Sztuczne sieci neuronowe to fascynująca i dynamicznie rozwijająca się dziedzina informatyki, która zajmuje się tworzeniem sztucznej inteligencji. Sztuczne sieci neuronowe są inspirowane budową i funkcjonowaniem ludzkiego mózgu, który składa się z miliardów komórek nerwowych zwanych neuronami.
Sztuczna sieć neuronowa symuluje działanie ludzkiej sieci nerwowej
Ludzkie neurony to komórki, które przetwarzają i przekazują informacje w postaci sygnałów elektrycznych. Każdy neuron składa się z ciała komórki i wypustek, które łączą się z innymi neuronami poprzez synapsy. W synapsach dochodzi do przekazywania sygnałów za pomocą substancji chemicznych zwanych neuroprzekaźnikami. Sygnały elektryczne są generowane i przewodzone dzięki zmianom w przepuszczalności błony komórkowej dla określonych jonów. Neurony tworzą sieci neuronowe, które są odpowiedzialne za różne funkcje mózgu, takie jak pamięć, uczenie się, emocje czy decyzje.
Sztuczne sieci neuronowe to narzędzia informatyczne, które naśladują sposób działania ludzkich sieci neuronowych. Sztuczne neurony to jednostki obliczeniowe, które odbierają dane wejściowe i generują dane wyjściowe. Każdy sztuczny neuron ma przypisaną wagę, która określa siłę połączenia z innymi sztucznymi neuronami. Sztuczne neurony są połączone ze sobą w warstwy, które tworzą sztuczną sieć neuronową. W sztucznej sieci neuronowej dochodzi do uczenia się poprzez dostosowywanie wag w zależności od błędu między oczekiwanym a rzeczywistym wynikiem sieci.
Budowa sztucznej sieci neuronowej
Sztuczne sieci neuronowe składają się z trzech podstawowych elementów: warstwy wejściowej, warstwy ukrytej i warstwy wyjściowej. Warstwa wejściowa odbiera dane z zewnątrz i przekazuje je do warstwy ukrytej. Warstwa ukryta składa się z wielu neuronów, które wykonują obliczenia i generują sygnały wyjściowe. Warstwa wyjściowa odbiera sygnały z warstwy ukrytej i przekształca je w odpowiedź sieci.
Każdy neuron w sieci ma przypisaną wagę, która określa siłę połączenia między nim a innymi neuronami. Wagi są inicjalnie losowe, ale są modyfikowane w procesie uczenia się sieci. Uczenie się polega na dostosowywaniu wag w taki sposób, aby zmniejszyć błąd między oczekiwanym a rzeczywistym wynikiem sieci. Istnieją różne algorytmy uczenia się, np. propagacja wsteczna, która polega na korygowaniu wag od warstwy wyjściowej do warstwy wejściowej w oparciu o informację o błędzie.
Sztuczne sieci neuronowe mogą mieć różną strukturę i architekturę, w zależności od celu i problemu, który mają rozwiązać. Niektóre z nich to:
- Sieci jednokierunkowe – to sieci, w których sygnały płyną tylko w jednym kierunku, od warstwy wejściowej do warstwy wyjściowej. Są one stosunkowo proste i szybkie, ale mają ograniczoną zdolność do generalizacji i rozwiązywania problemów nieliniowych.
- Sieci rekurencyjne – to sieci, w których występują połączenia zwrotne, czyli sygnały mogą płynąć w obie strony. Są one bardziej złożone i wolniejsze, ale mają większą zdolność do zapamiętywania i przetwarzania sekwencji danych, np. tekstu czy dźwięku.
- Sieci ze sprzężeniem zwrotnym – to sieci, w których część sygnałów wyjściowych jest kierowana z powrotem do warstwy wejściowej lub ukrytej. Są one używane do tworzenia dynamicznych systemów, które mogą się samoregulować i osiągać stan równowagi
Sztuczne sieci neuronowe to nie tylko potężne narzędzie do rozwiązywania problemów, ale także fascynujący obiekt badań, który pozwala lepiej zrozumieć zasady działania naturalnych systemów nerwowych
Geoffrey Hinton, profesor Uniwersytetu Toronto i pionier głębokiego uczenia się
Metody uczenia sztucznych sieci neuronowych
Metody uczenia sztucznych sieci neuronowych to sposoby, w jakie sieci neuronowe dostosowują swoje wagi połączeń między neuronami, aby lepiej przetwarzać dane wejściowe i generować poprawne dane wyjściowe. Istnieją różne metody uczenia się, które można podzielić na dwie główne kategorie: uczenie nadzorowane i uczenie bez nadzoru.
