نظام لإنشاء مكتبات وظائف عصبية ديناميكية

يتم توفير طريقة لإنشاء مكتبة وظائف عصبية ديناميكية تتعلق بأنظمة وأجهزة الذكاء الاصطناعي. داخل الشبكة العصبية الديناميكية (جهاز الذكاء الاصطناعي) ، يتم إنشاء مجموعة من قيم التحكم بشكل مستقل أثناء عملية التعلم ، وبالتالي يتم تخزينها في سجلات متشابكة لجهاز الذكاء الاصطناعي التي تمثل نموذجًا تدريبيًا لمهمة أو وظيفة تعلمها الذكاء الاصطناعي جهاز. تتضمن قيم التحكم ، على سبيل المثال لا الحصر ، القيم التي تشير إلى مستوى الناقل العصبي الموجود في المشبك ، ونوع الناقل العصبي ، والشبكة العصبية ، وحساسية المُعدِّل العصبي ، وغيرها من معاملات التأخير المتشابك والتشتيت والتأخير المحوري. تشكل هذه القيم مجتمعة نموذجًا تدريبيًا. يتم تخزين نماذج التدريب في مكتبة الوظائف العصبية الديناميكية لجهاز الذكاء الاصطناعي. يقوم جهاز الذكاء الاصطناعي بنسخ مكتبة الوظائف إلى ذاكرة جهاز معالجة البيانات الإلكترونية التي يمكن إعادة استخدامها لتدريب جهاز ذكاء اصطناعي آخر.

هذا التطبيق هو استمرار في جزء من طلب براءات الاختراع الأمريكية Ser. رقم 13/461800 ، تم إيداعه في 2 مايو 2012 ، وهو استمرار في جزء من طلب براءات الاختراع الأمريكية Ser. رقم 12/234697 ، تم إيداعه في 21 سبتمبر 2008 ، الآن براءة الاختراع الأمريكية. رقم 8،250،011 ، تم دمج الإفصاحات الخاصة بكل منها بموجب هذا بالإشارة في مجملها.
خلفية الاختراع
كانت الشبكات العصبية الاصطناعية من الجيل الأول مبنية على النموذج العصبي المبسط لوارن س.مكلوتش ووالتر بيتس. تم تقديم الخلايا العصبية McCulloch-Pitts في ورقة عام 1943 بعنوان “حساب منطقي للأفكار جوهرية في النشاط العصبي”. تُعرف الخلايا العصبية McCulloch-Pitts أيضًا باسم Threshold Gate ، والتي تأخذ عددًا كبيرًا من المدخلات المنطقية وتعيد ناتجًا منطقيًا واحدًا. الناتج هو منطق “1” عندما تكون المدخلات أكبر من أو تساوي قيمة عتبة محددة. وظيفة النقل هي دالة منطقية AND أو OR أو NOT. استخدمت الشبكات العصبية من الجيل الأول الخلايا العصبية McCulloch-Pitts كوحدة حسابية أساسية في طبقة واحدة دون تغذية مرتدة.
تعتمد الشبكات العصبية الاصطناعية من الجيل الثاني على الخلايا العصبية لـ McCulloch-Pitts المعدلة لاستخدام وظيفة التنشيط السيني ومجموعة مستمرة من قيم الإخراج المحتملة. في عام 1957 ، تم تقديم “Perceptron” ، المعروف أيضًا باسم MARK1 في مختبر كورنيل للطيران ، في ورقة كتبها فرانك روزنبلات. إن Perceptron عبارة عن شبكة عصبية اصطناعية ذات طبقة واحدة تتغذى إلى الأمام.
تعتمد الشبكات العصبية الاصطناعية من الجيل الثالث على الخلايا العصبية “المدمجة وإطلاق النار” ، حيث يتم التعبير عن القوة التشابكية كقيمة ثابتة. يتم تدريب هذه الشبكات عن طريق تعديل هذه القيمة الثابتة يدويًا أو برمجيًا. تعتمد معظم نماذج الشبكة العصبية على الافتراضات الثلاثة التالية. أولاً ، يُفترض أن فعالية المشبك في توليد جهد متشابك ثابتة لإمكانية الفعل الناتجة في الخلايا العصبية. فعالية المشبك هي في الأساس ثابتة. تقوم بعض النماذج بتعديل هذا الافتراض بالسماح بتغير بطيء خلال فترة معالجة العديد من المتغيرات. في الافتراض الثاني ، توفر كل خلية عصبية مرسلة نفس الإشارة لجميع الخلايا العصبية الأخرى التي تتصل بها ببعض الوسائل. ثالثًا ، يتم تدريب الشبكة بوسائل يدوية مباشرة أو غير مباشرة. معظم الشبكات عبارة عن شبكات تغذية مع عدم وجود تعليقات.
