QUAN ĐIỂM VÀ BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VIỆC ỨNG DỤNG MƠ HÌNH MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO TRONG
1.2.1. Mạng thần kinh nhân tạo và các đặc điểm cơ bản của bộ não
Não người là một máy tính phức tạp nhất mà chúng ta biết đến. Để hiểu một cách rõ hơn về bộ não, nhiều nhà nghiên cứu đã cố gắng mô phỏng bản sao nhiều khả năng của bộ não khi phát triển hệ thống thông minh nhân tạo. Một phần của nghiên cứu này, được nhiều nhà khoa học nhiều kinh nghiệm nghiên cứu hơn nửa cuối thế kỷ 20, tập trung vào mơ hình mạng ANN. Nói một cách đơn giản, mơ hình mạng ANN là một mơ hình thuật tốn được cấu trúc giống như bộ não và cố gắng xác định mẫu
hình của một nhóm các biến số. Các nhà khoa học tiên phong trong việc nghiên cứu về lĩnh vực thần kinh nhân tạo đã có gắng để phát triển một hệ thống có thể học từ kinh nghiệm nhằm tăng cường hiểu biết về khả năng học hỏi của bộ não. Tuy nhiên, khả năng “học hỏi” được thể hiện trong mơ hình mạng ANN sau đó đã đưa đến việc ứng dụng cho nhiều vấn đề chẳng hạn như chuyển chữ tiếng Anh được in sang bài diễn văn (Sejnowski và Rosenberg, 1986), chơi cờ thỏ cáo (Tesauro, 1989) và nhận diện các chữ cái viết tay (LeCun, 1990), chơi nhạc (Brecht và Aiken, 1995), hệ thống tắt động cơ tự động (Armstrong và Gross, 1998)…
Nghiên cứu gần đây cũng cho thấy rằng mạng ANN có thể hữu ích để dự báo các biến số kinh tế mang tính biến động mà rất khó để dự báo bằng các phương pháp thống kê truyền thống như tỷ giá hối đoái (Verkooijen, 1996), giá chứng khoán (Refenes, Zapranis và Francis, 1994). Mơ hình mạng ANN cũng đã ứng dụng thành công cho các dự báo về biến số vĩ mô như tăng trưởng kinh tế (Tkacz, 1999), sản lượng công nghiệp (Moody, Levin và Rehfuss, 1993) và tổng mức tiêu thụ điện (Mc Menamin, 1997)… Các ứng dụng về kinh tế vĩ mơ là khá mới lạ và vẫn cịn được xem là phương pháp kinh tế tiên phong.
Như các nhà khoa học nhiều kinh nghiệm đã nghiên cứu về bộ não và các khả năng của bộ não trong việc học hỏi, họ đã phát hiện ra vài đặc điểm chính được xem là quan trọng đối với bộ não. Những thuộc tính này sau đó được dùng như một nền tảng để xây dựng mơ hình mạng ANN. Để hiểu biết nhiều hơn về mơ hình này, điều cần thiết là kiểm tra các đặc điểm chính của bộ não.
Bộ não bao gồm hàng tỷ các đơn vị đơn giản được gọi là các neuron (xem hình 1.1) được nhóm thành một mạng lưới rộng lớn. Các nghiên cứu sinh học đề nghị rằng, các neuron thực hiện nhiệm vụ tương đối đơn giản là chuyển các xung điện (electrical impulse) sang các neuron khác. Khi một neuron nhận được xung điện từ các neuron kế bên, phản ứng của nó sẽ phụ thuộc vào cường độ của xung điện nhận được và độ nhạy riêng của nó đối với các neuron mà nó nhận được. Vài neuron sẽ không phản ứng với tất cả đối với xung điện nhất định. Khi một neuron phản ứng (hoặc bị kích động), nó sẽ truyền xung điện đến các neuron khác. Độ nhạy của xung điện được tạo ra sẽ tỷ lệ với độ nhạy của xung điện nhận được. Khi các xung điện được truyền giữa các neuron, cuối cùng sẽ dẫn đến một nhóm các neuron được kích hoạt, và chính điều này đã mang lại cho chúng ta suy nghĩ hay cảm xúc.
Sức mạnh của bộ não có vẻ bắt nguồn từ mạng lưới phức tạp các liên kết giữa các neuron và cách thức hoạt động đồng bộ của hàng triệu neuron và được kết hợp chỉ trong một khoảnh khắc nhỏ. Bây giờ chúng ta đi vào phần mô tả cơ bản của một hệ thống ANN.
Hình 1.1: Minh họa cơ bản của một neuron
Nguồn: Brown và Benchmark Introductory Psychology Electronic Image Bank, 1995. Times Mirror Higher Education Group, Inc.