Тем не менее, в 1969 году Марвин Минский и Сеймур Пейперт указали на важный недостаток перцептрона: он не мог решать задачи, которые требуют нелинейного разделения данных, такие как проблема XOR. Это открытие привело к значительному спаду интереса к нейронным сетям, породив так называемую «зиму ИИ» – период, когда нейронные сети не привлекали внимание исследователей и не развивались.
В 1980-е годы произошел новый прорыв в нейронных сетях с разработкой многослойных перцептронов (MLP) и алгоритма обратного распространения ошибки, предложенного Румельхартом, Хинтоном и Уильямсом. Использование нескольких слоев нейронов позволило моделям решать более сложные задачи, а метод обратного распространения ошибки дал возможность настраивать веса в глубоких сетях, что значительно увеличило их обучаемость. Эти улучшения привели к возрождению интереса к нейронным сетям и заложили фундамент для глубокого обучения.
Современные архитектуры и направления исследований
В XXI веке нейронные сети претерпели значительные изменения благодаря резкому росту вычислительных мощностей и доступности больших объемов данных. Это привело к развитию глубокого обучения, и в частности, к созданию сложных архитектур, таких как сверточные нейронные сети (CNN) для обработки изображений и рекуррентные нейронные сети (RNN) для обработки последовательностей.
Одним из самых значительных достижений последних лет стала разработка трансформеров – архитектуры, использующей механизмы внимания для анализа данных. Трансформеры стали основой для многих современных NLP-моделей, таких как BERT и GPT, и их применение расширилось на обработку изображений и видео.
Современные архитектуры стремятся к более высокой производительности и способности обрабатывать всё более сложные задачи. В дополнение к этому развиваются методы оптимизации и компрессии моделей, что делает нейронные сети более применимыми на устройствах с ограниченными ресурсами. Сегодня исследования направлены на разработку новых архитектур (например, графовых нейронных сетей) и улучшение интерпретируемости моделей, что становится особенно важным при применении ИИ в критически важных областях, таких как медицина и автономные системы.
1.2. Основные понятия нейронных сетей
Что такое искусственная нейронная сеть?