Mạng nơ-ron

Đặc điểm

Thông thường, một mạng neural bao gồm một hoặc nhiều nhóm các neural được kết nối vật lý với nhau hoặc có liên quan với nhau về chức năng. Một neural đơn có thể được nối với nhiều neural khác và tổng số neural và kết nối trong một mạng có thể là một giá trị cực kỳ lớn. Các kết nối, gọi là các khớp thần kinh (synapses), thường nối từ các axon tới các tế bào tua gai thần kinh (dendrite), tuy có thể có các vi mạch dendrodentritic [Arbib, tr.666] và các kết nối khác. Ngoài tín hiệu điện, còn có các dạng tín hiệu khác phát sinh từ việc khuếch tán các chất dẫn truyền xung động thần kinh (neurotransmitter). Chúng có ảnh hưởng đối với tín hiệu điện. Do vậy, cũng như các mạng sinh học khác, mạng neural vô cùng phức tạp. Trong khi hiện nay, dù chưa đạt được một mô tả chi tiết nào về hệ thần kinh, người ta vẫn ngày càng hiểu rõ hơn về các cơ chế cơ bản.
Trí tuệ nhân tạo và Mô hình nhận thức (cognitive modelling) cố gắng giả lập một số tính chất của mạng neural. Tuy các kỹ thuật của hai ngành là tương tự, Trí tuệ nhân tạo có mục tiêu giải quyết các bài toán cụ thể, trong khi ngành kia hướng tới việc xây dựng các mô hình toán học của các hệ thần kinh sinh học.
Trong ngành Trí tuệ nhân tạo, mạng neural đã được áp dụng thành công trong các lĩnh vực nhận dạng tiếng nói, xử lý ảnh và điều khiển thích nghi, để xây dựng các agent phần mềm (software agent) (trong trò chơi điện tử và máy tính) hoặc robot tự hành. Hầu hết các mạng neural nhân tạo hiện được dùng cho trí tuệ nhân tạo đều dựa trên lý thuyết điều khiển, tối ưu hóa, và ước lượng thống kê.
Ngành Mô hình nhận thức nghiên cứu mô hình toán học hoặc vật lý của hoạt động của hệ thần kinh; từ mức độ neural (ví dụ, mô hình cung phản xạ thần kinh tủy sống đối với kích thích), tới mức độ đám neural (ví dụ, mô hình sự giải phóng và tác dụng của dopamine trong các hạch thần kinh căn bản), rồi tới mức cơ thể sống hoàn chỉnh (ví dụ, mô hình hành vi phản xạ của cơ thể sống đối với kích thích).

Bộ não, mạng neural và máy tính

Trong lịch sử, bộ não đã từng được xem là một dạng máy tính, và ngược lại. Tuy nhiên, điều này chỉ đúng theo nghĩa rộng nhất. Máy tính không phải là mô hình của bộ não (mặc dù có thể mô tả một quá trình suy luận logic như là một chương trình máy tính, hoặc có thể kích thích não bằng một cái máy tính) do chúng đã không được chế tạo với mục đích này.
Tuy nhiên, từ xưa, các mạng neural dùng trong trí tuệ nhân tạo đã được xem là các mô hình đơn giản của hoạt động thần kinh trong não. Một chủ đề của các nghiên cứu hiện nay trong ngành thần kinh học lý thuyết là câu hỏi: mạng neural cần phức tạp đến đâu và cần có những tính chất gì để có thể tái tạo cái gì đó giống như trí thông minh động vật.

Nền tảng

Các mô hình mạng neural trong trí tuệ nhân tạo thường được gọi là các mạng neural nhân tạo; chúng thực chất là các mô hình toán học đơn giản định nghĩa một hàm . Từ mạng được sử dụng vì hàm này phân rã được thành các thành phần đơn giản hơn kết nối với nhau.
Một loại mô hình mạng neural cụ thể tương ứng với một lớp hàm như vậy. Khả năng học là điều thu hút nhiều quan tâm nhất tới mạng neural.
Cho trước một bài toán cụ thể để giải quyết, và một lớp các hàm , việc học có nghĩa là sử dụng một tập các quan sát để tìm hàm  giải được bài toán một cách tốt nhất.
Việc đó đòi hỏi định nghĩa một hàm chi phí  sao cho, với lời giải tối ưu ,  
Hàm chi phí  là một khái niệm quan trọng trong học máy, do nó là một phép đo khoảng cách tới lời giải tối ưu cho bài toán cần giải quyết. Các thuật toán học tìm kiếm trong không gian lời giải để được một hàm có chi phí nhỏ nhất có thể.

Các loại học

Có ba kiểu học chính, mỗi kiểu mẫu tương ứng với một nhiệm vụ học trừu tượng. Đó là học có giám sát, học không có giám sát và học tăng cường. Thông thường, loại kiến trúc mạng nào cũng có thể dùng được cho các nhiệm vụ trên.

