S:
Yapay zekanın öncüleri ve sinir ağları için yapı taşlarının mantığı nasıl?
A:Mantık kapıları, bilgisayar işlemede yol üretimi için çerçeveyi oluşturan mantıksal yapılardır. Bilgisayarlarda mantık kapılarının kullanılması yapay zeka veya sinir ağları üzerinde herhangi bir modern çalışmadan önce gelir. Bununla birlikte, mantık kapıları makine öğrenimi, yapay zeka ve onunla birlikte gelen her şey için yapı taşlarını sağlar.
Bir mantık geçidi, bir hesaplama sistemindeki girişe bağlı olarak çıkış seçimini kolaylaştırır. İlk başlarda bu, bir mikroişlemci ile insan beyni arasındaki karşılaştırmalara yol açtı.
Sinir ağları üzerindeki çalışmalar yıllar sonra gelişmeye başladıkça, “bağlantıcılık” adlı bir felsefe devreye girdi. Bazı yönlerden 1940'lı yıllara dayanan bağlantıcılık, karmaşık davranış kalıplarının bireysel küçük birimlerin - örneğin beyindeki nöronların - birleşik çalışması yoluyla üretildiği fikridir.
Bütün bunlar, daha karmaşık süreçler için programlama ve buna bağlı olarak alttaki mantık kapılarını kullanma fikrine yol açtı. Makine öğrenmesinin tanımlarından biri, bilgisayar programının başlangıçta girdi olarak verildiği sınırların ötesine geçmesidir. Başka bir deyişle, makine gittikçe öğrenir. Hala verilen giriş ve çıkışları işlemek için mantık kapılarını kullanır, ancak hesaplama için mantık kapılarının kullanımı temelde farklı bir şekilde çalışır.
Bilim adamları, insan beynini ve nöronların ve sinapsların performansını incelemeye devam ederek, bu aktivitenin bir kısmını bilgisayar sistemleriyle modelleyebiliyorlar. Burada, mantık kapısı bir insan nöronunun çalışmasını yapacak.
Sinir ağlarında çeşitli mantıksal kapıların tasarımı üzerine bilimsel bir makaleden bu alıntıyı düşünün:
“Nöronun uyarıcı girişler üzerinde mantıksal bir OR işleminin eşdeğerini gerçekleştirdiği açıktır - eğer darbelerin varlığı mantıksal '1' değerini temsil ediyorsa, bir OR geçidinin davranışı iki uyarıcı ile bir nöron tarafından gerçekleştirilebilir girişler ve çıkış önleyici giriş olarak geri beslenir. İkincisi, uyarma sona erdiğinde nöronun '0' mantıksal değerine karşılık gelen rahat bir duruma dönmesini sağlar. OR geçidi nöronu geçmiş ve şimdiki girdilere bağlı olarak değişen belirgin 'açma' ve 'kapatma' gecikmeleri sergiler. ”- Suryateja Yellamraju, et. al., "Yapay Sinir Ağlarında Çeşitli Mantık Kapılarının Tasarımı"
Bu okumadan, bir OR mantık geçidinin performansı ile ikili heyecanlı veya gevşemiş girdiler üzerinde çalışan bir nöronun performansı arasında yakın korelasyonlar yapılabileceği açıktır.
Bunu akılda tutarak, yapay zeka çalışması genellikle insan beynindeki nöronlar tarafından sergilenen davranış tiplerini modellemek için hesaplama sistemlerinde mantık kapılarının kullanımını içerir. Bu modelleme başarısının kapsamı, güçlü yapay zekanın gelecekteki yeteneklerini belirleyecektir - ister son derece gelişmiş modelleme yoluyla, ister duyarlı teknolojiler yaratabiliriz, ister insan zihninin bu tür teknolojik gelişmeyi kısıtlamak veya sınırlamak için yeterince karmaşık ve ayrıntılı olup olmadığını kanıtlayacaktır.
Medium ile ilgili bir makalede, VV Preetham, uygulanan mantık kapılarını kullanarak sinir ağlarına mantık öğretimi hakkında konuşuyor. Bu ayrıntılı eğitici, mantık kapılarının ve kodunun, insan nöronlarının çalışmasını simüle edecek şekilde nasıl temsil edileceğini gösterir.
Bu şekilde, dünün bilgisayar sistemlerinin geliştirilmesinde erken dönemde öne çıkan mantık kapıları, nöronal ağlarda çok ileri çalışmalar için temel kaynaklar olmaya devam ediyor ve etkileşimlerimizi önemli ölçüde değiştirecek olan daha güçlü makine öğrenimi ve yapay zeka araçlarının benimsenmesi önümüzdeki yıllarda teknoloji ile.
