Les portes logiques sont les constructions logiques qui constituent le cadre de génération de chemins dans le traitement informatique. L’utilisation de portes logiques dans les ordinateurs est antérieure à tout travail moderne sur l’intelligence artificielle ou les réseaux neuronaux. Cependant, les portes logiques constituent les éléments constitutifs de l’apprentissage automatique, de l’intelligence artificielle et de tout ce qui va avec.
Une porte logique facilite le choix des sorties en fonction de l'entrée dans un système informatique. Très tôt, cela a conduit à des comparaisons entre un microprocesseur et le cerveau humain.
Alors que les travaux sur les réseaux neuronaux ont commencé à évoluer des années plus tard, une philosophie appelée « connexionnisme » est entrée en jeu. Le connexionnisme, qui remonte en quelque sorte aux années 1940, est l’idée selon laquelle des modèles comportementaux complexes sont générés par le travail combiné de petites unités individuelles – par exemple, dans le cerveau, les neurones.
Tout cela a conduit à l’idée d’utiliser la programmation, et par conséquent les portes logiques sous-jacentes, pour des processus plus complexes. L’une des définitions de l’apprentissage automatique est que le programme informatique évolue au-delà des limites de ce qui lui a été initialement fourni en entrée. En d’autres termes, la machine apprend au fur et à mesure. Il utilise toujours les portes logiques pour traiter des entrées et des sorties données, mais l'utilisation des portes logiques pour le calcul fonctionne d'une manière fondamentalement différente.
En continuant à étudier le cerveau humain et les performances des neurones et des synapses, les scientifiques se rapprochent de la possibilité de modéliser une partie de cette activité avec des systèmes informatiques. Ici, la porte logique fera le travail d’un neurone humain.
Considérez cet extrait d'un article scientifique sur la conception de diverses portes logiques dans les réseaux de neurones :
« Il est évident que le neurone effectue l'équivalent d'une opération OU logique sur les entrées excitatrices – si la présence d'impulsions représente une valeur logique de '1', alors le comportement d'une porte OU peut être réalisé par un neurone avec deux entrées excitatrices. entrées et la sortie renvoyée comme entrée inhibitrice. Ce dernier garantit que le neurone revient à un état détendu lorsque l'excitation cesse, correspondant à une valeur logique de « 0 ». Le neurone de la porte OU présente des délais d'activation et de désactivation distincts qui changent en fonction des entrées passées et présentes. – Suryateja Yellamraju, et. al., « Conception de diverses portes logiques dans les réseaux de neurones »
Il ressort clairement de cette lecture que des corrélations étroites peuvent être établies entre les performances d'une porte logique OU et les performances d'un neurone travaillant sur des entrées binaires excitées ou détendues.
Dans cette optique, les travaux sur l’intelligence artificielle incluent souvent l’utilisation de portes logiques dans les systèmes informatiques pour modéliser les types de comportement présentés par les neurones du cerveau humain. L’ampleur de ce succès de modélisation déterminera les capacités futures d’une intelligence artificielle forte – si, grâce à une modélisation extrêmement avancée, nous pouvons créer des technologies sensibles, ou si l’esprit humain s’avère suffisamment complexe et élaboré pour restreindre ou limiter ce type de développement technologique.
Dans un article sur Medium, VV Preetham parle de l'enseignement de la logique aux réseaux de neurones grâce à l'utilisation de portes logiques appliquées. Ce didacticiel détaillé montre comment représenter l'utilisation de portes logiques et de codes de manière à simuler le travail des neurones humains.
De cette manière, les portes logiques, apparues très tôt dans le développement des systèmes informatiques d'hier, continuent d'être les ressources sous-jacentes à des travaux très avancés sur les réseaux neuronaux et à l'adoption d'outils d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle toujours plus performants qui changeront radicalement nos interactions. avec la technologie dans les années à venir.