الشبكات العصبية الاصطناعية (artificial neural network ANN)

يكمن تفوق الدماغ البشري في قدرته على معالجة المعطيات بأكثر من مجموعة من الخلايا العصبية     دفعة واحدة و بشكل متوازي في أيامنا ها ته بدأ التوجه نحو محاكاة هذا النوع من المعالجات و هو ما يسمى المعالجة المتوازية من خلال تقنيات حسابية مصممة لمحاكاة الطريقة التي يؤدي بها الدماغ البشري عمله,ودلك عن طريق معالجة ضخمة موزعة على التوازي,مكونة من وحدات معالجة بسيطة هذه الوحدات ما هي ألا عناصر حسابية تسمى عصبونات حيث تقوم بتخزين المعلومات لتجعلها متاحة فيما بعد عن طريق ضبط الأوزان.أي المدخلات الابتدائية.

    في عام 1959 م قام برنارد فيدرو و مارآيان هووف ببناء نموذجي لعنصر تكيفي خطي .كان هذا هو أول ظهور للشبكات العصبية بشكلها الحالية, حيث كانت تستخدم كفلاتر أو مرشحات قابلة للتكيف لإلغاء الصدى من خطوط الهاتف. و ما تزال تستعمل تجاريا حتى هذا الوقت.

       تعتبر الشبكات العصبية الاصطناعية ، مجموعة من وحدات المعالجة الصغيرة و البسيطة التي تدعى بالعقد أو العصبونات ، في حين تكتسب الاتصالات البينية بين مختلف هذه الوحدات أهمية خاصة و تقوم بدور كبير في خلق ذكاء الشبكة . لكن على العموم ، و رغم أن الفكرة أساسا مستوحاة من آلية عمل العصبونات الدماغية فلا يجب أن نخلط كثيرا أو نشابه بين الدماغ و الشبكات العصبونية تعتبر الشبكات العصبية الاصطناعية أصغر و أبسط من تعتبر الشبكات العصبية الاصطناعية و قد تكون مجرد وحدات افتراضية تنشأها برامج الحاسوب ، آما إن آلية عمل تعتبر الشبكات العصبية الاصطناعية تقتبس بعض ميزات العصبون البيولوجي و لا تشابهه تماما ، بالمقابل أضيفت العديد من الميزات و تقنيات المعالجة إلى العصبونات الاصطناعية بناء على أفكار رياضية أوهندسية ، و هذه الإضافات أو أساليب العمل الجديدة ( بعضها مقتبس من الإحصاء أو من نظرية المعلومات ) لا ترتبط بالعصبونات البيولوجية أبدا .

بالمقابل تبدي الشبكات العصبونية ميزة مهمة آان الدماغ يتفرد بها إلا و هي التعلم و هذا ما يمنح هذه الشبكات أهمية خاصة في الذكاء الصناعي أما عن الإستعمالات فهي متعددة:

الذكاء الاصطناعي

التعرف على الأشخاص

التعرف على المواقف

التعرف على الصوت أو الصورة إلخ

ديلاب التعرف على الخطوط و الكتابة

التحكم

محاكاة الأنظمة

النمذجة

الفلترة

شارك المقال

شاركه على فيسبوكشاركه على جوجل+