# நரம்பியல் வலைப்பிணையம்

## விமர்சனம்

வரலாற்றியலாக நரம்பியல் பிணையங்,கள் பற்றிய ஒரு பொதுவான விமர்சனம் குறிப்பாக எந்தினியலில், அவை உண்மை உலகச் செயல்பாட்டிற்கு ஒரு பெரிய பன்முகத்தன்மை கொண்ட பயிற்சிப் படிமங்கள் தேவைப்படும் (ஒற்றை பருமானம் என்றால் - 8 படிமங்கள் மட்டுமே நடைமுறையில் 12% பிழையினும் குறைவாக இருக்க வேண்டும்). எந்தவொரு கற்றல் எந்திரத்திற்கும் புதிய நிகழ்வுகளுக்கு பொதுமைப்படுத்த வழிவிடும் அடிப்படை கட்டமைப்பு உருவகப்படுத்த போதுமான பேராண்மை எடுத்துக்காட்டுகள் தேவைப்படுவதால் இது வியப்பன்று. " தன்னியக்க எந்திர ஓட்டுதலுக்கான செயற்கை நரம்பியல் பிணையங்களின் அறிவு அடிப்படையிலான பயிற்சி " என்ற கட்டுரையில் தீன் போமெர்லீவ் தனது ஆராய்ச்சியில் ஓர் எந்திரன் ஊர்தியைப் பல வகையான சாலைகளில்( ஒற்றைச் சந்து, பல ச்ந்து, தூசி படிந்த சாலைகளில்) ஓட்டுவதற்குப் பயிற்சி அளிக்க ஒரு நரம்பியல் வலைபிணையத்தைப் பயன்படுத்துகிறார். அவரது ஆராய்ச்சியின் பெரும்பகுதி (1) ஒற்றை பயிற்சிப் பட்டறிவிலிருந்து பல பயிற்சிக் காட்சிகளை விரிவுபடுத்துவதற்கும் (2) கடந்தகால பயிற்சி பன்முகத்தன்மையைப் பாதுகாப்பதற்கும் காணிக்கை ஆக்கப்பட்டுள்ளது , இதனால் அமைப்பு மிகைப்படுத்தப்படாமல், (எடுத்துக்காட்டாக , இது தொடர்ச்சியான வலது திருப்பங்களுடன் வழங்கப்படுகிறது. அது எப்போதும் வலதுபுறம் திரும்ப கற்றுக் கொள்ளக்கூடாது). இந்தச் சிக்கல்கள் நரம்பியல் பிணையங்களில் பொதுவானவை. அவர்றைப் பல்வேறு வகையான பதில்களில் இருந்து தீர்மானிக்க வேண்டும். எனவே பல வழிகளில் கையாளப்படலாம். எடுத்துக்காட்டாக , ஒரு எண் தேர்வுமுறை வழிமுறையைப் பயன்படுத்தி பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகளைச் சீரற்ற முறையில் கலப்பதனால் - ஒரு எடுத்துகாட்டைத் தொடர்ந்து பிணைய இணைப்புகளை மாற்றும்போது மிகப் பெரிய நடவடிக்கைகள் ஏதும் எடுக்காமல் அல்லது சிறிய தொகுதிகள் என்று அழைக்கப்படும் எடுத்துக்காட்டுகளைத் தொகுப்புடன் இணைப்பதனால் தீர்க்கலாம்.  
முன்னாள் சயின்டிப்பிக் *அமெரிக்கன் இதழின்* கட்டுரையாளர் ஏ. கே. தியூதினே 1997 இல் எழுதினார். " நரம்பியல் வலைகள் ஒரு சில பொம்மை சிக்கல்களைத் தீர்க்கின்றன என்றாலும் , அவற்றின் கணிப்புத் திறன்கள் மிகவும் குறைவாகவே உள்ளன , அவற்றை ஒரு பொதுவான சிக்கலைத் தீர்க்கும் கருவியாக யாராவது சீரியநிலையில் எடுத்துக்கொள்வது எனக்கு வியப்பாகவே இருக்கிறது.  
பெரிய, பயனுள்ள மென்பொருள் நரம்பியல் பிணையங்களைச் செயல்படுத்துவதற்கு அதிக செயலாக்கமும் சேமிப்பு வளங்களும் வேண்டும் என்பது தியூதினேவின் நிலைப்பாட்டிற்கான வாதங்கள் ஆகும். நரம்பணுக்களின் வரைபடத்தின் வழி குறிகைகளை செயலாக்கும் பணிக்கு ஏற்ப மூளை வன்பொருளைக் கொண்டிருந்தாலும் , வான் நியூமன் தொழில்நுட்பத்தில் மிகவும் எளிமையான வடிவத்தை உருவகப்படுத்துவது கூட ஒரு நரம்பியல் பிணைய வடிவமைப்பாளரை அதன் இணைப்புகளுக்காக பல மில்லியன் தரவுத்தள வரிசைகளை நிரப்ப கட்டாயப்படுத்தலாம். இது அதிக அளவு கணினி நினைவகம், தரவு சேமிப்பு திறனை நுகர முடியும். நரம்பியல் பிணைய அமைப்புகளின் வடிவமைப்பாளர் பெரும்பாலும் இந்த இணைப்புகள், அவற்றின் தொடர்புடைய நியூரான்களின் மூலம் குறிகைகளின் பரிமாற்றத்தை உருவகப்படுத்த வேண்டும். இது பெரும்பாலும் நம்பமுடியாத அளவு CPU செயலாக்கத் திறன், நேரத்துடன் பொருந்த வேண்டும். நரம்பியல் பிணையங்கள் பெரும்பாலும் *பயனுள்ள* நிரல்களை வழங்குகின்றன. அவை பெரும்பாலும் *செயல்திறனைச் செலைட்டு* அவ்வாறு செய்கின்றன (அவை கணிசமான அளவு நேரத்தையும் பணத்தையும் பயன்படுத்துகின்றன).  
