Reti neurali e vita

La rete neurale nel campo dell'apprendimento automatico non vale solo la pena di conoscere i tecnicismi dell'algoritmo, ma può anche riguardare la comprensione di noi stessi.

Perché le reti neurali?

Mentre iniziavo con la scienza dei dati, ho appreso varie cose di base sul ML, ma l'unica cosa che ha davvero attirato la mia attenzione a parte le fondamenta profondamente radicate nella matematica è stata quando ho saputo della rete neurale artificiale.

Lo sviluppo di un algoritmo che imita il cervello umano per provare finalmente a creare macchine in grado di pensare e fare analisi cognitive come gli umani, è qualcosa che ho trovato degno di essere esplorato.

Un po' di me :)

Mi sento sempre più attratto da un campo di studio quando posso sempre metterlo in relazione con la vita quotidiana, o quando sono in grado di raccogliere alcune abilità della vita e capire di più su me stesso dall'argomento in studio, non importa quanto sia scientifico o tecnico l'argomento È. Quindi ho provato a scrivere su questa rete neurale e sull'analogia della vita.

PS: Inoltre, può sembrare un'interpretazione molto ovvia delle reti neurali, ma sì, volevo solo scriverne perché mi piaceva :)

Neuroni e pesi

Nelle reti neurali, c'è un livello di input e più livelli nascosti interconnessi che alla fine producono un output. Questo accade esattamente nel nostro cervello, in un dato momento, ci sono milioni di neuroni che si attivano sempre dandoci molteplici pensieri e idee.

Ogni decisione che prendiamo è il prodotto di alcuni pensieri interconnessi (neuroni attivati) con pesi loro assegnati. Quindi alla fine si tratta di pesi che aiutano ad attivare ogni particolare neurone che contribuisce alla rete nascosta che funziona per attivare un pensiero finale che guida l'azione.

Apprendimento :

L'assegnazione dei pesi ai nodi fa emergere l'importanza del "focus". Il focus è ciò che guida i nostri sogni e le nostre ambizioni e ci aiuta a realizzarli.

Quasi ogni fattore scatenante/pensiero non è sempre semplice, ma può essere radicato in qualche passato, avvenimento recente o apprensione futura. Il tipo di trigger/pensiero su cui diamo più peso, il cervello attiva pensieri simili e cerca di formare più strati nascosti tra di loro, assegnando pesi, e portando così tutta la nostra attenzione su quel particolare pensiero, che alla fine porta all'azione.

Quindi possiamo avere un solo pensiero e il cervello costruirà un intero regno su di esso. Incredibile vero?

Errori che si propagano all'indietro

La backpropagation è un processo coinvolto nell'addestramento di una rete neurale che comporta il prendere il tasso di errore di una rete neurale di propagazione in avanti e alimentare questa perdita all'indietro attraverso i livelli della rete neurale per mettere a punto i pesi.

La rete neurale apprende e migliora propagando all'indietro l'errore verso i neuroni che contribuiscono e quindi modificando il peso originale.

Apprendimento:

Noi umani siamo creature di abitudini e allenamento. Come ogni modello di apprendimento automatico che migliora se addestrato con buone funzionalità di input, anche noi umani siamo il prodotto dell'addestramento su una particolare abilità fino a quando non diventiamo migliori. E qualsiasi processo di formazione non è sempre un percorso lineare ma pieno di prove ed errori fino a quando non padroneggiamo quell'abilità.

Questo ci porta al fatto che la vita dovrebbe essere vissuta in avanti guardando indietro, o come precisamente descrive la famosa citazione di Steve Jobs: “non puoi unire i punti guardando avanti; puoi collegarli solo guardando indietro” .

Diventiamo migliori guardando indietro ai nostri errori e imparando da essi adattando le nostre convinzioni e le azioni future per gli eventi imminenti finché non diventiamo la nostra versione migliore. Noi stessi siamo un modello di apprendimento automatico con formazione in corso e più sfruttiamo questa propagazione a ritroso di errori e apprendimenti, meglio diventiamo in ciò che addestriamo.

Cervello umano - Tu bellezza!

Il campo del deep learning fornisce molti insegnamenti di vita se ci fermiamo e riflettiamo. Il concetto di assegnazione dei pesi ci dà un superpotere in sé, che è il potere dell'attenzione . Se consapevolmente non diamo molto peso ad alcuni neuroni che si attivano, non contribuiscono mai all'equazione finale dell'azione.

Questo può essere un ottimo strumento per far fronte o per curare alcuni traumi del passato, perché se prestiamo un'attenzione minima a quei ricordi dolorosi, cessano di esistere, è come se non fossero quasi mai accaduti o non fossero mai esistiti. Magia vero?

I nostri cervelli sono per lo più dispositivi di proiezione che mettono in luce pensieri basati su alcune equazioni di back-end come nelle reti neurali, ma a differenza delle reti neurali artificiali, noi umani abbiamo il potere di discriminazione, dove possiamo pensare ai nostri pensieri scatenanti e focalizzare nuovamente la nostra attenzione.

La parte più sorprendente degli esseri umani è che abbiamo questa energia creativa che manca in questi modelli di reti neurali artificiali o in qualsiasi altra specie. Abbiamo il potere di immaginare, introspettare e sviluppare il mondo dei nostri sogni e non solo sopravvivere e morire.

E comprendiamo così tanto questa bellezza del nostro cervello che stiamo cercando di svilupparne uno, perché sicuramente è una meraviglia dell'ingegneria in azione e merita una celebrazione, e quale modo migliore per rallegrarsi che dedicare un intero campo di studio alla sua replica ? E forse è anche questo che mi tiene agganciato a questo affascinante campo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico.