Основное свойство как природных, так и искусственных нейросетей — это возможность изменения силы взаимосвязи между нейронами. Структура нервной системы нашего мозга и нейрокомпьютера остается практически неизменной на протяжении всего жизненного цикла, и изменениям в процессе обучения и адаптации подвергаются только пропускная способность синапсов и весовые коэффициенты, с которыми складываются сигналы в электронном аналоге мозга.
Обучай и используй
Хорошо нам знакомые условные и безусловные рефлексы есть не что иное, как устойчивые связи, возникающие между рецепторами и нейронами в процессе исполнения той или иной команды. Но если взять, к примеру, такое естественное для человека действие, как отдергивание руки от горячего предмета, то в этом случае все связи возникли еще до появления его на свет и обучения не требуется.
А такой навык, как езда на велосипеде, приобретается только в результате тренировок и, как правило, с учителем. Научившись же управляться с двухколесной машиной, человек ездит на ней совершенно «автоматически» и лишь в критической ситуации включает мозг, пытаясь восстановить равновесие или избежать возникшей опасности.
Примерно так же работают и нейросети, учась узнавать буквы и звуки, отличать танки от вертолетов, предугадывать падение цен на нефть и тому подобное. При всей схожести принципов работы процесс обучения электронного мозга еще более непредсказуем, чем биологического. Во всяком случае, на сегодня никто не сможет дать гарантии того, что та или иная нейросеть «научится» решать поставленную задачу за определенный период времени. Более того, вполне возможно, что обучение может быть принципиально невозможным. Опять же, как и у людей: один, сколько ни бейся, никогда не заиграет на скрипке, а другой, как ни старайся, никогда не научится плавать. Одна из возможных причин подобной несостоятельности — недостаточное «богатство» определенных видов нейронов и типов связей между ними. Другая причина может крыться в изначально неверном подходе к методике и средствам обучения. Иначе говоря — в неправильном выборе алгоритма процесса тренировки.
Что же касается «интеллектуальных способностей» нейронных сетей, то перед ними зачастую ставят заведомо нерешаемые, некорректные задачи, направленные на выявление взаимосвязей между предметами или событиями, не сопоставимыми ни по каким параметрам. Рекламные лозунги, декларирующие то, что нейрокомпьютеры умеют обрабатывать искаженную или частично поврежденную информацию, отчасти правдивы, но — в определенных пределах. Совсем не факт, что та нейросеть, которая обучена различать танки противника, сумеет отличить их от машин союзников. В лучшем случае, отнеся «своих» к неизвестному типу объектов, она запросит мнение человека: стрелять или не стрелять.
