L’apprendimento neurale si basa sulla convinzione che il cervello operi come un computer quando elabora nuove informazioni. L’input, l’organizzazione e il recupero dei dati sono considerazioni primarie. La base biologica dell’apprendimento neurale è un sistema neurale, che si riferisce alla struttura interconnessa delle cellule cerebrali. Questa comprensione della relazione tra struttura e funzione del cervello è stata applicata allo sviluppo di concetti di apprendimento e conservazione della memoria migliori. Il framework funge anche da base per i sistemi di reti neurali artificiali.
Secondo il modello di apprendimento neurale, le informazioni entrano prima nel cervello attraverso l’input dei dati. Il cervello deve quindi memorizzare queste informazioni e combinarle con le informazioni già presenti tramite l’organizzazione dei dati. Il passaggio finale è il recupero dei dati, in cui il cervello sviluppa sistemi per prendere le informazioni memorizzate dalla mente e utilizzarle. L’apprendimento neurale si riferisce quindi a questi processi collettivi in cui il cervello raccoglie, immagazzina e utilizza le informazioni acquisite attraverso le esperienze di vita. A volte, i processi di apprendimento diventano così codificati nel cervello che il recupero delle informazioni avviene quasi automaticamente, come in situazioni minacciose.
La memoria è quindi un concetto vitale nell’apprendimento neurale, proprio come lo è con i computer. La codifica efficace delle informazioni può essere aiutata con tecniche mnemoniche. Questi metodi implicano la memorizzazione di grandi blocchi di informazioni tramite segnali di memoria. Ad esempio, un individuo potrebbe cercare di imparare una lunga serie di parole creando una frase in cui ogni parola contiene la prima lettera di ogni parola nell’elenco. Un altro approccio potrebbe comportare la creazione di un’immagine visiva fantasiosa che rappresenti una parola. Questo approccio è comune nella memorizzazione di informazioni complesse come i termini medici.
I dispositivi mnemonici dipendono spesso da un altro importante concetto nell’apprendimento neurale: il tipo di stile di apprendimento che un cervello è più predisposto a implementare. Alcuni individui sono più abili con i metodi di apprendimento visivo, mentre altri funzionano meglio quando l’apprendimento è più basato sulla lettura o sulle parole. Altri approcci potrebbero includere l’apprendimento uditivo e l’apprendimento cooperativo applicato.
Alcuni insegnanti di apprendimento neurale abbracciano un approccio olistico all’apprendimento. In altre parole, gli individui dovrebbero considerare idee e concetti in modo naturalistico, piuttosto che affidarsi a metodi di apprendimento meccanico che enfatizzano fatti specifici e isolati. Prendere appunti potrebbe quindi consistere in un approccio ad albero in cui i concetti si diramano l’uno dall’altro e gli individui creano le proprie associazioni uniche per consolidare i concetti nella loro memoria.
La trasmissione e la memorizzazione delle informazioni avviene tra reti di neuroni o cellule cerebrali. Le reti neurali sono anche la base di molta intelligenza artificiale. In effetti, l’apprendimento neurale a volte si riferisce ai metodi di progettazione dell’intelligenza artificiale che imitano le strutture neurali umane. Tali reti neurali si sono dimostrate utili in numerose arene di prestazioni di macchine complesse che vanno dal riconoscimento vocale all’implementazione di controlli per i robot.
Per questi metodi, le piccole strutture artificiali modellate sui neuroni umani sono note come unità o nodi. Come i neuroni, queste unità sono programmate per ricevere informazioni in entrata, o input, e anche per trasmettere informazioni, o output. Nelle macchine di intelligenza artificiale, i componenti di input e output sono collegati ripetutamente in modo da creare associazioni all’interno del sistema di intelligenza artificiale. Queste associazioni formate costituiscono l’apprendimento neurale per il sistema e, come l’apprendimento umano, le associazioni possono essere rafforzate man mano che vengono codificate e memorizzate. Il rafforzamento avviene tramite regole di apprendimento o misurazioni ponderate e algoritmi neurali matematici.