Neurala nätverk är en typ av AI-algoritm som är inspirerad av strukturen i det mänskliga hjärnan. Precis som hjärnan är ett neuralt nätverk uppbyggt av många små enheter som kallas ”neuroner”, som är sammankopplade för att skapa en komplex struktur.
I ett neuralt nätverk består varje neuron av en enkel matematisk enhet som tar emot indata och ger utdata. Noderna är kopplade till varandra genom viktade anslutningar, som bestämmer hur mycket vikt varje nod har i nätverket.
När ett neuralt nätverk tränas, justeras vikterna för att minimera felet mellan nätverkets förutsägelser och de faktiska utdata som det tränas på. Detta kallas för bakåtpropagering, och det är en metod för att lära neurala nätverk att anpassa sig till nya data.
Neurala nätverk har visat sig vara mycket effektiva vid att lösa problem inom områden som bild- och röstanteckning, naturlig språkbehandling och datormodellering. De används ofta inom maskininlärning och djupinlärning och är en viktig del av många av de mest avancerade AI-systemen som finns idag.
Ett av de mest kända exemplen på användning av neurala nätverk är Google Translate, som använder en form av neuralt nätverk för att översätta mellan språk på ett mer naturligt sätt än tidigare översättningsmetoder. Andra exempel inkluderar röstassistenterna Siri och Alexa, som också bygger på neurala nätverk för att förstå och bearbeta mänskligt språk.
