Позвольте привести вам аналогию, чтоб показать, как далеки были нейронные сети от реального мозга. Вообразите, что вместо того, чтоб пытаться понять, как работает мозг, мы попытаемся понять, как работает цифровая вычислительная машина. Через годы изучения мы откроем, что все в компьютере состоит из транзисторов. В компьютере есть сотни миллионов транзисторов и они соединены между собой определенным сложным образом. Но мы не понимаем, как работает компьютер или почему транзисторы соединены именно так. Итак, однажды мы решаем соединить всего лишь несколько транзисторов, чтоб увидеть, что происходит. Вот смотрите, мы обнаружили, что несколько транзисторов, когда соединяются вместе определенным образом, становятся усилителем! Слабый сигнал, поданный на один конец, усиливается на другом конце (подобным образом делают усилители в радиоприемниках и телевизорах). Это важное открытие, и немедленно вырастает индустрия, выпускающая транзисторные радиоприемники, телевизоры и другие электронные приборы на транзисторных усилителях. Все это хорошо, но это ничего не говорит нам о том, как работает компьютер. Хотя и усилитель и компьютер сделаны из транзисторов, они не имеют почти ничего общего. Точно так же и реальный мозг и трехслойная нейронная сеть построены из нейронов, но не имеют почти ничего общего.
Летом 1987 я получил опыт, который еще больше охладил мой и так невысокий энтузиазм относительно нейронных сетей. Я пришел на конференцию по нейронным сетям, где я увидел презентацию, устроенную компанией, называемой Nestor. Nestor пыталась продать приложение на нейронной сети для распознавания рукописных символов на подложке. Она предлагала лицензию на программу за один миллион долларов. Это привлекло мое внимание. Хотя Nestor провела улучшение алгоритма ее нейронной сети и рекламировала ее как еще один большой прорыв, я чувствовал, что проблема распознавания рукописных символов могла бы быть решена более простым, более традиционным путем. Я пришел домой той ночью, размышляя о проблеме, и за два дня разработал распознаватель рукописных символов который был быстрым, маленьким и гибким. Мое решение не использовало нейронную сеть и оно работало совершенно не так, как мозг. Хотя эта конференция разожгла мой интерес в разработке компьютеров со стилусом (в конечном счете приведший к проекту PalmPilot десять лет спустя), это также убедило меня, что нейронные сети были не таким уж большим улучшением по сравнению с традиционными методами. Распознаватель рукописных символов, который я создал, пригодился в конечном счете для системы текстового ввода, названной Graffiti, использованной в первых сериях продукции Palm. Я думаю, компания Nestor ушла из бизнеса.
