Neurale netwerken en machine learning
Ze worden in de context van AI bijna altijd in één adem genoemd: neurale netwerken en machine learning. Ik ga proberen te begrijpen waar het over gaat.
Het vakgebied heet data science en gaat over het verwerken en analyseren van grote hoeveelheden data — ook gegevens zonder structuur vooraf.
Neurale netwerken
Neurale netwerken horen tot de hulpmiddelen in data science. Het plaatje is de typische weergave ervan. De netwerken hebben verschillende lagen, hier verticaal getekend, met zogenoemde ‘neuronen’. Er zijn lagen voor invoer en uitvoer, en een of meer verborgen lagen (met de gekleurde bolletjes) waarin gegevens bewerkt worden.
Machine learning
De data verwerking is gericht op het herkennen en toepassen van patronen in de invoer om een bepaald resultaat te bereiken. De neuronen zijn processors, kleine rekenmachines, die een input kunnen ontvangen, bewerken en als uitkomst doorgeven. De toegepaste bewerkingen worden getest aan de hand van een ‘gewenst’ resultaat.
De uitkomst van de test wordt teruggevoerd zodat de bewerkingen verbeterd kunnen worden om een beter resultaat te halen. Op deze manier wordt het systeem adaptief.
Het proces wordt net zo lang herhaald tot het resultaat goed (genoeg) is. Dit is wat met machine learning bedoeld wordt. Soms is er sprake van menselijke hulp of sturing, maar niet altijd. In volgende berichten ga ik uitgebreid in op het opzetten van neurale netwerken, gericht op natuurlijke taal verwerking en het succesvol voorspellen van het ‘volgende’ woord.
Waarom ‘neuraal’?
Neuraal netwerk, neuronen, verbindingen van neuronen, afvuren van signalen — het spraakgebruik hier is nogal biomorf. Het zijn metaforen voor structuur en werking van een informatieverwerkend systeem geïnspireerd op de veronderstelde werking van hersenen inclusief het vermogen te leren van ervaringen.
Ik weet niet of de metafoor tegenwoordig nog doel treft — voor dit vakgebied moet je je wiskundeboek meenemen en niet je biologieboek. Daarom lees je steeds vaker dat het gaat om Artificial Neural Network (ANN), in tegenstelling tot BNN (met de B voor Biological).
Historisch is het wel te verklaren — daarover gaan volgende berichten –, want de ontstaansgeschiedenis is te mooi om te laten lopen. Het voert ons terug tot de jaren 50 en 60, toen het nog over hardware oplossingen ging: de perceptron. En misschien moeten we nog verder terug.