The Organization of Behavior

1 fișă

1. 01

   O sinapsă se întărește atunci când neuronul care o folosește reușește să declanșeze neuronul de dincolo. Învățarea nu e un program, ci o consecință directă a activității locale.

   The Organization of Behavior · 1949

   Neuronii care declanșează împreună își sudează legătura: învățarea e locală, nu comandată de sus.

   Hebb a susținut că învățarea trăiește în legăturile dintre neuroni, nu într-un centru de comandă. Mecanismul lui e local: dacă un neuron participă des la declanșarea altuia, legătura dintre ei devine mai eficientă. Nu e nevoie de un supervizor care să spună fiecărei celule ce să facă. Regula asta, numită astăzi regulă hebbiană, a devenit fundația învățării în rețelele neuronale. Cipurile neuromorfice o duc cu o literă mai departe, punând-o în siliciu. Carver Mead și Misha Mahowald au construit circuite analogice în care fiecare tranzistor imită un neuron, iar conexiunile dintre ele poartă o greutate care se schimbă exact ca o sinapsă. În cipurile lor, de exemplu retina de siliciu, pixelii comunică prin impulsuri, la fel ca neuronii biologici. Rețelele cu impulsuri merg pe același principiu: neuronii artificiali trimit evenimente scurte, nu numere continue, și învață din coincidența impulsurilor. Ținta de inginerie e clară: creierul consumă circa 20 de wați, deci cipurile neuromorfice urmăresc același raport între calcul și energie, nu viteza brută.

   “Când un axon al celulei A e destul de aproape de o celulă B ca să o excite și participă în mod repetat sau persistent la declanșarea ei, are loc un proces de creștere sau o schimbare metabolică în una sau în ambele celule, astfel încât eficiența lui A, ca una dintre celulele care declanșează B, crește.”

   Deschide fișa →