Невронни мрежи

Невронните мрежи са един от направленията на изследвания в областта на изкуствения интелект, базиран на опити за възпроизвеждане на човешката нервна система. А именно: способността на нервната система да учи и да коригира грешки, което би трябвало да позволи да се симулира, макар и доста грубо, работата на човешкия мозък.

Биологичният неврон е специална клетка, която структурно се състои от ядро, клетъчно тяло и процеси. Една от ключовите задачи на неврона е предаването на електрохимичен импулс през невронната мрежа чрез налични връзки с други неврони. Освен това всяка връзка се характеризира с определена стойност, наречена сила на синаптичната връзка. Тази стойност определя какво се случва с електрохимичния импулс, когато той се предава на друг неврон: или ще се увеличи, или ще отслаби, или ще остане непроменен.

Биологичната невронна мрежа има висока степен на свързаност: един неврон може да има няколко хиляди връзки с други неврони. Но това е приблизителна стойност и във всеки случай е различна. Предаването на импулси от един неврон на друг генерира известно възбуждане на цялата невронна мрежа. Големината на това възбуждане определя реакцията на невронната мрежа на някои входни сигнали. Например, среща на човек със стар познат може да доведе до силно възбуждане на невронната мрежа, ако някои ярки и приятни житейски спомени са свързани с това запознанство. На свой ред силното възбуждане на невронната мрежа може да доведе до повишен сърдечен ритъм, по-често мигане на очите и други реакции. Среща с непознат за невронната мрежа ще бъде почти незабележима и следователно няма да предизвика силни реакции.

Следният силно опростен модел на биологична невронна мрежа може да бъде цитиран:

Всеки неврон се състои от клетъчно тяло, което съдържа ядро. Много къси влакна, наречени дендрити, се разклоняват от клетъчното тяло. Дългите дендрити се наричат аксони. Аксоните са разтегнати на големи разстояния, далеч над това, което е показано в скалата на тази фигура. Обикновено аксоните са с дължина 1 см (което е 100 пъти диаметъра на клетъчното тяло), но те могат да достигнат 1 метър.

През 60-80-те години на XX век експертните системи са приоритетната област на изследванията в областта на изкуствения интелект. Експертните системи са работили добре, но само във високоспециализирани области. За създаването на по-гъвкави интелигентни системи е необходим различен подход. Може би това е довело до факта, че изследователите на изкуствен интелект са обърнали внимание на биологичните невронни мрежи, които стоят в основата на човешкия мозък.

Тук приликите свършват. Структурата на човешкия мозък е много по-сложна от описаната по-горе и следователно не е възможно да се възпроизведе поне повече или по-малко точно.

Невронните мрежи имат много важни свойства, но ключовото е способността да се учи. Обучението на невронна мрежа включва преди всичко промяна на „силата“ на синаптичните връзки между невроните. Следващият пример ясно демонстрира това. В класическия експеримент на Павлов всеки път бие камбана точно преди хранене на кучето. Кучето бързо се научи да свързва камбанния звън с хранене. Това се дължи на факта, че се увеличиха синаптичните връзки между отделите на мозъка, отговорни за слуха и слюнчените жлези. И впоследствие възбуждането на нервната мрежа със звук на камбана започна да води до по-силно слюноотделяне при кучето.

Днес невронните мрежи са една от приоритетните области на научните изследвания в областта на изкуствения интелект.