Sztuczne sieci neuronowe – gdzie się sprawdzają, a gdzie (jeszcze) nie?
Analiza, której dokonujemy w kolejnych odcinkach Tajemnic umysłu, ukazuje cechy, które istotę ludzką czynią unikalną i niepowtarzalną. Bardzo wyraźnie jest to widoczne w kontekście analizy funkcjonowania ludzkiego mózgu-umysłu w porównaniu ze sztucznymi sieciami neuronowymi.
Po pierwsze, jeśli idzie o budowę, sztuczne neurony są takie same, podczas gdy prawdziwe neurony są bardzo zróżnicowane w swych kształtach oraz formach. Po drugie, połączenia w mózgu nie są jedynie równoległe, jak to ma miejsce w sieciach sztucznych. Umysł za pomocą mózgu jest w stanie przyjmować oraz przetwarzać o wiele bardziej zróżnicowane i bogate impulsy oraz informacje, niż ma to miejsce w przypadku systemu sztucznego.
Co jeszcze ciekawsze, sztuczne sieci wymagają setki tysięcy cykli treningowych (rozpoczynając od wzmocnień losowych), podczas gdy badania chociażby nad nauką mowy pokazują, że dzieci uczą się syntaktyki w sposób zadziwiająco szybki – nawet pomimo braku tak rozwiniętego treningu. Dzieje się tak prawdopodobnie dlatego, że wiele cech biologicznych sieci neuronalnych jest wrodzonych i nie potrzebuje tak długotrwałej kalibracji jak sieci sztuczne.
Sztuczne sieci neuronowe – wady
Współczesne modele sieci neuronowych posiadają wciąż wiele wad. Najczęściej używane są jako modele wyjaśniania, jednak brakuje im pobocznych czy zwrotnych połączeń w sieci, jakie obecne są w mózgu człowieka. W ich konstruowaniu całkowicie pomijane jest zagadnienie roli neuroprzekaźników w pracy układu nerwowego.
Konstrukcja sztucznych sieci pozostaje więc wciąż daleka od ich wzoru biologicznego, jakim jest układ nerwowy zarówno w wymiarze funkcjonalnym jak i strukturalnym. Trudno zatem stosować te sztuczne sieci jako modele świadomości, modele rozwiązywania problemów umysłowych czy też do modelowania naszego systemu pojęciowego, skoro nie są w stanie ujmować wszystkich dynamicznych relacji, które występują w mózgu człowieka. Sztuczne sieci neuronowe nie są ponadto zdolne do generalizacji wyuczonych reguł, co nie stanowi problemu dla nas, ludzi. Podsumowując, wnioski wypływające ze współczesnych badań pokazują, że mózg człowieka jest zbyt złożony, żeby udało się go kiedykolwiek odzwierciedlić w pełni w warunkach laboratoryjnych.
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych
Naszą krytyczną analizę należałoby zakończyć bardziej pozytywnym akcentem: sieci neuronowe okazały się bardzo użytecznym narzędziem w wielu zastosowaniach technicznych, choć nie są tak uniwersalne jak klasyczne komputery. Sieci neuronowe znajdują zastosowania m.in. w: diagnostyce medycznej, rozpoznawaniu obrazów według wyuczonego algorytmu (takich jak poszukiwania określonych przedmiotów sonarem na dnie morza) oraz modelowaniu niektórych procesów czy zjawisk. Nie są jednak w stanie dokonywać dokładnych obliczeń i dają jedynie wyniki przybliżone. Jest to do zaakceptowania w przypadku sterowania robotami czy też w rozumieniu mowy, nie wystarcza za to do precyzyjnych obliczeń inżynierskich czy też do prowadzenia księgowości.
Czas pokaże, w jaki sposób sztuczne sieci neuronalne będą się rozwijały i jakie nowe odkrycia dotyczące pracy naszego umysłu przyniosą.
