Нейронные сети и искусственный интеллект | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 8 октября, печатный экземпляр отправим 12 октября.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Рубрика: Информационные технологии

Опубликовано в Молодой учёный №5 (347) январь 2021 г.

Дата публикации: 30.01.2021

Статья просмотрена: 101 раз

Библиографическое описание:

Катиева, Л. М. Нейронные сети и искусственный интеллект / Л. М. Катиева. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2021. — № 5 (347). — С. 7-9. — URL: https://moluch.ru/archive/347/78177/ (дата обращения: 29.09.2022).



Данная статья посвящена искусственному интеллекту и нейронным сетям. Использование ИИ в современном обществе вносят новые формы в совершенствование интеллектуальных систем в сфере информационных технологий, в науке, образовании, культуре. История основания, философское осмысление.

Ключевые слова: искусственный интеллект (ИИ), нейронные сети.

В области науки и техники термин «искусственный интеллект» играет заметную роль, и его недавние достижения сделали ИИ более популярным для концепций искусственного интеллекта и машинного обучения. Роль искусственного интеллекта позволила машинам учиться на собственном опыте, чтобы более эффективно выполнять поставленные задачи. Нейронная сеть — это одно из ее достижений, вдохновленное структурой человеческого мозга, которая помогает компьютерам и машинам больше походить на человека. Нейронная сеть — это либо системное программное обеспечение, либо аппаратное обеспечение, которое работает аналогично задачам, выполняемым нейронами человеческого мозга. Нейронные сети включают в себя различные технологии, такие как глубокое обучение и машинное обучение как часть искусственного интеллекта (ИИ). Искусственные нейронные сети (ИНС) — это ключевой инструмент машинного обучения. Это системы, разработанные по вдохновению функциональности нейронов в мозге, которые будут воспроизводить то, как мы, люди, учимся. Нейронные сети (НС) представляют собой как входной, так и выходной слой, а также скрытый слой, содержащий единицы измерения, которые изменяют входные данные на выходные, чтобы выходной слой мог использовать значение. Это инструменты для поиска паттернов, которые многочисленны и сложны для программистов, чтобы извлечь и обучить машину распознавать паттерны. Большинство бизнес-приложений и коммерческих компаний используют эти технологии. Их основная цель состоит в решении сложных задач, таких как распознавание образов или распознавание лиц, и несколько других приложений включают в себя транскрипцию речи в текст, анализ данных, распознавание почерка для обработки проверок, предсказание погоды и обработку сигналов. ИНС работает приблизительно также, как и человеческий мозг. Установив необходимые связи, мы можем воспроизвести работу мозга, используя кремний и провода, которые действуют подобно дендритам и нейронам. Поскольку стимулы из внешней среды воспринимаются дендритами таким же образом, то на входе создаются электрические импульсы, которые проходят через нейронную сеть.

Нейронные сети обладают замечательной способностью извлекать значимые данные из неточных данных, которые используются для обнаружения тенденций и извлечения паттернов, которые трудно понять, как компьютеру, так и человеку. Обученная нейронная сеть может быть сделана «экспертом» в информации, которая была дана для анализа и может быть использована для составления прогнозов. [16–19]

Некоторые из преимуществ нейронных сетей перечислены ниже

– Самоорганизация: ИНС может генерировать свое собственное представление информации, которую он получает во время обучения.

– Работа в реальном времени: расчеты ИНС могут выполняться одновременно, и производятся некоторые специальные (аппаратные) устройства, которые используют эту возможность.

– Адаптивное обучение: способность научиться решать задачи основана на данных, приведенных для обучающего набора.

– Избыточное кодирование информации через отказоустойчивость: полуразрушение сети приводит к ухудшению соответствующей производительности. Более того, некоторые сети будут иметь возможность сохранять данные даже в случае серьезного повреждения сети.

