мережі та перевіряє її реакцію. Якщо результат роботи мережі не збігається з бажаним, відбувається корекція.
- Корекція ваг. Ваги зв’язків між нейронами збільшуються або зменшуються залежно від того, наскільки результат мережі відповідає бажаному.
Алгоритм навчання
- Якщо мережа дає результат 0, а бажаний результат 1, ваги зв’язків, які активувалися, збільшуються. Це підвищує ймовірність активації нейрона наступного разу.
- Якщо мережа дає результат 1, а бажаний результат 0, ваги зменшуються, що знижує ймовірність повторної активації.
Ця процедура повторюється для всіх шаблонів, поки мережа не навчиться правильно реагувати на кожен із них.
Автоматизація навчання
Однією з найбільших переваг нейронних мереж є те, що процес навчання повністю автоматичний. Після налаштування початкових параметрів людина більше не втручається у процес. Нейронна мережа самостійно підлаштовує свої ваги, що робить її універсальним інструментом для різних завдань.
Чому це важливо?
Експерименти Фарлі та Кларка заклали фундамент для сучасних технологій штучного інтелекту. Вони не лише створили першу модель штучної нейронної мережі, а й довели її життєздатність. Завдяки їхнім дослідженням ми сьогодні маємо потужні алгоритми глибокого навчання, які використовуються у:
- Розпізнаванні зображень і мови.
- Аналізі великих даних.
- Автономних системах, таких як дрони та безпілотні автомобілі.
Робота Белмонта Фарлі та Веслі Кларка стала першою віхою на шляху до створення штучного інтелекту. Вони показали, що можливо моделювати складні функції мозку за допомогою простих обчислювальних елементів.
Ці перші кроки дали початок революції в обчислювальній техніці, яка триває донині. І хоча сучасні нейронні мережі стали набагато складнішими, їхня основа — це ті самі принципи, закладені понад півстоліття тому.
Данило Ігнатенко