الشبكة العصبية الاصطناعية الشائعة المستخدمة في آلات التحليل والتنبؤ هي شبكة هوبفيلد. العقد في شبكة Hopfield هي وحدات عتبة ثنائية ثابتة. يمكن أن يكون الناتج Alpha_i لوحدة ما إما منطق 1 أو منطق 0 ، إذا تجاوز المدخلات المجمعة قيمة العتبة Phi: E تمثل طاقة التقاطع. Wij هي قوة الاتصال. S هي حالة الوحدة j و Phi هي القيمة الحدية. تستقر شبكة Hopfield عند الحد الأدنى من مستوى الطاقة في جميع التقاطعات. تضيف آلات بولتزمان عامل التلدين إلى معادلة هوبفيلد. آلات بولتزمان قادرة على تعلم تمثيلات داخلية محدودة.
في الحالات السابقة للشبكات العصبية ، تم اختراق العديد من وظائف الخلايا العصبية بالترتيب

فرض نتائج وظيفية. نتج عن هذا الحل الوسط آلات مخصصة بينما يكون النموذج البيولوجي متكيفًا على النقيض. تستند الشبكات المذكورة إلى نماذج قديمة من الخلايا العصبية البيولوجية حيث يتم تجاهل الطابع الزمني لأنماط التنشيط ووظائف التغذية الراجعة والتثبيط إلى حد كبير. يزيل النموذج المعروض هنا هذه الافتراضات التي تسمح ببناء شبكات عصبية للتعلم الذاتي التكيفي.
تم استخدام مكتبات الوظائف في برامج الكمبيوتر لبعض الوقت. مكتبات الارتباط الديناميكي واسعة الاستخدام في برامج الكمبيوتر اليوم. توفر مكتبة الارتباط الديناميكي وظائف خارجية لبرامج الكمبيوتر من خلال استبدال عناوين المكالمات. بالإضافة إلى مكتبات الارتباط الديناميكي ، توفر مكتبات البرمجة كود المصدر أو كود الآلة الذي يمكن للمبرمج تضمينه في البرامج. في مثل هذه الحالات ، يتم استدعاء الوظائف مباشرة ويتم تضمينها في رمز الكائن عند تجميع البرنامج. مكتبات برمجة محددة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي تحتوي على وظائف ، يتم التعبير عنها كخطوات برمجة ، والتي تتحكم في جوانب معينة من إجراء الذكاء الاصطناعي. يتم ترميز كل برنامج تطبيق للذكاء الاصطناعي بشكل فردي ولا يتم إنشاء مسار نمو أو رمز قابل لإعادة الاستخدام. في أنظمة التعلم ، يتم ترميز وظيفة التعلم كخطوات برمجة وتقتصر على نطاق ضيق ضمن نطاق برنامج التطبيق. في المقابل ، لا يتم استدعاء الوظائف الموجودة في مكتبة الوظائف العصبية الديناميكية من البرامج ولا تشمل خطوات البرنامج. يتم التعبير عن الوظائف في مكتبة الوظائف العصبية الديناميكية كقيم تمثل خصائص الأنماط الزمانية-المكانية ، والتي تمثل وظيفة عند تحميلها أو دمجها في نظام هدف ذكي. تساعد منصة الأجهزة الشائعة ، المصممة خصيصًا لإنشاء أنظمة معرفية ، في إنشاء مسار نمو عام. تكمل مكتبات الوظائف العصبية الديناميكية إنشاء مسار نمو بوظائف قابلة لإعادة الاستخدام وقابلة للجمع.
ملخص الاختراع
يتضمن أحد تجسيدات نظام معالجة المعلومات مجموعة من دوائر المشبك الرقمية وخلايا عصبية سوما متصلة ببعضها البعض ومكونة في مصفوفة هرمية لإنتاج إشارة خرج واحدة على الأقل استجابة لإشارة إدخال واحدة على الأقل. بالإضافة إلى ذلك ، فإن دارة سوما العصبية هي دائرة سوما للخلايا العصبية الرقمية.
