Un réseau de neurones est une réplique artificielle d’un réseau biologique de neurones. Ce sont les cellules nerveuses qui sont à la base du système nerveux chez les animaux. Un réseau de neurones tente de simuler ce réseau à des fins telles que la recherche sur la biologie ou pour travailler sur l’intelligence artificielle.
Pour faire la distinction entre les deux réseaux, ceux qui existent chez les animaux réels sont souvent appelés réseaux de neurones biologiques. Ceux-ci sont constitués de neurones, qui sont à la base de la façon dont le cerveau, la moelle épinière et les terminaisons nerveuses fonctionnent ensemble. Ceux-ci incluent les neurones sensoriels qui détectent les entrées des cinq sens et les motoneurones qui provoquent la contraction des muscles et créent ainsi un mouvement dans le corps.
L’expression réseau de neurones est généralement réservée aux simulations artificielles des réseaux de neurones. Généralement, ils sont conçus pour simuler le système humain. Aussi difficile que cela puisse paraître, même les ordinateurs les plus avancés ne peuvent réaliser qu’une simulation considérablement simplifiée du cerveau humain, qui compte environ 100 milliards de neurones. L’une des simulations les plus compliquées jamais tentées impliquait deux millions de neurones artificiels dans le but de simuler l’intelligence d’un chat. Même cette tâche modeste s’est avérée trop ambitieuse dans la pratique.
Un réseau de neurones est en fait un programme informatique qui utilise un réseau de neurones artificiels. Ce sont des éléments individuels qui effectuent chacun une tâche particulière à un moment particulier. Comme dans le cerveau, les neurones artificiels n’ont pas de tâche dédiée permanente. Au lieu de cela, le réseau divise automatiquement une tâche en ses plus petites parties possibles et fait travailler simultanément les neurones artificiels sur une partie. Cela signifie que le réseau doit adapter la façon dont il répartit le travail entre les neurones aux exigences particulières d’une tâche.
Il existe deux utilisations principales des réseaux de neurones. La première, communément appelée modélisation cognitive, s’intéresse au fonctionnement du réseau plutôt qu’à ce qu’il produit. En créant des réseaux de neurones de plus en plus complexes et en les affectant à une variété de tâches, les chercheurs visent à voir comment ils fonctionnent et s’adaptent aux nouvelles exigences. L’espoir est que cela aidera à expliquer davantage le fonctionnement des réseaux de neurones biologiques.
La deuxième utilisation est connue sous le nom d’intelligence artificielle et concerne davantage l’utilisation d’un réseau de neurones pour effectuer une tâche particulière. Cela implique généralement d’essayer de créer des ordinateurs capables d’effectuer des tâches que les humains peuvent effectuer, mais les ordinateurs ont généralement du mal à le faire. Ce sont des situations où la puissance de traitement d’un ordinateur n’est pas suffisante en elle-même parce que le problème nécessite une approche différente de la façon dont les ordinateurs fonctionnent normalement, c’est-à-dire l’approche utilisée par le cerveau. Des exemples de tels problèmes incluent la reconnaissance d’images ou de voix.