Q:
Wie sind Logikgatter-Vorläufer für KI und Bausteine für neuronale Netze?
EIN:Logikgatter sind die logischen Konstrukte, die das Framework für die Pfadgenerierung in der Computerverarbeitung bilden. Die Verwendung von Logikgattern in Computern geht jeder modernen Arbeit an künstlicher Intelligenz oder neuronalen Netzen voraus. Die Logikgatter liefern jedoch die Bausteine für maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und alles, was damit einhergeht.
Ein Logikgatter erleichtert die Auswahl der Ausgänge in Abhängigkeit von den Eingaben in ein Computersystem. Dies führte früh zu Vergleichen zwischen einem Mikroprozessor und dem menschlichen Gehirn.
Als sich die Arbeit an neuronalen Netzen Jahre später zu entwickeln begann, kam eine Philosophie mit dem Namen „Connectionism“ ins Spiel. Der in gewisser Weise bis in die 40er Jahre zurückreichende Verbindungismus ist die Idee, dass durch die kombinierte Arbeit einzelner kleiner Einheiten - beispielsweise im Gehirn oder in Neuronen - komplexe Verhaltensmuster erzeugt werden.
All dies führte zu der Idee, die Programmierung und damit die zugrunde liegenden Logikgatter für komplexere Prozesse einzusetzen. Eine der Definitionen des maschinellen Lernens ist, dass sich das Computerprogramm über die Grenzen dessen entwickelt, was es ursprünglich als Eingabe gegeben hat. Mit anderen Worten, die Maschine lernt, wie es geht. Es verwendet immer noch die Logikgatter zur Verarbeitung gegebener Ein- und Ausgänge, aber die Verwendung der Logikgatter zum Rechnen funktioniert auf eine grundlegend andere Weise.
Indem Wissenschaftler das menschliche Gehirn und die Leistung der Neuronen und Synapsen weiter untersuchen, können sie einen Teil dieser Aktivität mit Computersystemen modellieren. Hier übernimmt das Logikgatter die Arbeit eines menschlichen Neurons.
Betrachten Sie diesen Auszug aus einer wissenschaftlichen Arbeit über den Entwurf verschiedener logischer Gatter in neuronalen Netzen:
„Es ist offensichtlich, dass das Neuron an den anregenden Eingängen das Äquivalent einer logischen ODER-Verknüpfung ausführt. Wenn das Vorhandensein von Impulsen einen logischen Wert von '1' darstellt, kann das Verhalten eines ODER-Gatters von einem Neuron mit zwei anregenden Eingängen realisiert werden Eingänge und der Ausgang als Hemmungseingang rückgekoppelt. Letzteres stellt sicher, dass das Neuron nach Beendigung der Erregung in einen entspannten Zustand zurückkehrt, was einem logischen Wert von '0' entspricht. Das Neuron des OR-Gates weist unterschiedliche Ein- und Ausschaltverzögerungen auf, die sich in Abhängigkeit von früheren und gegenwärtigen Eingaben ändern. ”- Suryateja Yellamraju, et. al., "Entwurf verschiedener Logikgatter in neuronalen Netzen"
Aus dieser Lektüre geht hervor, dass enge Korrelationen zwischen der Leistung eines ODER-Logikgatters und der Leistung eines Neurons, das an binär angeregten oder entspannten Eingaben arbeitet, hergestellt werden können.
Vor diesem Hintergrund wird in der künstlichen Intelligenz häufig die Verwendung von Logikgattern in Computersystemen zur Modellierung der Verhaltensweisen von Neuronen im menschlichen Gehirn verwendet. Das Ausmaß dieses Modellierungserfolgs wird die zukünftigen Fähigkeiten starker künstlicher Intelligenz bestimmen - ob wir durch extrem fortschrittliche Modellierung empfindungsfähige Technologien entwickeln können oder ob sich der menschliche Verstand als ausreichend komplex und durchdacht erweist, um diese Art der technologischen Entwicklung einzuschränken oder einzuschränken.
In einem Artikel über Medium spricht VV Preetham über das Lehren von Logik in neuronalen Netzen durch die Verwendung von angewandten Logikgattern. In diesem detaillierten Lernprogramm wird gezeigt, wie die Verwendung von Logikgattern und Code so dargestellt wird, dass die Arbeit menschlicher Neuronen simuliert wird.
Auf diese Weise bilden Logikgatter, die schon früh in der Entwicklung der gestrigen Computersysteme eingesetzt wurden, die Grundlage für die fortschrittliche Arbeit in neuronalen Netzwerken und die Einführung immer stärkerer maschineller Lern- und künstlicher Intelligenz-Tools, die unsere Interaktionen dramatisch verändern werden mit Technologie in den kommenden Jahren.
