Компьютерные модели значительно проще нейронных сетей: вместо миллионов компонентов они могут содержать их десятки или, возможно, сотни. В отличие от людей, ежедневно сталкивающихся с огромным количеством объектов и событий, компьютерные программы подвергаются воздействию весьма ограниченного набора параметров. Важнейшим моментом в этих моделях является то, что они, подобно нейронным сетям, начинают функционировать как множество «немых» элементов, которые взаимосвязаны, но лишены какой-либо информации о той сфере и поле деятельности, в которой им предстоит существовать. Далее исследователи обучают смоделированную сеть, чтобы понять, смогут ли они превратить этот набор отдельных примитивных элементов в умную систему.
Можно представить себе подобную сеть как аналог систем, используемых веб-сайтами вроде Netflix[65], для рекомендаций пользователям. Вы вводите название фильма – скажем, «The Godfather» («Крестный отец»). Информация о фильме появляется на экране, но Netflix готов порекомендовать вам и другие фильмы. Какие? Это зависит от целого ряда факторов. Частично – от того, какие еще фильмы предпочли другие пользователи Netflix, ранее уже выбравшие и высоко оценившие «The Godfather» (Netflix накапливает и хранит информацию обо всех сделанных клиентами выборах и оценках). Кроме того, предложение сайта может зависеть от ваших собственных запросов, просмотров и оценок. Если вы фанат гангстерских боевиков, вам, скорее всего, выложат список других фильмов о гангстерах. Но если история ваших запросов свидетельствует о том, что вы поклонник Аль Пачино, вы получите список лент с его участием – причем не любых, а тех, которые понравились пользователям, чьи вкусы сходны с вашими. А если в течение некоторого времени вы заказываете и смотрите исключительно фильмы, получившие «Оскара», вам предложат третий список рекомендаций.
И вам не нужно подробно объяснять, каковы ваши вкусы. У Netflix уже есть свое четкое представление, основанное на ваших прошлых заказах и на обратной связи от других клиентов, выбирающих те же фильмы, что и вы. Каждый раз, когда вы взаимодействуете с Netflix, программа, которая используется для подбора рекомендаций, обновляется. На самом деле она обновляется всякий раз, когда кто бы то ни было заходит на сайт. Так формируются связи между фильмами, и прочность связей меняется в зависимости от накопленного опыта пользователей Netflix. Это похоже на то, как если бы все пользователи сайта были участниками одной гигантской сети, для которой ни один посетитель не является полностью уникальным, но в то же время не повторяет в точности другого.
