Hva er fordelene med nevrale nettverk?

  Begrepet 'neuralt nettverk' har tradisjonelt blitt brukt til nettverk av biologiske nevroner som finnes i livsvesenets nervesystem. Men i moderne tid brukes det ofte til å referere til kunstige nevrale nettverk som er beregningsmessige eller matematiske modeller som simulerer de biologiske nevrale nettverkene. Dette er ofte adaptive systemer som brukes til forskning på kunstig intelligens, samt å forstå biologiske nevrale nettverk bedre.

Neurobiologisk analyse

Biologiske nevrale nettverk er ekstremt komplekse, og mennesker har ennå ikke forstått dem helt. Imidlertid har deres forståelse kritiske anvendelser innen medisinsk og psykologisk vitenskap, inkludert men ikke begrenset til atferdsanalyse og behandling av sykdommer og mangler i nervesystemet. Kunstige nevrale nettverk hjelper som forskningsverktøy til å utvikle forståelse ved å simulere disse nettverkene. Vesentlige utviklinger innen nevrovitenskap har blitt gjort ved forskning som involverer kunstige nevrale nettverksmodeller.

Feiltoleranse

Biologiske nevrale nettverk er iboende feiltolerant, noe som er ganske tydelig i det virkelige liv, da vi ser hyppige tilfeller av delvis nervøs system eller hjerneskade uten forstyrrelse av livet selv. På grunn av deres svært distribuerte og modulære natur har kunstige nevrale nettverk et tilsvarende høyt nivå av feiltoleranse. Hvis en bestemt komponent eller en gruppe komponenter mislykkes, kan visse funksjoner ikke utføres. Funksjonene til de intakte komponentene beholdes imidlertid, og nettverket virker ikke helt.

Selvreparasjon

Feiltoleransefunksjonen er best egnet til selvreparasjon av et neuralt nettverk. innebærer at den overlevende delen av nettverket oppdager feil eller forstyrrelser, og forsøker å reparere de mislykkede komponentene ved hjelp av lagrede data om det overordnede nettverket. Dette er en stor applikasjon i kunstig intelligens, og sparer mye arbeid i feilsøking av nettverket, da de fleste sammenbrudd er håndteres av nettverket selv. Videre gir det også nyttig innsikt i selvreparasjonsmekanismen av biologiske nevrale nettverk og bidrar til å utvikle teknikker for å akselerere eller bistå den naturlige selvhelbredelsesprosessen i stedet for å bruke kunstig helbredelse, som ofte har negative bivirkninger.

Adaptivitet

I et statisk eller forutsigbart dynamisk scenario kan en bestemt handling være den optimaliserte måten å håndtere et problem på. I et uforutsigbart dynamisk scenario, Det er ofte viktig å lære av og tilpasse seg endringer i omstendighetene for å utvikle nye beste handlingsplaner fra tilfelle til sak. Dette er et viktig kjennetegn ved biologiske nevrale nettverk og som fremhevet av MITs utvidelse på nevrale nettverk. Dette aspektet er også innlemmet i kunstige nevrale nettverk som en viktig kunstig intelligens applikasjon, ytterligere forbedret ytelse og reduserer vedlikehold eller behovet for hyppige system- nivå oppgraderinger for å imøtekomme ulike forhold.