தன்னியக்க விமானங்களின் பறத்தலைப் போன்ற பல சிக்கலான, மாறுபட்ட பணிகளைத் தீர்க்க நரம்பியல் வலைகள் வெற்றிகரமாகப் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன என்பது தியூதினேவின் நிலைப்பாட்டிற்கு எதிரான வாதங்களாகும்.  
தொழில்நுட்ப எழுத்தாளர் உரோசர் பிரிட்சுமன் நரம்பியல் வலைகள் பற்றிய டியூடுனியின் அறிக்கைகள் குறித்து பின்வருமாறு தன்கருத்தைத் தெரிவித்துள்ளார்:<blockquote>எடுத்துகாட்டாக, நரம்பியல் பிணையங்கள் கப்பல்துறையில் உள்ளன. அவை வானளவுக்கு உயர்த்தப்பட்டது மட்டுமல்லாமல் , அது எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதைப் புரிந்து கொள்ளாமலே ஒரு வெற்றிகரமான பிணையத்தை உருவாக்க முடியும் என்பதால், அதன் நடத்தையை உருவகிக்கும் எண்களின் தொகுப்புபெரிதும் ஒரு ஒளிபுகாத, படிக்க முடியாத அட்டவணையாக மட்டுமே அமையும்.. இது ஒரு அறிவியல் சான்றாகும் மதிப்பற்றது.  
அறிவியல் என்பது தொழில்நுட்பம் அல்ல என்று அவர் உறுதியாக அறிவித்த போதிலும் , நரம்பியல் பிணையங்களை உருவாக்குவோரில் பெரும்பாலோர் நல்ல பொறியியலாளர்களாக இருக்க முயற்சிக்கும்போது , அவற்றை மோசமான அறிவியல் என்று கருதுகிறார். ஒரு பயனுள்ள இயந்திரம் படிக்க முடியாத அட்டவணை விட, படிக்கக்கூடிய அட்டவணை இன்னும் மதிப்புக்குரியதாக இருக்கும்.
</blockquote>செயற்கை நரம்பியல் பிணையத்தால் கற்றுக்கொண்டதை பகுப்பாய்வு செய்வது கடினம் என்பது உண்மைதான் என்றாலும் , உயிரியல் நரம்பியல் பிணையங்களால் கற்றுக்கொண்டதை ஆராய்வதை விட அவ்வாறே செய்வது மிகவும் எளிதானது. மேலும் , செயற்கை நுண்ணறிவின் விளக்கத்திற்கு அண்மைய முதன்மை என்பது கற்ற நரம்பியல் பிணையங்களைக் காட்சிப்படுத்துவதற்கும் விளக்குவதற்குமான கவனிப்புப் பொறிமுறை சார்ந்த கணினி நிரல்களை அடிப்படையாகக் கொண்ட முறைகளின் வளர்ச்சிக்குப் பங்களித்துள்ளது. மேலும் , நரம்பியல் பிணையங்களுக்கான கற்றல் நிரல்களை ஆராய்வதில் ஈடுபட்டுள்ள ஆராய்ச்சியாளர்கள் படிப்படியாக ஒரு கற்றல் எந்திரத்தை வெற்றிகரமாக ஏற்கக் கூடிய பொதுவான கொள்கைகளை வெளிக்கொணர்கின்றனர். எடுத்துக்காட்டாக , பெங்கியோவும் இலெக்கனும் (2007) கள, அல்லது களஞ்சாராத கற்றலையும் ஆழமற்றதும் ஆழமானதுமான கட்டமைப்பையும்ம் குறித்து ஒரு கட்டுரையை எழுதினர்.  
வேறு சில விமர்சனங்கள் கலப்பினப் படிமங்களை நம்புபவர்களிடமிருந்து வந்தன (நரம்பியல் பிணையங்களையும் குறியீட்டு அணுகுமுறைகளையும் இணைத்தல்). இந்த இரண்டு அணுகுமுறைகளின் கலவையை அவர்கள் ஆதரிக்கின்றனர் , மேலும், கலப்பினப் ப்டிமங்கள் மனித மனதின் வழிமுறைகளைச் சிறப்பாக வெளிப்படித்த முடியும் என்று நம்புகிறார்கள் (சன், புக்மேன் 1990).