ИНС включает в себя огромное количество параллельно работающих процессоров, расположенных слоями. Первый слой получает необработанные данные в качестве входных данных, подобно зрительным нервам человеческого глаза, осуществляющим визуальную обработку. Каждый последующий слой получает необработанные входные данные в качестве выходных данных от предыдущего слоя, подобно нейронам зрительного нерва, принимающим сигналы от близких к нему. Конечный слой генерирует выходные данные.

Нейронные сети адаптивны, то есть они могут изменять себя в соответствии с обучением и работать параллельно, чтобы предоставить больше информации о мире. [28–31] Если сеть генерирует «нужный» выход, то нет необходимости менять обученные входные данные, и наоборот. Если сеть генерирует «нежелательные» выходные результирующие ошибки, то система модифицирует обученные входные данные для улучшения результатов.

С технической точки зрения, одной из самых больших проблем является количество времени, которое требуется для обучения сетей, которые часто требуют приемлемого количества вычислительной мощности даже для сложных задач. Второй по значимости вопрос, который следует рассмотреть, заключается в том, что нейронные сети — это черные ящики, в которых пользователь группирует обученные данные и получает ответы. Им позволено настраивать ответы, и недостатком является то, что они не имеют доступа к точному процессу принятия решений. Именно по этой причине исследователи активно работают, но искусственные нейронные сети играют очень большую роль в изменении повседневной жизни.

Будучи высококонкурентным миром, мы можем многое получить от нейронных сетей. Их способность учиться на собственном примере делает их сильными и гибкими. Более того, нам не нужно разрабатывать какой-либо алгоритм для выполнения конкретной задачи. Нам не нужны внутренние механизмы решения этой задачи. Они хорошо подходят для систем реального времени, поскольку они быстро реагируют с лучшим вычислительным временем из-за своей параллельной архитектуры.

Нейронные сети также вносят свой вклад в другие области исследований, такие как психология и неврология. В неврологии он используется для исследования внутренних механизмов мозга и моделирования частей живых организмов. Наиболее интересным аспектом нейронных сетей является то, что существует вероятность возникновения в один прекрасный день «сознательных» сетей. Некоторые ученые утверждают, что сознание-это «механическое свойство», а сознательные нейронные сети реалистичны и возможны. Нейронные сети обладают огромным потенциалом, и мы можем извлечь из них максимум пользы, сотрудничая с нечеткой логикой, вычислениями и ИИ.

Литература:

  1. Искусственный интеллект: что могут нейронные сети и как они изменят нашу жизнь. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.youtube.com/watch?v=JDgnLns-Igo/. [16–19]
  2. AIA: Разработка искусственного интеллекта без нейронных сетей. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://geektimes.ru/post/249880/. [28–31].
Основные термины (генерируются автоматически): сеть, искусственный интеллект, данные, машинное обучение, нейронная сеть, человеческий мозг, выходной слой, задача, реальное время.


Похожие статьи

Искусственные нейронные сети в военной сфере

Искусственная Нейронная сеть (также искусственная нейронная сеть, ИНС)...В то же время, приложения машинного обучения поднимают человеческую жизнь на новый...В настоящее время искусственные нейронные сети могут использоваться для решения задач...

Искусственный интеллект и большие данные | Статья в журнале...

Искусственный интеллект и большие данные становятся одной из самых потенциально

Искусственный интеллект — это концепция машин, выполняющих задачи, которые когда-то

Только до недавнего времени было доступно такое количество изображений и аудиоданных.

Модель математической нейронной сети | Статья в журнале...

Нейронные сети используются для решения сложных задач, которые требуют аналитических вычислений подобных тем, что делает человеческий мозг [4]. Самыми распространенными применениями нейронных сетей является: ‒ Классификация — распределение данных по...

Роль больших данных в глубинном обучении | Статья в журнале...

Реальные данные используемые в задачах для искусственного интеллекта в основном берутся из сочетаний различных источников.

