Neural Network 3/3

AI: 用知識去解決問題，讓機器思考、具有理性。

1956-John McCarthy 提出 LISP

四項特質：

1. Symbolic and Numeric Computation on Common Platform
2. Non-Deterministic computation 　　非決定性
   
3. Distributed Computing
4. Open System

Cognition認知-- mental activities .
　　　　　　　automatic recall, representation and Storage in memory.

生物資訊都在找規則(Motif),然後嘗試去改

帶入神經元的概念進Neural Network 的演算法和模型

---前面的數字是書的章節
4.1949 - Hebb的演算法 (簡單好用)　

大師：Marvin Minsky
13.1969 - Marvin Minsky 證明之前的演算法是Linear Machine，不可能是非線性
　　　只能得到高度接近值，交集的部份則無解

Math Model :
每個不同功能的Neural 送訊號->
weighting sub處理->
判斷後穩定結果->
負責Output的Neural 送出結果

27.1982 -證明會收斂　
　　　　用硬體把Neural實做出來，並用來解決最佳化的問題　(2的n次方)
　　　　速度很快，幾乎是瞬間解決，之前都要花很長的時間解初近似解。
　不會資料污染：
　　某一程式壞掉，造成其他的連鎖反應。
　　其他領域也證明出來（神經學、認知科學）
　　ex: Wiki 的搗蛋者、腦神經元（壞掉一個腦細胞，不會因此變笨蛋）

90年-學習式演算法

Thinking Machine -> 6000↑個CPU組合在一起　　（沒人買，倒了...）

Businese Intelligent (BI) - Data Mining & Machine Learning
ex:葡萄酒的客製化行銷(分析顧客喜歡的酒類，有適合的新酒就會推薦)