Les premiers sites de réseaux neuronaux créés par l’homme n’étaient pas des abstractions à l’intérieur d’un ordinateur portable ou d’un ordinateur, mais de véritables méthodes physiques fabriquées à partir de moteurs vrombissants et de gros faisceaux de câbles. Ici, je vais décrire les moyens de développer un single pour vous-même en utilisant SnapCircuits, un ensemble électronique pour enfants. Je réfléchirai également à la manière de créer une communauté qui fonctionne réellement de manière optique à l’aide d’une webcam. Et je vais raconter quelques choses que j’ai trouvées en discutant avec le musicien Ralf Baecker, qui a développé un système utilisant des cordes, des leviers et des charges de poids de direction. J’ai prouvé le système SnapCircuits l’année dernière à John Hopfield, un physicien de la Princeton School qui a été le pionnier des réseaux de neurones à partir des années 1980, et qu’il a rapidement été absorbé par l’ajustement du programme pour voir ce qu’il pouvait éventuellement faire faire. J’étais un visiteur de l’Institute for Innovative Research et j’ai passé des heures à évaluer Hopfield pour ma prochaine réserve sur la physique avec le cerveau. Le type de réseau pour lequel Hopfield est devenu célèbre est un peu différent des réseaux puissants qui renforcent la reconnaissance d’image ainsi que d’autres A.I. méthodes aujourd’hui. Il est composé de dispositifs de traitement de base – des «neurones» – qui sont câblés collectivement, formation SEO pour s’assurer que chacun répond à ce que les autres exécutent. Néanmoins, les neurones ne sont certainement pas disposés en niveaux: il n’y a pas d’entrée, de productivité ou d’étapes intermédiaires engagées. Au lieu de cela, le système est un enchevêtrement majeur d’indicateurs qui pourraient se replier sur eux-mêmes, créant un système très dynamique. Vous vous échapperez avec un style bâclé pour obtenir un système à trois neurones, mais il faut être beaucoup plus systématique avec quatre. Chaque neurone est vraiment un changement qui s’active ou se désactive en fonction de ses entrées. En commençant par une condition originale, les neurones se bousculent et se réajustent. Un neurone pourrait potentiellement provoquer la transformation d’un autre neurone, déclenchant une cascade de neurones à transformer ou à s’éloigner, peut-être en modifiant le statut du neurone unique. De préférence, la communauté s’installe dans une conception statique ou cycliste. Le système effectue donc un calcul conjointement, plutôt que de suivre un processus étape par étape comme le font les ordinateurs personnels conventionnels. En 1981, alors à Caltech, Hopfield a offert une discussion sur son groupe d’opinions, et aussi dans le public cible était vraiment un scientifique de navigation, John Lambe. Lambe a été inspiré pour construire l’instanciation physique réelle initiale, composée de 6 neurones gérés par des changements à bascule. Elle a confirmé qu’un système de cette conception et de ce style se stabilisait comme une alternative à la boucle chaotique, ce qui avait été le principal problème de Hopfield. Hopfield a dessiné le circuit sur un papier de 1984. Conception et style de SnapCircuits La version SnapCircuits dispose de 3 neurones, le minimum pour découvrir des habitudes intrigantes. Je pense que vous connaissez généralement SnapCircuits et que vous apprendrez peut-être à créer le circuit à partir du schéma et des photos. J’ai décrit les composants requis après cet article. Ils n’avaient pas de SnapCircuits après que je sois en fait un jeune, et que j’ai identifié qu’il est plus difficile qu’il n’y paraît de tracer un circuit avec compétence. Vous trouverez sans aucun doute de bien meilleures approches que la mienne, alors assurez-vous de m’envoyer vos images. Les relais électriques servent de neurones. Lorsque leur tension d’entrée dépasse un certain avantage de tolérance, il s’allume avec un clic gratifiant, éclairant une lumière. Un seul problème avec les relais est le résultat de l’espace mémoire: après avoir été allumés, ils peuvent être difficiles à désactiver une fois de plus, et vice versa. Ce qui peut amener le système à se mettre en place, comme Hopfield l’a mentionné dans les premiers articles sur le sujet. La communauté dans son ensemble peut vendre au détail des informations sur les magasins, mais vous ne voulez pas que des neurones spécifiques remplissent exactement la même chose. Pour écraser ce problème, je fais correspondre chaque relais avec un transistor pour contrôler sa perspicacité. Une résistance réglable à l’entrée du transistor vous permet de bien régler le seuil des neurones – sa «polarisation» – ce qui le rend plus simple ou plus difficile à activer et à désactiver. La plus petite résistance variée de la palette de couleurs SnapCircuits comprend une valeur plus grande que les principes de résistance dont je profite ailleurs dans le circuit, donc un petit changement dans son placement a un effet important et est particulièrement difficile à obtenir correctement. Je positionne également un condensateur en parallèle avec le retour d’information de communication pour ralentir les transitions, ce qui simplifie la visualisation des progrès de la communauté.