Beyindeki biyolojik nöronlardan ilham alan yapay sinir ağları, belirli görevleri yerine getirmek üzere eğitilmiş büyük “nöron” ya da düğümlerin koleksiyonlarıdır. Yapay bir sinir ağı tüm ağ yapısını kullanarak bilgiyi işler. İlham
Başlangıçta beynin nasıl çalıştığını anlama arzusundan geldi.
1940’larda, araştırmacılar beynin nöron ve sinaps ağının altında yatan matematiği tartışmaya başladılar. Nörolog Donald Hebb’in öğrenmenin nasıl gerçekleştiğine dair hipotezi sayesinde bulmacanın bir parçası da psikolojiden geldi, çünkü nöronlar arasındaki bağlantılar birlikte çalıştığında pekiştirilir.
Daha sonra bu fikirler, bilgisayar simülasyonları olarak yapay sinir ağları inşa ederek beynin ağının nasıl işlevselliğini yeniden yaratma girişimleri takip etti. Bunlarda beynin nöronları farklı değerler verilen düğümlerle taklit edilir ve sinapslar daha güçlü ya da zayıf hale getirilebilen düğümler arasındaki bağlantılarla temsil edilir. Hebb’in hipotezi hala eğitim adı verilen bir süreçle yapay ağları güncellemenin temel kurallarından biri olarak kullanılıyor.
1960’ların sonunda, bazı cesaret kırıcı teorik sonuçlar birçok araştırmacının bu sinir ağlarının gerçek bir işe yaramayacağından şüphelenmesine neden oldu. Ancak, yapay sinir ağlarına olan ilgi 1980’lerde yeniden uyandı, bu yılki ödüllü John Hopfield ve Geoffrey Hinton’ın çalışmaları da dahil olmak üzere birçok önemli fikir bir etki oluşturdu.
Yapay sinir ağları üzerine yapılan çalışmalardan dolayı verilen bu yılki fizik ödülü hakkında daha fazla bilgi alın: https://bit.ly/4gK57jl
