Pierwsze pozytywne testy i zastosowania sztucznych sieci neuronowych datuje się na lata 50. i 60. XX wieku. Kluczowym momentem w historii sieci neuronowych było stworzenie perceptronu przez Franka Rosenblatta w 1958 roku. Perceptron był jednowarstwową siecią neuronową, która mogła uczyć się rozpoznawać wzorce w danych wejściowych i była zdolna do wykonania prostych zadań klasyfikacyjnych.

Pierwsze pozytywne testy perceptronu, które pokazały jego zdolność do nauki i klasyfikacji, były istotne dla rozwoju dalszych badań nad sieciami neuronowymi. Perceptron Rosenblatta był prostym modelem, ale jego zdolność do adaptacji i nauki na podstawie danych wejściowych zainspirowała dalsze badania i rozwój bardziej złożonych architektur sieci neuronowych. Warto zauważyć, że wczesne sieci miały swoje ograniczenia, które zostały podkreślone przez Minsky’ego i Paperta w 1969 roku w ich pracy „Perceptrons”, co na jakiś czas spowolniło rozwój badań nad głębokim uczeniem.

Jednakże, z czasem i z rozwojem technologii oraz teorii matematycznych, sieci neuronowe stały się bardziej zaawansowane i zaczęły być stosowane w coraz szerszym zakresie zastosowań praktycznych, co doprowadziło do rozwoju nowoczesnego uczenia głębokiego, obserwowanego od początku XXI wieku.

Obecnie sztuczna inteligencja (AI) oparta na sieciach neuronowych naśladuje sposób działania ludzkiego mózgu w celu rozwiązywania problemów, przetwarzania danych i generowania wiedzy.

Sieci neuronowe są kluczowym elementem głębokiego uczenia (deep learning), które jest poddziedziną uczenia maszynowego. Oto, jak działa sztuczna inteligencja oparta na sieci neuronowej:

1. Struktura sieci neuronowej

Sieć neuronowa składa się z warstw neuronów, które są zasadniczo prostymi jednostkami przetwarzającymi. Te warstwy można podzielić na:

– Warstwę wejściową: gdzie dane są wprowadzane do sieci,

– Warstwy ukryte: które przetwarzają dane przez szereg transformacji,

– Warstwę wyjściową: która dostarcza wynik operacji sieci.

Neurony w tych warstwach są połączone za pomocą tzw. synaps, czyli połączeń, przez które przepływają dane. Każde połączenie ma przypisaną wagę (ChatGPT-4 ma około 175 miliardów parametrów postrzeganych jako odpowiedniki wag w tradycyjnych sieciach neuronowych), która determinuje, jak silny wpływ ma sygnał przesyłany z jednego neuronu do drugiego.

2. Proces przetwarzania

Dane wejściowe (na przykład obrazy, teksty czy dane liczbowe) są wprowadzane do sieci przez warstwę wejściową. Następnie przepływają przez jedną lub więcej warstw ukrytych, gdzie są przekształcane w sposób umożliwiający sieci dokonanie potrzebnych analiz i predykcji. Każdy neuron w tych warstwach wykonuje ważoną sumę swoich danych wejściowych i przekształca je za pomocą funkcji aktywacji, która decyduje, czy i jak bardzo neuron „aktywuje” się, czyli przekazuje informację dalej.

3. Funkcje aktywacji

Funkcje aktywacji to kluczowe elementy, które decydują o tym, czy dany neuron zostanie aktywowany, a więc czy i jak silnie będzie reagował na otrzymane sygnały. Przykłady funkcji aktywacji to:

– ReLU (Rectified Linear Unit),

– Sigmoid,

– Tanh (tangens hiperboliczny).

4. Proces uczenia

Sieci neuronowe uczą się na podstawie danych. Podczas procesu uczenia sieć dostosowuje wagi synaps między neuronami. Aby to zrobić, używa algorytmów takich jak wsteczna propagacja błędów (backpropagation), która pozwala na modyfikowanie wag w taki sposób, aby minimalizować błąd między przewidywaniami sieci a rzeczywistymi wynikami. Proces ten jest powtarzany wielokrotnie, co jest nazywane epokami uczenia.

5. Optymalizacja i strata

Optymalizacja to proces dostosowywania wag synaps, aby zmniejszyć tzw. funkcję straty – miarę, jak bardzo przewidywania sieci różnią się od rzeczywistych wartości. Do najczęściej używanych optymalizatorów należą Adam czy SGD (stochastic gradient descent).

6. Generalizacja

Po wytrenowaniu sieci na danych treningowych, jej zdolność do generalizacji jest testowana na nowych, nieznanych dotąd danych. To ważny krok, który pokazuje, jak dobrze sieć nauczyła się rozpoznawać wzorce i przewidywać wyniki w praktycznych zastosowaniach.