Так же, как вы обычно не представляете какой-то особенный стул, встречая слово «стул», модели, которые выстраивает нейронная сеть, не изображаются в виде особых букв, которые попадаются вам в написанном тексте. Вместо этого они представляют собой идеализированную форму каждой буквы. Модель английской буквы S — это идеализированная криволинейная ее форма; она подобна тому, как вы представляете букву S в своем воображении. Чтобы нейронная сеть распознавала букву S, написанную разными шрифтами, имеющаяся модель должна быть достаточно комплексной, чтобы нейросеть могла распознать S среди других букв. Модель не может быть слишком специфической, иначе она не различит S, написанную шрифтом Bookman Old Style, S, набранную жирным Comic Sans MS, и S, написанную Arial Black. Чтобы нейронная сеть функционировала должным образом, в модели, содержащейся в ее нейронных связях, должна быть зафиксирована квинтэссенция буквы в абстрактном смысле.
Представьте, что произойдет с рассматриваемой нами нейронной сетью, если мы покажем ей цифру 5. Сможет ли она найти различие между буквой S и цифрой 5? Это зависит от совершенства модели. Если модель включает в себя концепцию того, что у цифры 5 есть острые углы в верхней части и плавный изгиб в нижней, а у буквы S плавные изгибы имеются и в верхней, и в нижней частях, в модели содержится достаточно знаний для того, чтобы правильно идентифицировать их.
Чтобы научить нейронную сеть должным образом распознавать букву S и цифру 5, требуются примеры, содержащие характеристики, которые проводят различие между двумя символами. Если нейронная сеть обучалась только на примерах с буквами без цифр, она не сможет отличить S от 5. Для эффективного обучения выбор примеров должен быть достаточно широким.
Выбор примеров, предоставляемых нейронной сети, и классификация образцов по степени соответствия модели — работа левого полушария головного мозга. Оно также анализирует сложность любой конкретной проблемы и оценивает потенциальные модели. Например, левое полушарие анализирует сходство между Б и 5 и понимает, что необходим по крайней мере еще один дополнительный уровень характеристик, чтобы различать эти похожие знаки. За распознавание паттернов нейронными сетями отвечает правое полушарие. После формирования моделей на основе образцов и тренировки нейронной сети распознавание паттернов и распределение по категориям происходит автоматически. И в компьютере, и в головном мозге человека этот процесс происходит почти мгновенно.