يوفر أحد جوانب الاختراع الحالي نموذج شبكة عصبية محسنًا يزيل الافتراضات الموصوفة أعلاه ويمكّن الشبكة من التعلم بشكل مستقل لأداء المهام المعقدة. يتضمن الاختراع الحالي أنظمة وطرق معالجة المعلومات المستوحاة من وتكوينها لتوسيع جوانب معينة من الشبكة العصبية البيولوجية. تتوافق الوظائف المجمعة لمجموعة من الدوائر المشبكية المتصلة بدائرة سوما للخلايا العصبية ، والتي تسمى بشكل مشترك بالخلايا العصبية الاصطناعية ، مع المشابك البيولوجية ، والسوما العصبية ، على التوالي. سمح بناء مصفوفة الخلايا العصبية الاصطناعية من بوابات منطقية ثنائية قياسية ، حيث يتم محاكاة القيم التناظرية في السجلات ، بإنشاء مصفوفات كبيرة في أجهزة VLSI باستخدام أحدث تقنيات تصنيع أشباه الموصلات. في أحد النماذج ، تتم محاكاة القيم التناظرية على هيئة قيم متعددة البتات في السجلات.
قد تشتمل كل من الدوائر المشبكية على أي واحد أو مجموعة من الأجهزة الحسية مثل ميكروفون متعدد العناصر ، أو قوقعة صناعية ، أو جهاز بصري متعدد العناصر ، أو وحدة بيولوجية ، أو مادة كيميائية.
اعتمادًا على نقاط القوة التشابكية الناتجة عن التعلم ، وتاريخ التنشيط السابق للخلايا العصبية الاصطناعية ، تستجيب الخلايا العصبية الاصطناعية المختلفة بشكل عام بشكل مختلف لنفس إشارة الإدخال. يوفر ناتج كل خلية عصبية اصطناعية احتمالًا بأن يقترب نمط الإدخال المكاني والزماني عن كثب من النمط الذي تم تعلمه سابقًا ، ويتم تمثيله بشكل غير مباشر في قيم القوة المخزنة في المشابك. ينتج عن ذلك إشارات خرج مختلفة ، واختيار مجموعة أو عدة مجموعات من الخلايا العصبية الداخلية التي تؤدي بدورها وظائف احتمالية زمنية مماثلة وهكذا في التسلسل الهرمي. يوفر هذا طريقة محددة لتحويل نمط مكاني-زماني يتألف من قطار إشارة من المسامير إلى نمط هرمي مكاني-زماني من التنشيط يزيد من التعقيد مع تقدم البيانات عبر التسلسل الهرمي ، وبالتالي يقلل من كثافة البيانات. في الوقت نفسه ، تتعلم الشبكة الهرمية للخلايا العصبية والخلايا العصبية الداخلية الاستجابة لبعض الخصائص المكانية والزمانية لإشارات الإدخال. يحدث التعلم بشكل مستقل ، وهو مشتق من عملية بيولوجية تعرف باسم اللدونة المعتمدة على الوقت المتشابك أو STDP. تتضمن طريقة التعلم هذه قيمة قوة المشبك التي تحدد عامل الاقتران بين الخلايا العصبية. تزداد قيمة القوة التشابكية عندما تسبق نبضة الإدخال نبضة الخرج عندما يسبق نبضة الخرج نبضة الإدخال. يشار إلى البقول أيضًا بشكل شائع باسم SPIKES ويستخدم المصطلحان بطريقة قابلة للتبديل.
تكون الزيادة في قيمة قوة المشبك أكبر في أقصر فترة زمنية بين نبضة الإدخال وحدوث نبضة خرج. يكون انخفاض قيمة المشبك أكبر في أقصر فترة زمنية بين نبضة الخرج ونبضة الإدخال. بالإضافة إلى ذلك ، لا تتغير قيمة قوة الناقل العصبي في حالة حدوث كل من نبضات الإدخال والإخراج في نفس الوقت.
