Перспективы обучения нейронных сетей

Компьютерные нейронные сети уже давно реализованы и используются в наше время. Они бывают реализованы как чисто программно, на обычных компьютерах, так и технически – в специальных устройствах.

Особенность программирования нейронных сетей состоит в том, что их надо обучать или реализовать их самообучение. Если обычный компьютер является просто исполнителем команд, содержащихся в алгоритме, то нейронные сети сами исследуют входные данные, обнаруживают в них закономерности и «делают выводы» - нелинейно обрабатывают выходные данные. Они очень пластичны и переобучаемы.

Заинтересовавшись технологиями нейронных сетей, я просмотрела наиболее популярные сайты и статьи в интернете на данную тему. Больше всего меня удивило то, что в разделе область применения были перечислены самые разные задачи (распознавание образов, классификация данных, в медицине для постановки диагнозов, экономическое прогнозирование, управление и т.д.), но нигде не была названа самая очевидная и первостепенная область применения нейронных сетей – изучение принципа работы мозга и исследование природных закономерностей.

Я считаю, что истинное предназначение нейронных сетей – это самопознание и познание. Это именно тот инструмент, который позволит нам расставить по полочкам все накопленные за историю человечества знания, сформировать полноценную карту естествознания и определить место человека в природе.

Изучение и обучение нейронных сетей – это чрезвычайно интересная и перспективная область науки. Это очень напоминает работу с детьми, которые в первые годы своего развития выдают такие удивительные и забавные мысли, из-за которых родилась пословица «Устами младенца глаголет истина». И если использовать их по прямому назначению, то они могут стать источником очень ценной информации и помогут значительно ускорить процесс её структуризации и актуализации.