Такие простые нейронные сети обрабатывали только статические паттерны, не использовали обратных связей и не были чем-то похожим на мозг. Наиболее общий тип нейронных сетей, называемых сетями «обратного распространения», обучались путем распространения ошибки от выходных слоев обратно к входным. Вы могли бы подумать, что это одна из форм обратной связи, но это не так. Обратное распространение ошибки возникало только во время фазы обучения. Когда нейронная сеть работала в обычном режиме после того, как она была обучена, информация распространялась только в одну сторону. От выходов к входам не было обратных связей. И у этих моделей не было времени. Статический входной паттерн преобразовывался в статический выходной. Затем подставлялся другой входной паттерн. В сети не было какой либо истории или записей о том, что происходило даже чуть раньше. И наконец архитектура этих нейронных сетей была тривиальной по сравнению со сложной и иерархической структурой мозга.
Я думал, что это направление быстро перейдет к более реалистичным сетям, но этого не произошло. Поскольку эти простые нейронные сети были способны на интересные вещи, казалось, что исследования остановятся прямо там на годы. Был найден новый и интересный инструмент, и неожиданно тысячи ученых, инженеров и студентов бросились получать гранты, зарабатывать ученые степени и писать книги о нейронных сетях. Были созданы компании, использующие нейронные сети для предсказания курсов на фондовых рынках, обработки заявок на получение кредитов, проверки подписей и выполнения сотен других приложений по классификации паттернов. Хотя намерения исследователей в этой области могли бы быть более общими, эта область стала доминирующей стараниями людей, которые не были заинтересованы в понимании того, как работает мозг или что такое интеллект.
Популярная пресса не понимала различий. Газеты, журналы и телевизионные научные программы представляли нейронные сети «мозгоподобными», или работающими по тем же принципам, что и мозг. В отличие от ИИ, где все должно было быть запрограммировано, нейронные сети обучались на примерах, что казалось более интеллектуальным. Наиболее заметной демонстрацией был NetTalk. Эта нейронная сеть обучалась отображать последовательности букв в произносимые звуки. Как только сеть была обучена на печатных примерах, она начала произносить «компьютерным» голосом читаемые слова. Легко было вообразить, что чуть больше времени — и нейронная сеть начнет общаться с людьми. NetTalk была ошибочно провозглашена в национальных новостях как машина, обучающаяся чтению. NetTalk была отменной демонстрацией, но то, что она действительно делала, было тривиальным. Она не читала, она не понимала и не имела большого практического значения. Она просто сопоставляла подходящие паттерны букв предопределенным звуковым паттернам.