يتعلق الاختراع الحالي بمعالجة المعلومات عن طريق مصفوفة تتكون من مجموعة من الخلايا العصبية الاصطناعية الديناميكية ، متصلة كشبكة عصبية اصطناعية هرمية ، وبشكل أكثر تحديدًا ، بنماذج الشبكة العصبية التي تحاكي أو توسع الشبكات العصبية البيولوجية. يحدث التعلم المستقل عندما تزداد قيمة قوة التشابك داخل المصفوفة أو تنقص نتيجة للاختلاف الزمني لنبض الإدخال المرتبط بنبض خرج تغذية مرتدة سوما.
يتكون الجهاز العصبي البيولوجي من شبكة معقدة من الخلايا العصبية التي تستقبل وتعالج إشارات الإدخال الواردة من المحفزات الخارجية لمعالجة المعلومات وتخزينها. يمكن وصف الجهاز العصبي البيولوجي على أنه مصفوفة هرمية كبيرة تشكل محتوى محتملاً ذاكرات مرتبطة قابلة للعنونة. الخلايا العصبية هي خلية متخصصة قادرة على التواصل مع الخلايا الأخرى. يمكن وصف العصبون بأنه جسم خلية يسمى سوما ، يحتوي على واحد أو أكثر من التشعبات كمطاريف لإشارات الإدخال ومحور كمحطة إخراج. يرتبط أحد التغصنات في خلية عصبية ومحور عصبون آخر ببنية بيولوجية تسمى المشبك. تنتج سوما الخلية العصبية مجموعة متغيرة من النبضات ذات تردد معين وفترة زمنية تُعرف باسم إمكانات الفعل عندما يتم تشغيلها من خلال مجموع الإمكانات المتلقاة من مجموعة من نقاط الاشتباك العصبي المتصلة بالتشعبات ، مما يسمح لخلية واحدة بالتواصل مع مجموعة أخرى الخلايا العصبية. يمكن أن تكون نقاط الاشتباك العصبي مثيرة أو مثبطة. بهذه الطريقة ، تتكون الشبكة العصبية من مجموعة من الخلايا العصبية المترابطة بواسطة المشابك العصبية. يمكن وصف المشبك بأنه عنصر ذاكرة ، يحتفظ بقيمة تعتمد على التنشيط السابق للخلايا العصبية قبل وبعد المشبكية نتيجة للمنبهات الواردة. يتم تشغيل مجموعة من الخلايا العصبية المتصلة بالشبكة في نمط تنشيط مكاني وزمني إرشادي نتيجة لنمط إشارة إدخال محدد. كل نبضة إدخال تتعلق بحدث. يمكن وصف حدث ما على أنه حدوث تردد معين في دفق صوتي ، وحدوث انتقال من الظلام إلى الضوء في المعلومات المرئية ، وعدد كبير من الظواهر الأخرى. تؤدي ردود الفعل على نبضات الإخراج إلى المدخلات المشبكية إلى عملية تُعرف باسم اللدونة المعتمدة على الوقت المتشابك ، والتي يتم اختصارها عادةً باسم STDP ، حيث يتم تعديل قوة المشبك اعتمادًا على الاختلاف الزمني للإدخال إلى نبضات الإخراج. يُعتقد أن هذه العملية مسؤولة عن وظائف التعلم والذاكرة في الدماغ. تربط وصلات التغذية الراجعة الضخمة الخلايا العصبية في الطبقات السفلية بالأحداث في المناطق الأعلى. ظواهر الأحداث في المستويات الأعلى في التسلسل الهرمي أكثر تعقيدًا. بدلاً من التسبب في حدوث تردد معين ، فإن مدخلات الخلايا العصبية ذات المستوى الأعلى تمثل الناتج المشترك للخلايا العصبية عند المستويات الأدنى ويتم تشغيلها على الصوت. يمكن نمذجة الدماغ كشبكة عصبية ذات اتصالات ضخمة للتغذية والتغذية المرتدة ، والتي تعالج المعلومات من خلال نمط التنشيط المكاني والزماني للخلايا العصبية في الشبكة. يحتوي الدماغ البشري على ما يقدر بـ 10 خلايا عصبية أكثر من 11 خلية مترابطة من خلال ما يقدر بـ 10 وصلات متشابكة.
