|
В 1943 году в рамках попыток создать искусственный интеллект была разработана математическая модель нейрона. Согласно этой модели мозг представляет собой большое количество нейронов, имеющих схожее строение. Каждый нейрон реализует пороговую функцию над входными значениями. Если функция превышает конкретное значение - порог, то происходит возбуждение нейрона и на его выход поступает сигнал для передачи другим нейронам. Этот сигнал, пройдя через нейронные структуры мозга к исполнительным органам, преобразуется в определённые управляющие импульсы, соответствующие ситуации. Объединение нейронов в зависимости от их соединения имеет разные уровни биологического моделирования: группа нейронов, нервная система, нейронная сеть, мозг.
Существуют сходства между мозгом и компьютером: они оперируют электронными сигналами, выполняют вычислительные функции, состоят из огромного числа простых элементов. Но сколько существует сходств, столько существует и отличий, например импульсы между нейронами передаются гораздо медленнее, чем сигналы в компьютере. Ещё одно существенное отличие мозга от компьютера это диапазон ошибок. При исправном аппаратном и программном обеспечении электронные вычислительные машины свободны от ошибок. Мозг же очень часто ошибается, но величина этих ошибок не очень существенна.
Биология является очень важной наукой для развития искусственных нейронных сетей. Структура нейронной сети была смоделирована в результате глубокого изучения человеческого мозга. Сейчас существует большое множество различных сетей отличающихся конфигурацией, функциональностью, назначением. Сходства между нейронными сетями и мозгом очень незначительны, но даже эта попытка сконструировать мозг даёт хорошие результаты.
Искусственные нейронные сети могут, так же как и мозг, обучаться на опыте, полученных ранее знаниях, делать различные выводы, совершать ошибки. Но для создания нейронных сетей, которые смогут выполнять какие-то полезные функции зачастую приходится создавать структуры невозможные в живой материи.
Сейчас существуют две пересекающиеся цели нейронного моделирования: первая - понять как работает нервная система человека и вторая - создать искусственные нейронные сети, которые смогут выполнять функции аналогичные функциям мозга. Сами нейроны не представляют никакой сложности в моделировании, но самые важнейшие качества мозга определяются связями между ними. И уже сейчас есть множество нейронных сетей, для которых связи формируются по определённым формулам, причём есть возможность обучения сетей при моделировании задач на компьютере.
| 
