Procesarea neuronală se referea inițial la modul în care funcționează creierul, dar termenul este folosit mai de obicei pentru a descrie o arhitectură de computer care imită acea funcție biologică. În computere, procesarea neuronală oferă software-ului capacitatea de a se adapta la situații în schimbare și de a-și îmbunătăți funcția pe măsură ce devin disponibile mai multe informații. Procesarea neuronală este folosită în software pentru a efectua sarcini precum recunoașterea unei fețe umane, prezicerea vremii, analiza tiparelor de vorbire și a învăța noi strategii în jocuri.
Creierul uman este compus din aproximativ 100 de miliarde de neuroni. Acești neuroni sunt celule nervoase care îndeplinesc individual o funcție simplă de procesare și transmitere a informațiilor. Când celulele nervoase transmit și procesează în grupuri, numite rețea neuronală, rezultatele sunt complexe – cum ar fi crearea și stocarea memoriei, procesarea limbajului și reacția la mișcarea bruscă.
Procesarea neuronală artificială imită acest proces la un nivel mai simplu. O unitate de procesare mică, numită neuron sau nod, îndeplinește o sarcină simplă de procesare și transmitere a datelor. Pe măsură ce unitățile de procesare simple combină informațiile de bază prin conectori, informațiile și procesarea devin mai complexe. Spre deosebire de procesoarele tradiționale, care au nevoie de un programator uman pentru a introduce informații noi, procesoarele neuronale pot învăța singure odată ce sunt programate.
De exemplu, un procesor neuronal se poate îmbunătăți la dame. La fel ca un creier uman, computerul învață că anumite mișcări ale unui adversar sunt făcute pentru a crea capcane. Programarea de bază ar putea permite computerului să cadă în capcană prima dată. Cu cât apare mai des o anumită capcană, totuși, cu atât computerul acordă mai multă atenție datelor respective și începe să reacționeze în consecință.
Programatorii neuronali numesc „greutate” atenția tot mai mare pe care computerul o acordă anumitor rezultate. Procesarea tradițională ar oferi computerului doar regulile de bază ale jocului și un număr limitat de strategii. Procesarea neuronală, prin culegerea de date și acordând o atenție sporită informațiilor mai importante, învață strategii mai bune pe măsură ce trece timpul.
Puterea procesării neuronale constă în flexibilitatea sa. În creier, informația este prezentată ca un impuls electrochimic – o mică zguduire sau un semnal chimic. În procesarea neuronală artificială, informația este prezentată ca o valoare numerică. Această valoare determină dacă neuronul artificial devine activ sau rămâne latent și, de asemenea, determină unde își trimite semnalul. Dacă un anumit verificator este mutat într-un anumit pătrat, de exemplu, rețeaua neuronală citește acea informație ca date numerice. Aceste date sunt comparate cu o cantitate din ce în ce mai mare de informații, care, la rândul său, creează o acțiune sau o ieșire.