Học có giám sát

Trong học có giám sát, ta được cho trước một tập ví dụ gồm các cặp  và mục tiêu là tìm một hàm f (trong lớp các hàm được phép) khớp với các ví dụ. Nói cách khác, ta muốn tìm ánh xạ mà dữ liệu đầu vào đã hàm ý, với hàm chi phí đo độ không khớp giữa ánh xạ của ta và dữ liệu.

Học không có giám sát

Trong học không có giám sát, ta được cho trước một số dữ liệu , và hàm chi phí cần được cực tiểu hóa có thể là một hàm bất kỳ của dữ liệu  và đầu ra của mạng, . Hàm chi phí được quyết định bởi phát biểu của bài toán. Phần lớn ứng dụng nằm trong vùng các bài toán ước lượng như mô hình hóa thống kê, nén, lọc (filtering), blind source seperation và phân mảnh (clustering).

Học tăng cường

Trong học tăng cường, dữ liệu  thường không được cho trước mà được tạo ra trong quá trình một agent tương tác với môi trường. Tại mỗi thời điểm , agent thực hiện hành động  và môi trường tạo một quan sát  và một chi phí tức thời , theo một quy trình động nào đó (thường là không được biết). Mục tiêu là tìm một sách lược lựa chọn hành động để cực tiểu hóa một chi phí dài hạn nào đó, nghĩa là chi phí tích lũy mong đợi. Quy trình động của môi trường và chi phí dài hạn cho mỗi sách lược thường không được biết, nhưng có thể ước lượng được. Mạng neural nhân tạo thường được dùng trong học tăng cường như là một phần của thuật toán toàn cục. Các bài toán thường được giải quyết bằng học tăng cường là các bài toán điều khiển, trò chơi, và các nhiệm vụ quyết định tuần tự (sequential decision making) khác.

Các thuật toán học

Có nhiều thuật toán có thể dùng cho việc huấn luyện các mô hình mạng neural; hầu hết có thể được xem là áp dụng trực tiếp của lý thuyết tối ưu hóa và ước lượng thống kê
Phần lớn các thuật toán huấn luyện mạng neural sử dụng một kiểu xuống dốc (gradient descent - tiến dần tới cực tiểu địa phương) nào đó. Điều này được thực hiện bằng cách lấy đạo hàm của hàm chi phí theo các tham số của mạng và thay đổi các tham số đó theo một hướng
được tính toán theo độ dốc (gradient-related direction) để tiến dần tới cực tiểu địa phương của hàm chi phí.
Các phương pháp thường dùng cho huấn luyện mạng neural là: phương pháp tiến hóa, giải thuật luyện kim (simulated annealing), expectation maximisation (cực đại hóa kỳ vọng) và các phương pháp không tham số (non-parametric methods). Xem thêm bài Học máy.

Năng lực

Một số mô hình lý thuyết của mạng neural đã được phân tích để tính toán một số tính chất, chẳng hạn khả năng lưu trữ tối đa, độc lập với các thuật toán học. Nhiều kỹ thuật ban đầu được phát triển để nghiên cứu các hệ từ trường nhiễu (disordered magnetic systems (spin glasses)) đã được áp dụng thành công cho các kiến trúc mạng neural đơn giản, chẳng hạn mạng perceptron. Công trình nghiên cứu có ảnh hưởng lớn của E. Gardner và B. Derrida đã cho thấy nhiều tính chất thú vị về các perceptron với các trọng số có giá trị là số thực, trong khi nghiên cứu sau này của W. Krauth và M. Mezard đã mở rộng các nguyên lý này cho các trọng số có giá trị 0 hoặc 1.

Mạng neural và ngành thần kinh học

Thần kinh học lý thuyết và tính toán quan tâm đến các phân tích lý thuyết và mô hình tính toán của các hệ thần kinh sinh học.
Do các hệ thần kinh có liên quan mật thiết tới các quá trình nhận thức và ứng xử, ngành này còn liên quan chặt chẽ tới mô hình hóa hành vi và nhận thức.
Mục tiêu của ngành là xây dựng mô hình của các hệ thần kinh sinh học để tìm hiểu cơ chế hoạt động của các hệ thống sinh học. Để đạt được hiểu biết này, các nhà thần kinh học cố gắng xây dựng một mối liên hệ giữa dữ liệu về các quá trình sinh học quan sát được, các cơ chế sinh học cho xử lý thần kinh với việc học (các mô hình mạng neural sinh học) và lý thuyết (lý thuyết học bằng thống kê và lý thuyết thông tin).

Các loại mô hình

Ngành thần kinh học sử dụng nhiều mô hình tại nhiều mức độ trừu tượng khác nhau và mô hình các khía cạnh khác nhau của các hệ thần kinh. Từ các mô hình hành vi ngắn hạn của từng neural, qua các mô hình phát sinh động lực cho các mạch neural từ tương tác giữa các neural cá thể, tới các mô hình phát sinh ứng xử từ các mô đun thần kinh trừu tượng đại diện cho các hệ thống con hoàn chỉnh. Các mô hình này còn bao gồm các mô hình về plasticity ngắn hạn và dài hạn của các hệ thần kinh và mối liên quan của nó tới việc học và ghi nhớ, từ mức một neural tới mức hệ thống.