인공지능 모델링

기존의 컴퓨터 기술들이 연역법을 사용하는 것에 비하여 인공 지능 기술은 귀납법을 사용하므로....

 

 

(컴퓨터와 인간의 비교)

 

생물학적 뉴런과 인공뉴런  간의 유사성?

유사성으로 신경만 모델링을 이해하는 것이 인공지능 모델링 이해의 시작이다.

 

동작하는 기본 단위에서 차이가 1만배 이상이나 

동작 방식으로 이루어지는 경우의 수를 비교한다면 그 단위는 1억배 이상으로 차이가 난다.

 

컴퓨터의 기본 연산 속도는 분당 100억 번 동작하지만 인간의 뇌에서 시냅스는 1초에 1천 번보다 적게 동작한다. 

속도만을 따지자면 인간의 뇌가 열등하다. 

 

정밀도를 살펴보면 32 비트 프로세서의 컴퓨터의 경우 42억 분의 1이며 인간의 뇌는 1백 분의 1로 낮은 정밀도를 가진다.

 

 

(인공신경망 모델링)

 

인공신경망은 생물의 신경망을 인지과학에 응용하는 학습 알고리즘이며 이것이 깊은 계층으로 구현되며서 딥러닝으로 발전한 것...

 

생물학적 뉴런과 인공뉴런의 차이점. 세 가지로 구분하여 설명이 가능하다.

첫 번째는 시냅스를 어떻게 모델링했는지이며 두 번째는 세포체의 동작을 어떻게 모델링했는지다. 세 번째는 축삭돌기를 어떻게 모델링했는지이다.

 

	생물학적 뉴런		인공뉴런
시냅스	각각의 뉴런은 약 1만 개의 작은 접합점을 가지고 있으며 이 접합점은 다른 뉴런에서 들어오는 전압 스파이크 형태의 신호를 수신한다.	연결	모방된 각각의 뉴런은 수천 개의 링크를 통해 신호를 수신하는데, 이는 보통 생물학적 시냅스보다 휠씬 간단하다.
뉴런 세포체	실제 뉴런과 뉴로모빅 모두에서 전압과 전류는 디지털 방식으로 하나의 이산값에서 다른 이산값으로 점프하지 않고 부드럽게 변화한다.	모방된  뉴런	실제 뉴런과 모방된 뉴런 모두 임계값을 통과하여 '발화'할 때까지 들어오는 신호를 합산하거나 통합하여 일련의 전압 스파이크를 발생시킨다.
축삭돌기	최대 길이 1미터에 이르는 이 섬유상 조직은 전압 스파이크를 다른 뉴런으로 보낸다.	와이어	축삭돌기와 마찬가지로 전압 스파이크를 다른 모방된 뉴런으로 보낸다.