حول عضوية الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الصندوق الأسود أو الصندوق الأبيض

تم استخدام الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) على نطاق واسع في حل المشكلات المعقدة في العالم الحقيقي. يُعرف بشكل شائع بأنه نهج صندوق أسود بمعنى أنه يتم تعلم الأمثلة (أزواج المدخلات والمخرجات) خلال عملية إنشاء نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية. ومع ذلك، لا تزال هناك مناقشة طويلة في الأدبيات حول ما إذا كانت الشبكة العصبية الاصطناعية هي نهج صندوق أبيض أو صندوق أسود. في هذه المقالة، نتبنى وجهة نظر مفهومية أكثر تجاه طبيعة النمذجة باستخدام ANN، مما يقود إلى استنتاج أن الشبكة العصبية الاصطناعية يمكن أن تكون نهج صندوق أسود أو صندوق رمادي، اعتمادًا على الطريقة التي يتم بها إنشاء نموذج ANN، وعلى وجه الخصوص ما إذا كانت معرفة المشكلة و/أو مجال المشكلة التي سيتم نمذجتها بواسطة ANN قد تم استخدامها في إنشاء نموذج ANN. مساهمة أخرى لهذه الورقة هيoutline منهجية لتصميم نماذج ANN، والتي تستند إلى وجهة نظرنا المقترحة في هذه الورقة بأن تصميم نموذج ANN يشبه تصميم منتج، ثم يتم تعلم نظرية التصميم والمنهجية للمنتجات العامة لتصميم نموذج ANN.