Come funziona SwiftKey Neural Alpha?

Siccome c'è sempre Google, presumo che tu stia chiedendo una risposta molto semplice:

Pensa ad un normale circuito che prende un input e dà un output. Un esempio è una porta OR, che prende due ingressi. Se uno o entrambi gli ingressi sono Sì, esce Sì; se entrambi gli ingressi sono No, esce No.

Questo circuito non può cambiare. Anche se si collegano molte porte AND, OR, ecc. in modi innovativi, l'uscita (o le uscite) dipendono in modo semplice dagli ingressi.

Il nostro cervello non è così. La sua relazione tra output e input continua a cambiare. La tua reazione al gelato ora è molto diversa dalla tua reazione al gelato quando eri bambino.

Questo è dovuto ai neuroni nel tuo cervello, che stanno **apprendendo**. Gli viene detto, in gruppo, che le forme che assomigliano a questo sono esseri umani, le forme che assomigliano a quello sono bottiglie d'acqua.

Molteplici cose cambiano mentre avviene questo apprendimento:

• La forza dell'output cambia (reazioni emotive più forti o più deboli...)
• Il target dell'output cambia (il tuo cervello può muovere le braccia, o le gambe, o fermare il cuore...)
• La struttura (cioè le interconnessioni) tra i neuroni cambia (reagisci alla stessa cosa in modo diverso)
• ...E tutto questo viene "hardcoded". Cioè, non è solo qualcosa che ricordi; i dettagli fisici del tuo cervello cambiano con l'apprendimento.

Le reti neurali sono circuiti che funzionano così. Le si "addestra" dicendole quale output è corretto e quale è sbagliato, per ogni serie di input. Si può fare in modo che la rete prenda alcuni input più seriamente, e così via.