Q：
論理ゲートはAIおよびニューラルネットワークのビルディングブロックの前兆ですか？
A：論理ゲートは、コンピューター処理におけるパス生成のフレームワークを構成する論理構造です。 コンピューターでの論理ゲートの使用は、人工知能やニューラルネットワークに関する最新の作業よりも前のものです。 ただし、論理ゲートは、機械学習、人工知能、およびそれに付随するすべての構成要素を提供します。
論理ゲートは、コンピューティングシステムの入力に応じて出力の選択を容易にします。 早い段階で、これはマイクロプロセッサと人間の脳の比較につながりました。
ニューラルネットワークの研究が数年後に進化し始めると、「コネクショニズム」と呼ばれる哲学が働き始めました。 ある意味で1940年代に遡るコネクショニズムは、複雑な行動パターンが、たとえば脳やニューロンなど、個々の小さな単位の結合された作業によって生成されるという考え方です。
このすべてが、より複雑なプロセスのためにプログラミングを使用し、その下にある論理ゲートを使用するというアイデアにつながりました。 機械学習の定義の1つは、コンピュータープログラムが最初に入力として与えられたものの限界を超えて進化することです。 言い換えると、機械は学習しながら学習します。 与えられた入力と出力を処理するためにまだ論理ゲートを使用していますが、計算に論理ゲートを使用することは根本的に異なる方法で動作します。
人間の脳、およびニューロンとシナプスのパフォーマンスの研究を続けることにより、科学者はコンピューティングシステムでこの活動の一部をモデル化できるようになりつつあります。 ここで、論理ゲートは人間のニューロンの働きをします。
ニューラルネットワークのさまざまな論理ゲートの設計に関する学術論文からの次の抜粋を検討してください。
「ニューロンが興奮性入力に対して論理OR演算と同等の役割を果たすことは明らかです。パルスの存在が「1」の論理値を表す場合、ORゲートの動作は2つの興奮性ニューロンによって実現される可能性があります入力と出力が抑制入力としてフィードバックされます。 後者は、論理値「0」に対応して、興奮が止まるとニューロンがリラックス状態に戻ることを保証します。 ORゲートニューロンは、過去と現在の入力に応じて変化する明確な「ターンオン」および「ターンオフ」遅延を示します。」– Suryateja Yellamraju、et。 ほか、「ニューラルネットワークのさまざまな論理ゲートの設計」
この読み取りから、OR論理ゲートのパフォーマンスと、2進励起または緩和入力で動作するニューロンのパフォーマンスとの間に密接な相関関係が得られることが明らかです。
これを念頭に置いて、人工知能の仕事には、多くの場合、人間の脳のニューロンによって示される行動の種類をモデル化するためのコンピューティングシステムでの論理ゲートの使用が含まれます。 このモデリングの成功の程度は、強力な人工知能の将来の能力を決定します。非常に高度なモデリングによって、知覚技術を作成できるかどうか、または人間の心がこの種の技術開発を制限または制限するのに十分複雑で精巧であることが証明されるかどうかです。
Mediumに関する記事で、VV Preethamは、適用されたロジックゲートを使用してニューラルネットワークにロジックを教えることについて語っています。 この詳細なチュートリアルでは、人間のニューロンの動作をシミュレートする方法で、論理ゲートとコードの使用を表す方法を示します。
このように、昨日のコンピューティングシステムの開発の初期段階で取り上げられたロジックゲートは、ニューロンネットワークにおける非常に高度な作業の基礎となるリソースであり続け、相互作用を劇的に変化させる、より強力な機械学習および人工知能ツールの採用を続けています今後数年間で技術を使用します。
