Если иметь в виду сигмоидную функцию, можно говорить о многозначности выхода нейрона ?
У реального нейрона выход определяется не сигмоидной функцией. Там спайк либо есть, либо нет. И строго определённой амплитуды. Т.е. выход у нейрона всегда дискретен либо 0, либо1.
А вот теперь – парадокс: аксон может быть подключён к нескольким тысячам входов ( синапсов дендритов). И на каждом из них появится полноценный сигнал, неделёный ( просто потратится больше молекул АТФ, или меньше). Так вот представьте – аксон подключён к , скажем, 20% дендритов одного и того же нейрона. В результате, если на выходе мы имели дискретность 2 ( 0, 1) то на входе второго нейрона имеем дискретность равную количеству дендритов. В представленном примере мы получим 1/5 от сигнала. Если подключим аксон к половине дендритов – ½, к 100% - получим повторитель. В этом смысле выход приближается к аналоговому ( всё дело с частоте дискретизации). А ещё добавляется частотная модуляция. В данном примере ( с 20%) пять спайков на аксоне первого нейрона дадут один спайк на аксоне второго, если не учитывать сигналы с оставшихся 80% дендритов.
К чему всё это рассуждение? К тому, что конструкции IF THEN дадут максимум логическую матрицу. Но не смоделируют нейрон.
Вооот! А теперь о измерении ИИ:) Почему все зациклились на линейной шкале типа кг, Ом, км? Предлагаю аналогию со звуком. Его измеряют в Дб – логарифмическая шкала, в основу которой лежит сравнение двух сигналов ( как частный случай – сравнение с опорным сигналом). Т.е. 0Дб это не отсутствие сигнала – это значит исследуемый сигнал равен опорному. А тишина это не самый слабый звук – это его отсутствие! Теперь, в этом рассуждении, заменяем слово «звук» на слово ИИ, и вводим еденицу измерения ИДб ( интеллектуальный децибелл:)) Осталось только найти обьект для измерения