Language
Country/Area
No result found
Cara kerja teori resonansi adaptif yang menakjubkan: Bagaimana otak membedakan ribuan objek?
Dalam beberapa tahun terakhir, komunitas ilmu saraf telah melakukan diskusi yang semakin mendalam tentang Teori Resonansi Adaptif (ART). Teori ini, yang diajukan oleh Stephen Grossberg dan Gale Carpenter, berupaya menjelaskan bagaimana otak memproses informasi, khususnya dalam pengenalan dan prediksi objek. Ide inti dari teori ini adalah bahwa pengenalan objek biasanya merupakan hasil interaksi antara ekspektasi pengamat "atas-bawah" dan informasi sensorik "bawah-atas".
Menurut model ART, proses pengenalan objek merupakan hasil dari perbandingan karakteristik templat memori atau prototipe dengan karakteristik objek sebenarnya.
Ketika perbedaan informasi sensorik tidak melampaui ambang batas yang ditetapkan yang disebut "parameter kewaspadaan", sistem menganggap objek yang dipersepsikan sebagai bagian dari kategori yang diharapkan tersebut. Hal ini memberikan solusi untuk masalah "plastisitas/stabilitas", yaitu masalah mempelajari pengetahuan baru tanpa mengganggu pengetahuan yang ada. Proses ini, yang juga dikenal sebagai pembelajaran inkremental, menghadirkan perspektif baru pada pembelajaran mesin.
Model pembelajaran
Sistem dasar sistem ART adalah model pembelajaran tanpa pengawasan, yang biasanya terdiri dari bidang perbandingan, bidang pengenalan, parameter peringatan, dan modul pengaturan ulang. Vektor masukan ditransfer ke neuron di bidang pengenalan yang paling cocok dengannya, yang kecocokannya bergantung pada kesamaan vektor bobot dengan vektor masukan.
Setiap neuron di bidang pengenalan akan mengeluarkan sinyal negatif sesuai dengan kualitas kecocokan dengan vektor masukan, sehingga menghambat keluaran neuron lain, sehingga terjadi penghambatan sampingan.
Hal ini memungkinkan setiap neuron untuk mewakili kategori yang diklasifikasikan oleh vektor masukan. Setelah pengenalan, modul pengaturan ulang membandingkan kekuatan kecocokan pengenalan dengan parameter peringatan dan memutuskan apakah akan melatih atau memulai prosedur pencarian. Desain ini menyediakan mekanisme pembelajaran yang fleksibel dan stabil untuk sistem ART.
Metode pelatihan
ART memiliki dua metode dasar berdasarkan pelatihan jaringan saraf: pembelajaran lambat dan pembelajaran cepat. Pembelajaran lambat menggunakan persamaan diferensial untuk menghitung perubahan bobot neuron pengenalan, sehingga bergantung pada waktu penyajian vektor input, sementara pembelajaran cepat menggunakan persamaan aljabar untuk menghitung besarnya penyesuaian bobot dengan cepat.
Meskipun pembelajaran cepat efisien dan nyaman, pembelajaran lambat lebih layak secara biologis dan dapat digunakan dalam jaringan waktu berkelanjutan.
Di antara berbagai jenis jaringan ART, ART 1 adalah yang paling sederhana, hanya menerima input biner. Dengan munculnya ART 2, kemampuan jaringan telah diperluas untuk mendukung input berkelanjutan. ART 3 lebih lanjut mensimulasikan regulasi neurotransmitter aktivitas sinaptik, lebih dekat dengan realitas fisiologis.
Kritik dan Tantangan
Namun, teori ART bukannya tanpa kontroversi. Misalnya, hasil pembelajaran Fuzzy ART dan ART 1 sangat bergantung pada urutan pemrosesan data pelatihan. Fenomena ini bahkan dapat memengaruhi kepuasan statistik terhadap hasil. Meskipun mengurangi laju pembelajaran secara tepat dapat memperlambat efek ini, hal itu tidak sepenuhnya menyelesaikan masalah.
Ketergantungan ini menjadikan jaringan ART tingkat lanjut tertentu, seperti TopoART dan Hypersphere TopoART, sebagai solusi potensial untuk masalah ini.
Rangkaian tantangan ini tidak hanya mencerminkan potensi dan keterbatasan teori resonansi adaptif, tetapi juga memicu pemikiran orang tentang bagaimana otak mempelajari dan mengenali objek. Di era perubahan yang cepat ini, bagaimana kita dapat menggunakan pengetahuan baru ini untuk lebih jauh mengeksplorasi aturan operasi otak, dan bahkan membuat terobosan dalam bidang kecerdasan buatan?