Ключевые слова: глубинные нейронные сети, фармакология, машинное обучение, большие данные. Машинное обучение — один из...

Процесс распознавания изображения нейронной сетью

Ключевые слова: искусственный интеллект, нейронная сеть, распознавание изображения.

Нейронная сеть — это математическая модель и ее реализация в виде программной или

Во время обучения важно научить сеть определять не только достаточное количество и...

Решение задачи бинарной классификации при помощи...

Ключевые слова: свёрточная нейронная сеть, Tensorflow, классификация, машинное обучение. Классификация является, неотъемлемой, частью жизни каждого из нас. Изо дня в день человеческий мозг классифицирует множество вещей с невероятной точностью и простотой.

Формат файлов искусственной нейронной сети

Ключевые слова: искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы, машинное обучение.

Начиная со строки 2, каждая строка обозначает слой ИНС, где вторая и четвертая строка являются входным и выходным слоем сети.

Создание математической модели для решения экономических...

Работа математического аппарата нейронная сеть подобна человеческому мозгу, так как функционирование напоминает человеческое познание.

По своему определению модель нейронной сети содержит входной слой, скрытые слои и выходной слой.

Перспективы развития и применения нейронных сетей

 В настоящее время искусственные нейронные сети широко используются при решении самых

Искусственная нейронная сеть — это машина, которая моделирует способ обработки мозгом

Искусственная нейронная сеть — это громадный распределенный параллельный...

Похожие статьи

Искусственные нейронные сети в военной сфере

Искусственная Нейронная сеть (также искусственная нейронная сеть, ИНС)...В то же время, приложения машинного обучения поднимают человеческую жизнь на новый...В настоящее время искусственные нейронные сети могут использоваться для решения задач...

Искусственный интеллект и большие данные | Статья в журнале...

Искусственный интеллект и большие данные становятся одной из самых потенциально

Искусственный интеллект — это концепция машин, выполняющих задачи, которые когда-то

Только до недавнего времени было доступно такое количество изображений и аудиоданных.

Модель математической нейронной сети | Статья в журнале...

Нейронные сети используются для решения сложных задач, которые требуют аналитических вычислений подобных тем, что делает человеческий мозг [4]. Самыми распространенными применениями нейронных сетей является: ‒ Классификация — распределение данных по...

Роль больших данных в глубинном обучении | Статья в журнале...

Реальные данные используемые в задачах для искусственного интеллекта в основном берутся из сочетаний различных источников.

Ключевые слова: глубинные нейронные сети, фармакология, машинное обучение, большие данные. Машинное обучение — один из...

Процесс распознавания изображения нейронной сетью

Ключевые слова: искусственный интеллект, нейронная сеть, распознавание изображения.

Нейронная сеть — это математическая модель и ее реализация в виде программной или

Во время обучения важно научить сеть определять не только достаточное количество и...

Решение задачи бинарной классификации при помощи...

Ключевые слова: свёрточная нейронная сеть, Tensorflow, классификация, машинное обучение. Классификация является, неотъемлемой, частью жизни каждого из нас. Изо дня в день человеческий мозг классифицирует множество вещей с невероятной точностью и простотой.

Формат файлов искусственной нейронной сети

Ключевые слова: искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы, машинное обучение.

Начиная со строки 2, каждая строка обозначает слой ИНС, где вторая и четвертая строка являются входным и выходным слоем сети.

Создание математической модели для решения экономических...

Работа математического аппарата нейронная сеть подобна человеческому мозгу, так как функционирование напоминает человеческое познание.

По своему определению модель нейронной сети содержит входной слой, скрытые слои и выходной слой.

Перспективы развития и применения нейронных сетей

 В настоящее время искусственные нейронные сети широко используются при решении самых

Искусственная нейронная сеть — это машина, которая моделирует способ обработки мозгом

Искусственная нейронная сеть — это громадный распределенный параллельный...

Задать вопрос