Q:
Làm thế nào là cổng logic tiền thân cho AI và xây dựng khối cho mạng lưới thần kinh?
A:Cổng logic là các cấu trúc logic tạo nên khung để tạo đường dẫn trong xử lý máy tính. Việc sử dụng cổng logic trong máy tính có trước bất kỳ công việc hiện đại nào trên trí tuệ nhân tạo hoặc mạng lưới thần kinh. Tuy nhiên, các cổng logic cung cấp các khối xây dựng cho máy học, trí tuệ nhân tạo và mọi thứ đi kèm với nó.
Một cổng logic tạo điều kiện cho sự lựa chọn đầu ra tùy thuộc vào đầu vào trong một hệ thống máy tính. Ngay từ sớm, điều này đã dẫn đến sự so sánh giữa một bộ vi xử lý và bộ não con người.
Khi công việc trên các mạng lưới thần kinh bắt đầu phát triển nhiều năm sau đó, một triết lý gọi là chủ nghĩa kết nối có thể ra đời. Kết nối, trong một số cách bắt nguồn từ những năm 1940, là ý tưởng rằng các mô hình hành vi phức tạp được tạo ra thông qua công việc kết hợp của các đơn vị nhỏ riêng lẻ - ví dụ, trong não, tế bào thần kinh.
Tất cả điều này dẫn đến ý tưởng sử dụng lập trình, và đến lượt các cổng logic bên dưới, cho các quy trình phức tạp hơn. Một trong những định nghĩa của học máy là chương trình máy tính phát triển vượt quá giới hạn của những gì ban đầu được đưa ra làm đầu vào. Nói cách khác, máy học khi nó đi. Nó vẫn sử dụng các cổng logic để xử lý các đầu vào và đầu ra nhất định, nhưng việc sử dụng các cổng logic để tính toán hoạt động theo một cách khác nhau về cơ bản.
Bằng cách tiếp tục nghiên cứu bộ não con người, và hiệu suất của các tế bào thần kinh và khớp thần kinh, các nhà khoa học đang tiến gần hơn để có thể mô hình hóa một số hoạt động này với các hệ thống máy tính. Ở đây, cổng logic sẽ làm công việc của một tế bào thần kinh của con người.
Hãy xem xét đoạn trích này từ một bài báo học thuật về thiết kế các cổng logic khác nhau trong các mạng lưới thần kinh:
Rõ ràng là tế bào thần kinh thực hiện tương đương với hoạt động OR logic trên các đầu vào kích thích - nếu sự hiện diện của các xung biểu thị giá trị logic là '1', thì hành vi của một cổng OR có thể được nhận ra bởi một tế bào thần kinh có hai kích thích đầu vào và đầu ra được đưa trở lại như một đầu vào ức chế. Loại thứ hai đảm bảo rằng tế bào thần kinh trở lại trạng thái thư giãn khi quá trình kích thích chấm dứt, tương ứng với giá trị logic là '0.' Tế bào thần kinh cổng OR thể hiện sự chậm trễ 'bật' và 'tắt' riêng biệt thay đổi, tùy thuộc vào các yếu tố đầu vào trong quá khứ và hiện tại. - - Suryateja Yellamraju, et. al., "Thiết kế các cổng logic khác nhau trong các mạng thần kinh"
Rõ ràng từ cách đọc này có thể tạo ra mối tương quan chặt chẽ giữa hiệu suất của cổng logic OR và hiệu suất của một nơron làm việc trên các đầu vào kích thích nhị phân hoặc thư giãn.
Với ý nghĩ này, công việc trí tuệ nhân tạo thường bao gồm việc sử dụng các cổng logic trong các hệ thống máy tính để mô hình hóa các loại hành vi được thể hiện bởi các tế bào thần kinh trong não người. Mức độ thành công của mô hình hóa này sẽ quyết định khả năng của trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ trong tương lai - cho dù bằng mô hình cực kỳ tiên tiến, chúng ta có thể tạo ra các công nghệ hữu tình hay liệu tâm trí con người chứng minh đủ phức tạp và công phu để hạn chế hoặc hạn chế loại phát triển công nghệ này.
Trong một bài viết trên Medium, VV Preetham nói về việc dạy logic cho các mạng thần kinh thông qua việc sử dụng các cổng logic được áp dụng. Hướng dẫn chi tiết này cho thấy cách thể hiện việc sử dụng các cổng logic và mã, theo cách mô phỏng công việc của các tế bào thần kinh của con người.
Theo cách này, các cổng logic, xuất hiện sớm trong sự phát triển của các hệ thống máy tính của ngày hôm qua, tiếp tục là nguồn lực cơ bản cho công việc rất tiên tiến trong các mạng nơ-ron thần kinh và việc áp dụng các công cụ học máy và trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ hơn sẽ thay đổi đáng kể các tương tác của chúng ta với công nghệ trong những năm tới.
