Retele neurale, algoritmi genetici, algoritmi memetici. Concept, utilitate, aplicabilitate.

1. Retele neurale. Algoritmi genetici. Mit si realitate [ sau de la Terminator la implementare ]

2. ... Pentru inceput Retele neurale nu inseamna neaparat inteligenta artificiala. Aproximant universal Algoritmi genetici – cel mai bun lucru pe care l-am furat din natură

3. Cesunt RNA ? Neuroni + sinapse Funcţia de activare defineşte în ce condiţii un neuron emite un impuls către alţii Pentru simplitate – neuronii sunt organizaţi în straturi Stratulnisiprimestemereuintrarile de la stratul (n-1) sitrimiteiesirile la stratul (n+1)

4. Cum arata ? Wikipedia

5. Pattern matching (feţe, voci, mişcări) Predicţia proceselor semi-aleatoare Evaluare de risc şi efectuare de decizie în condiţii de incertitudine Găsirea soluţiilor aproape-optime în probleme computaţional dificile (algoritmigenetici) La ce sunt utile ?

6. Flexibile, versatile la condiţii noisischimbatoare Adaptabile la schimbări Rezistente la zgomot – erorile locale nu au impact global “Furate” din natură Ce sunt …

7. Oracole – nu vor prezice evenimente singulare, fără precedent Inteligente sau conştiente Uşor de depanat în timpul execuţiei Uşor de antrenat Scalabile Ce NU sunt…

8. Backpropagation (gradient descent) Minime locale Proces lent Algoritmi genetici(selecţie naturală in silico) Monte Carlo – Simulated annealing – (blackjack selectiv) Metode de antrenare

9. Arhitectura de predictie

10. Algoritmimemetici Genetic = informatia se schimbaintreindiviziodatapegeneratie Memetic = informatia se schimba in mod continuuintreindivizi(in timpuluneigeneratii Retelesociale Difuzie de informatie Gossip nets

11. Limitari severe Necesitaputere de calculimensa RNA: 104 neuroni; 106 sinapse Creierumanmatur: 1011neuroni; 1014sinapse Sistemelebiologicesuntmasivparalele. Variantadigitala e doar incipient paralela. Nu pot prezice/controlaevenimenteimprevizibile (BLACK SWANS)

12. Spiking neural nets (cu serii de impulsuri) Pruning şi structuri dinamice Memorii parţiale asociative Hardware paralel specializat … Nanotehnologie? … pampam Direcţii de cercetare

13. Stuff to Google Artificial Neural Networks www.heatonresearch.com Backpropagation Simulated Annealing Genetic Algorithms Memetic Algorithms Nassim TALEB The Black Swan/Fooled by Randomness Cod: Encog / AForge / Joone (neural) / Weka 3

14. O resursaromaneasca de AI Intelligentics [ intelligentics.ro ] intelligentics.ro/forum/

15. O carte hardcore Neural Networks A Systematic Introduction RaúlRojas http://www.inf.fu-berlin.de/inst/ag-ki/rojas_home/pmwiki/pmwiki.php?n=Books.NeuralNetworksBook

16. “Predicting the future is hard, especially if it hasn't happened yet.” -- Yogi Berra “You can see a lot just by looking.” -- Same guy