Основные принципы построения искусственного интеллекта

Познание мира и самого себя в нем — неотъемлемая часть существования человека. Размышления о природе сознания издавна поднимались философами. Учеными нейрофизиологами и психологами были созданы теории о принципах и механизмах работы человеческого мозга. Как и в ряде других наук, подсмотренные у природы процессы легли в основу создания интеллектуальных машин.

Основным составным кирпичиком в структуре человеческого мозга является нейрон. Точное количество нейронов в нервной системе человека доподлинно неизвестно, но оценки говорят о приблизительно 100 млрд. Нейроны, состоящие из тела клетки, дендритов и аксона, соединяются между собой, формируя сложную сеть, где места соединений называют синапсами.

Описанные процессы и структуры послужили основой для создания искусственных нейронных сетей. В 1943 году была опубликована работа Уоррена Мак-Каллока и Вальтера Питтса «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности», в которой были предложены и описаны две теории нейронных сетей: с петлями и без. Предложенные теории были большим шагом в понимании взаимодействия нейронов и в последующем легли в основу принципов построения взаимодействия нейронов в искусственных нейронных сетях. В 1949 году вышла книга Дональда Хебба «Организация поведения: нейропсихологическая теория». Эта работа закладывает основы обучения нейронных связей.

Указанные выше труды рассматривали процессы в мозге человека и получили свое развитие в работах Фрэнка Розенблатта. Разработанная им в 1957 году математическая модель перцептрона легла в основу первого в мире нейрокомпьютера «Марк-1», созданного им же в 1960 году. Следует отметить, что различные варианты перцептрона успешно используются и в наши дни для решения ряда задач.

Но обо всем по порядку. В этой главе мы рассмотрим математические модели нейрона и перцептрона:

• Нейрон и принципы построения нейронных сетей. Этот раздел подробно излагает строение нейрона и основные концепции, лежащие в основе искусственных нейронных сетей, а также их важность для понимания интеллектуальных систем.
• Функции активации являются неотъемлемой частью нейронных сетей, определяя, как нейрон должен реагировать на входящие сигналы. Этот раздел посвящен различным типам функций активации и их роли в процессе обучения нейросетей.
• Методы инициализации весовых коэффициентов нейронной сети являются критическим этапом в подготовке сети к обучению, влияющий на ее способность к обучению и сходимости.
• Обучение нейронной сети разбирается через призму ключевых компонентов: функций потерь, метода обратного распространения градиента ошибки и методов оптимизации, которые вместе формируют основу для эффективного обучения сетей.
• Приемы повышения сходимости нейронных сетей, включая регуляризацию, Dropout и нормализацию, детализируют стратегии улучшения производительности и стабильности нейросетей в процессе их обучения.
• Искусственный интеллект в трейдинге знаменует собой практическое применение обсуждаемых технологий, исследуя, как искусственный интеллект и машинное обучение могут быть использованы для анализа финансовых рынков и принятия торговых решений.

Таким образом, глава представляет собой комплексное изложение основ искусственного интеллекта и нейронных сетей, их структуры, механизмов работы и применения в современном мире, в частности, в алготрейдинге.