Hva er nevrale nettverk? (Del 1)

Kunstige nevrale nettverk er en etterligning av nervecellene våre i hjernen. De skal brukes til å gjøre datamaskiner like flinke til å lære som mennesker og dyr. Dette gjøres ved å herme etter hvordan hjernen er bygd opp.

Nevrale nettverk er noe som har blitt forsket på helt siden 1940-tallet, men det er først de siste årene at bruken av disse har skutt fart. Årsaken er en kombinasjon av økt datakraft, behovet for å analysere enorme mengder informasjon på internett og at mer avanserte nettverk har blitt oppfunnet. Senest i fjor annonserte Facebook at de ved hjelp av nevrale nettverk hadde klart å lage et dataprogram som var bedre til å gjenkjenne ansikt i bilderenn et gjennomsnittlig menneske.

Hjernen består av mange forskjellige celler. De mest spennende er nervecellene som kan lede elektriske signaler over store avstander. Når signalene skal overføres mellom nervecellene dusjer de hverandre med kjemikalier som igjen danner elektriske signaler i mottakercellene.

[caption id=”attachment_1245” align=”aligncenter” width=”604”] I synapsene dusjer nervecellene hverandre med kjemikalier for å overføre signaler.[/caption]

Det er kommunikasjonen mellom nervecellene vi forsøker å etterligne når vi lager kunstige nevrale nettverk. Det kan gjøres på mange forskjellige måter, avhengig av hvor mye informasjon vi er ute etter. I forskningen jeg gjør med kollegaene mine forsøker vi å få med veldig mange av detaljene i kommunikasjonen mellom nerveceller. Slik som hvilke ionekanaler som er avgjørende for å få overført de rette signalene. Og hva formen på nervecellene har å si for hvordan de fungerer. Når Facebook, Google og Microsoft prøver å skape kunstig intelligens er disse tingene derimot ikke fullt så viktige. Da er det eneste målet at nettverket som helhet gjør den samme jobben som nervecellene i hjernen. Nemlig at de er i stand til å lære - og huske det de har lært.Det betyr at kunstige nevrale nettverk kan være svært enkle i forhold til de vi finner i våre egne hjerner. En fordel med enkle nettverk er at datamaskinen kan gjøre beregninger mye raskere enn om vi tok med alle detaljene.I de enkleste modellene av nevrale nettverk ser vi på hver nervecelle som et punkt som kan få input fra andre nerveceller og sende signaler videre. Vi forenkler med andre ord det som egentlig er en svært detaljert struktur i bildet til venstre, til en veldig enkel modell uten detaljer:

[caption id=”attachment_1339” align=”aligncenter” width=”604”] VI forenkler de ellers så detaljerte nervecellene til punkter som kan motta og sende signaler.[/caption]

Hver nervecelle kan ha flere koblinger til andre nerveceller og sammen danner disse koblingene et nettverk:

[caption id=”attachment_1338” align=”aligncenter” width=”604”] Et nettverk av forenklede nerveceller.[/caption]

Nettverket over er bare koblet sammen lagvis: Det er tre lag i dette nettverket, og hvert lag er kun koblet til det neste. I hjernen er også nervecellene inndelt lagvis, men det finnes også tilbakekoblinger mellom lagene. Ved å kun tillate lagvise koblinger er det likevel mye enklere å trene opp nettverket på en datamaskin. Men det brukes også tilbakekoblinger i kunstige nettverk, spesielt til problemer der disse har en større nytte, slik som når man skal lære ett nettverk opp til å forstå ting som endres over tid.

Hva gjør de enkelte nervecellene?

Dette er det første i en serie av innlegg jeg kommer til å skrive om nevrale nettverk. Jeg har så langt bare sagt litt om hva ideen er bak nettverkene og litt kort om veien fra detaljerte nerveceller til punktene vi bruker i våre modeller. I de neste innleggene vil jeg si litt mer om hvordan vi tenker oss at disse enkle nervecellene skal fungere og hvordan dette kan hjelpe oss med å skape en kunstig intelligens og en datamaskin som kan lære av seg selv.