وصف واحد لعمل الشبكة العصبية العامة هو ؛ نظام ذاكرة ارتباطية يمكن معالجته في السياق حيث يتم اشتقاق المحتوى ديناميكيًا من احتمالية أنماط الإدخال إلى نقاط القوة التشابكية المخزنة. في نموذج إضافي ، يتم اشتقاق المحتوى ديناميكيًا من احتمالية أنماط الإدخال إلى نقاط قوة الناقل العصبي المشبكي التي تم تعلمها مسبقًا وتخزينها. يتم إنشاء إمكانات فعلية في العصبون ما بعد التشابك عندما تتسبب نبضة إدخال في إطلاق ما يكفي من الناقلات العصبية الموجبة الشحنة ليتم إطلاقها في البراعة المشبكية. يكشف التجسيد الإضافي عن جهد الفعل أو زيادة أو نقصان إمكانات الغشاء في العصبون التالي للتشابك في حالة نبضة إدخال واحدة أو نبضات إدخال متعددة. الشق المشبكي هو المسافة بين المشبك والتغصنات لخلية عصبية. يتم دمج الإمكانات المشبكية لجميع نقاط الاشتباك العصبي لإنتاج إمكانات غشاء مجمعة. يتم تفريغ إمكانات الغشاء ببطء نحو حالة الراحة ، ويتم إعادة شحنها مؤقتًا عن طريق النبضات اللاحقة. محتمل. تنتج العصبون سوما

جهد الفعل عندما ينتج عن معدل التفريغ وإعادة الشحن اللاحقة إمكانات غشاء تطابق أو تتجاوز عتبة محددة مسبقًا ولكن متغيرة. يولد العصبون قطارًا نبضيًا له مدة نموذجية وفترة فاصلة. ثم ينتشر قطار النبض هذا من خلال واحد أو أكثر من المحاور إلى نقاط الاشتباك العصبي في الخلايا العصبية الأخرى. يفرز كل خلية عصبية ناقلًا عصبيًا واحدًا فقط ، والذي يكون إما مثيرًا أو مثبطًا. في التجسيد الحالي ، تحتوي الوصلة المحورية على مُضاعِف واحد على الأقل وسجلات لحساب نبضة الخرج اعتمادًا على نوع عصبون يمكن اختياره. تقوم قنوات التغذية الراجعة بتعديل خصائص الخلايا العصبية لتقوية أو إضعاف التفاعل بين الخلايا العصبية وتسبب تباينًا في قيمة عتبة الغشاء. تشكل إمكانات الفعل أنماطًا أو تسلسلات زمنية دقيقة مثل القطارات المسامير. تشير الخصائص الزمنية للمسامير إلى اختيار خلايا عصبية معينة ضمن التسلسل الهرمي في عملية يشار إليها باسم “الترشيح العصبي”. مطلوب النشاط المنسق لقسم كبير من سكان الخلايا العصبية للتعبير عن المعلومات في شبكة عصبية بيولوجية. تشكل العملية المذكورة أعلاه الأساس لمعالجة المعلومات وتخزينها واسترجاعها وتبادلها في الشبكات العصبية البيولوجية ويتم تكرار هذه العملية لتصبح التجسيد الحالي للاختراع.
يتعلق الاختراع الحالي أيضًا بطريقة الوصول إلى الوظائف التي تم تعلمها في جهاز هدف ذكي ، مثل “جهاز الحوسبة العصبية الاصطناعية الديناميكية للتعلم الذاتي والنظام المستوحى من الدماغ” المشار إليه في طلب براءة الاختراع رقم 20100076916 وبشكل خاص طريقة الوصول إلى القيمة مجموعات ، تمثل الوظائف المكتسبة ، محفوظة في مكتبة وظائف في جهاز كمبيوتر. يتعلق الاختراع الحالي أيضًا بجهاز هدف ذكي يتم التحكم فيه بواسطة الطريقة.
يجب تفسير مصطلح جهاز الحوسبة كما هو مستخدم هنا على نطاق واسع ليشمل أي شكل من أشكال الأجهزة الكهربائية ويتضمن المتحكمات الدقيقة وأجهزة المعلومات السلكية.
يعمل الجهاز المستهدف الذكي تحت سيطرة جهاز التشغيل. يمكن اعتبار جهاز التشغيل على أنه القيم المخزنة في المشبكي. في أحد النماذج ، يتم تخزين القيم في سجلات hillock المتفرعة والسوما والمحورية. تحدد قيم التحكم المخزنة سلوك عقد المعالجة الفردية للجهاز الهدف الذكي. يتم إنشاء قيم التحكم بشكل مستقل بواسطة الجهاز الهدف الذكي.