Виртуальный мозг или искусственный интеллект в существующих нейросетях должен работать точно также, как человеческий мозг. Он должен принимать входные данные и получать выходные данные в зависимости от окружающей среды. Существуют сервисы, как https://aijora.ru/, способные оптимизировать рабочие процессы в нейросетях. Эти нейросети упрощают коммуникации и ускоряют достижение бизнес-целей.
Как должен работать виртуальный мозг или нейронные сети
Прежде чем понять как должен работать виртуальный мозг в существующих нейросетях усвоим как работает мозг в биологии.
Как работает мозг в биологии
При определенных стимулах электрически возбудимые клетки мозга нейроны запускаются и заставляют другие нейроны запускаться в цепной реакции, посылая сигнал. Нейроны принимают входные данные, которые действуют как стимул, и на основе этого входного сигнала нейроны запускаются последовательно и активируют больше нейронов, пока не достигнут выходного сигнала.
Про нейронные сети
Искусственная нейронная сеть — это модель, в которой механика обучения человеческого мозга применяется в компьютерной среде. Искусственная нейронная сеть содержит вычислительные единицы, называемые нейронами, как в человеческом мозге.
Нейроны связаны структурами, называемыми синапсами, с весами. Вычисления в нейронах производятся с помощью умножение информации в нейроне на вес в синапсе. В искусственных нейронных сетях с помощью связи синапсов между нейронами и формирования слоев нейронов создаются сетевые модели, подобные тем, что существуют в человеческом мозге. В исследовании американцев нейробиолога Уоррен С. Мак-Каллох и математика Уолтер Питтс (1943) впервые математически был предложен искусственный нейрон.
Искусственные нейроны также называются пороговыми логическими единицами. С развитием искусственных нейронов был разработан базовый математический метод для моделирования нейронных сетей, и наступила эра искусственных нейронных сетей.
Первая искусственная нейронная сеть
Благодаря исследованиям американского учёного в области психологии Розенблатта (1958) были созданы первые искусственные нейронные сети. Первая искусственная нейронная сеть получила название Персептрон. Алгоритм обучения Персептрона является линейным. В нелинейно разделяемом пространстве данных первая искусственная нейронная сеть не может изучать классы пространства данных. Обучение Персептрона основано на исследовании канадского физиолога Хебба (1949). Утверждая, что информация хранится в связях между нейронами, Хебб предположил, что действия, которые стимулируют или подавляют нейрон, содержатся в информации между входами и связями.
Структура нейронной сети
Для того чтобы понять, как функционирует нейронная сеть, лучше всего иметь хорошее визуальное представление. Нейронная сеть должна не только воспроизводить множество случаев, но и предсказывать исход новых.
Нейрон
Нейрон является одним из фундаментальных строительных блоков нейронной сети.
Нейроны включаются и выключаются в сети также, как и в мозге. Они мигают и активируют больше нейронов, которые каскадируются в выходной сигнал.
Представим нейрон как точку, содержащую значение от нуля до единицы. Единица указывает на то, что нейрон полностью активирован, а ноль указывает на то, что нейрон неактивен. Промежуточные значения, например 0,35 и 0,87 указывают на частичную активацию.
В нейронной сети нейроны расположены слоями. 
Есть первый слой, который является входным слоем. Программа устанавливает эти значения вручную. Входной слой – это начальная активация, которая приводит сеть в движение. Входные данные передаются слой за слоем, пока не активируется последний выходной слой. Каждый нейрон получает соответствующую активацию из значений образа жизни. Программа устанавливает нейронам значения 1 и 0 вручную на основе отчета о работоспособности. Далее, чтобы наша сеть могла нам что-либо показывать важен выходной уровень. Выходной уровень содержит один нейрон, который является уровнем работоспособности. Теперь нужно мотивировать сеть. Мы хотели, чтобы он мог распознавать определенные шаблоны, например, такие как у человека физические упражнения, еда, сон. Следующие слои распознают шаблоны (нейронная сеть сама все решает путем обучения, поэтому все, что мы можем сделать, это надеяться, что нейронная сеть запомнила шаблоны).
Методы искусственного интеллекта
В современном мире, где человека заменяют машины огромное количество различных физических задач, которые раньше выполнялись человеком, теперь выполняются с помощью машин. Существует особая потребность в вещах, которые не только выполняют физические задачи вместо человека, но даже могут думать и принимать решения вместо них. Поэтому, чтобы достичь этой цели и сделать вещи интеллектуальными и способными принимать решения, знания об искусственном интеллекте стали предметом серьезного рассмотрения при разработке интеллектуальных систем. На самом деле, искусственный интеллект — это изучение и наука о создании систем, которые полезны и являются хорошим решением для решения различных проблем и задач. Что требуется интеллектуальным системам, так это различные методы для решения различных задач, и эти методы рассматриваются как методы искусственного интеллекта.
Существует несколько методов искусственного интеллекта, таких как нейронные сети, нечеткие системы, методы эволюционных вычислений, такие как генетический алгоритм, оптимизация колонии муравьев, оптимизация роя частиц, а также методы биоинспирированных вычислений, такие как искусственные иммунные системы и многие другие.
Большинство достижений в области искусственного интеллекта основаны на статистических моделях. Наиболее всеобъемлющими достижениями в области статистических моделей являются искусственные нейронные сети.
Внедрение нейронных сетей
Внедрение нейронных сетей соответствует широким целям, которые были поставлены для внедрения искусственного интеллекта в различных секторах. Было подтверждено, что нейронные сети часто используются также правительствами разных стран, и в государственном секторе существуют несколько основных направлений их применения:
- государственные финансовые услуги,
- окружающая среда,
- общественный порядок,
- этика здравоохранения,
- государственная политика, особенно в экономической сфере.
Искусственные нейронные сети — это один из многих методов машинного обучения в области искусственного интеллекта. Искусственный интеллект применяется в таких конкретных областях, как образование, реклама, общая государственная служба, социальная защита, отдых, культура и религия, жилье и общественные удобства.
Даже если финансовые последствия внедрения новейших технологий на основе искусственного интеллекта еще не были полностью оценены, ожидания исключительно высоки.