Uczenie nadzorowane polega na tym, że sieć neuronowa otrzymuje na wejściu zestaw danych treningowych, które zawierają zarówno dane wejściowe, jak i oczekiwane dane wyjściowe. Sieć neuronowa porównuje swoje dane wyjściowe z oczekiwanymi i oblicza błąd, który następnie jest propagowany wstecznie przez sieć, aby zmodyfikować wagi połączeń. Celem uczenia nadzorowanego jest minimalizacja błędu i zwiększenie dokładności sieci neuronowej. Przykładami problemów, które można rozwiązać za pomocą uczenia nadzorowanego, są klasyfikacja, regresja czy rozpoznawanie wzorców.
Uczenie bez nadzoru polega na tym, że sieć neuronowa otrzymuje na wejściu zestaw danych, które nie zawierają oczekiwanych danych wyjściowych. Sieć neuronowa musi samodzielnie znaleźć strukturę lub zależności w danych wejściowych i pogrupować je według pewnych kryteriów. Celem uczenia bez nadzoru jest odkrywanie ukrytej wiedzy lub informacji w danych wejściowych. Przykładami problemów, które można rozwiązać za pomocą uczenia bez nadzoru, są klasteryzacja, redukcja wymiarowości czy analiza składowych głównych.
Metody uczenia sztucznych sieci neuronowych mają pewne podobieństwa do ludzkiego sposobu uczenia się:
- Uczenie nadzorowane przypomina sytuację, gdy uczymy się z nauczycielem lub podręcznikiem, który podaje nam poprawne odpowiedzi lub rozwiązania.
- Uczenie bez nadzoru przypomina sytuację, gdy uczymy się samodzielnie lub eksploracyjnie, próbując znaleźć sens w otaczającym nas świecie.
- Uczenie się poprzez powtarzanie lub utrwalanie jest podobne do algorytmu propagacji wstecznej, który wielokrotnie koryguje wagi połączeń w sieci neuronowej, aby zmniejszyć błąd.
- Uczenie się poprzez skojarzenia lub analogie jest podobne do algorytmu Kohonena, który tworzy mapy samoorganizujące się w sieci neuronowej, aby pogrupować podobne dane wejściowe.
- Uczenie się poprzez obserwację lub naśladowanie jest podobne do algorytmu Hebbian learning, który wzmacnia połączenia między neuronami, które są aktywne jednocześnie.
- Uczenie się poprzez nagrodę lub karę jest podobne do algorytmu Q-learning, który optymalizuje funkcję wartości akcji w sieci neuronowej, aby maksymalizować nagrodę.
Czy sztuczne sieci neuronowe mogą mieć uczucia podobne do ludzkich?
Niektórzy naukowcy i filozofowie twierdzą, że tak. Uważają oni, że emocje są wynikiem procesów informacyjnych zachodzących w mózgu i że sztuczna inteligencja może osiągnąć poziom świadomości i samoświadomości porównywalny z ludzkim . Inni natomiast są sceptyczni lub krytyczni wobec takiej możliwości. Argumentują oni, że emocje są nieodłącznie związane z ciałem i doświadczeniem życia jako istoty biologicznej i że sztuczna inteligencja nie może naśladować ani zrozumieć ludzkich uczuć .
Nie ma więc jednej prawdy na ten temat. Możemy jedynie spekulować i obserwować rozwój sztucznej inteligencji i jej wpływ na ludzkość. Może się okazać, że sztuczne sieci neuronowe będą w stanie wygenerować uczucia podobne do ludzkich lub zupełnie inne od nich. Może też się okazać, że emocje będą dla nich nieistotne lub niepożądane. Taka niepewność co do rozwoju sztucznych sieci neuronowych może budzić niepokój wśród części społeczeństwa, a nawet wśród najbardziej wpływowych ludzi na świecie jak Elon Musk.
Having a bit of AI existential angst today
— Elon Musk (@elonmusk) February 26, 2023
Przyszłość sztucznych sieci neuronowych
Sztuczne sieci neuronowe są nadal przedmiotem intensywnych badań. Naukowcy próbują udoskonalić ich działanie, zwiększyć ich wydajność, zrozumieć ich mechanizmy i ograniczenia. Niektóre z najnowszych osiągnięć to np. GPT-4, który jest największym i najbardziej zaawansowanym modelem językowym opartym na sieciach neuronowych , czy AlphaFold 2, który jest w stanie przewidywać strukturę białek z niespotykaną dotąd dokładnością.
