6 Уроков по искусственному интеллекту Учитель информатики:
реклама
6 Уроков по искусственному интеллекту Учитель информатики: Сохова Зарема Борисовна [email protected] МБОУ Лицей №11 г. Химки Сайт: ai11.ru Урок №3 Биологический нейрон. Математический нейрон Маккалока-Питса. Биологический нейрон • Нервная клетка, называемая нейроном, является основным элементом нервной системы. У нейрона имеется тело, называемое сомой, внутри которого располагается ядро. От нейрона отходят два типа отростков: короткие дендриты и длинные аксоны Передача нервного импульса • Входные сигналы поступают в клетку через синапсы – места контактов между двумя нейронами. Выходной сигнал отводится аксоном через его нервные окончания, называемые колатералами. Передача нервного импульса между двумя клетками основана на выделении нейромедиаторов(особых химических веществ). Эти вещества воздействуют на клеточную мембрану, вызывая изменение ее энергетического потенциала. Особенности нервной системы человека 1. Громадное количество нейронов приводит к тому, что ошибка в срабатывании отдельного нейрона остается незаметной в общей массе взаимодействующих клеток. Нейронная сеть проявляет высокую устойчивость к помехам, отдельные сбои не оказывают существенного влияния на ее функционирование. Это главное отличие нейронных систем от обычных электронных систем, созданных человеком. 2. Другая особенность НС – высокая скорость функционирования, несмотря на длительный цикл срабатывания каждой клетки. Математический нейрон • Если, взяв за образец нервную систему, создать устройство с высокой степенью параллельности выполнения независимых операций, то скорость его функционирования может быть существенно увеличена и приближена к уровню работы НС. • С этой целью в 1943 году МакКаллок и Питс создали первую модель математического нейрона. Работа нейрона • Нейрон считается бинарным элементом. В моделях нейронов сигнал принимает двоичные значения: 0 или 1. Значение 1 – превышение порога возбуждения нейрона, 0 – возбуждение ниже порогового уровня. Нейрон можно считать процессором: он суммирует сигналы, приходящие от других нейронов, и передает результирующее значение связанным с ним нейроном. Заключение • В 1962 году была опубликована книга Ф. Розенблатта, в которой представлена теория динамических нейронных систем для моделирования мозговой деятельности, основанная на математической модели нервной клетки. • Однако ни одна современная технология не позволяет построить искусственную нейронную сеть, близкую по масштабам к нейронной сети мозга. Изучение и копирование биологических нервных систем позволяет надеяться на создание нового поколения электронных устройств, имеющих аналогичные характеристики. Спасибо за внимание!
