В следующей главе мы более подробно рассмотрим структуру и функции биологических нейронов, как они могут быть использованы для создания эффективных искусственных нейронных сетей. Мы также начнем исследовать концепцию "глюков" – ошибок неожиданностей, которые возникнуть в сетях, улучшения их работы.
1.2. История развития нейросетей и их применение
История развития нейросетей – это увлекательная история, полная поворотов и открытий. От первых попыток создать искусственный интеллект до современных достижений в области глубокого обучения, нейросети прошли долгий путь, чтобы стать тем, чем они являются сегодня.
Ранние начала
Идея создания искусственного интеллекта, способного учиться и адаптироваться, как человеческий мозг, возникла еще в середине 20-го века. В 1940-х годах математик философ Алан Тьюринг предложил концепцию машины, способной имитировать человеческое мышление. Эта идея стала основой для развития интеллекта нейросетей.
В 1950-х годах были созданы первые нейронные сети, которые простыми моделями, имитирующими работу человеческого мозга. Эти сети основаны на принципе перцептрона, разработанном Фрэнком Розенблаттом. Перцептрон был простой нейронной сетью, способной классифицировать входные данные и принимать решения.
Рост и спад
В 1960-х и 1970-х годах нейросети пережили период быстрого роста развития. Были созданы более сложные модели, такие как многослойные перцептроны, разработаны новые алгоритмы обучения. Однако, в 1980-х развитие нейросетей замедлилось, многие исследователи потеряли интерес к этой области.
Причина этого спада была связана с ограничениями существующих моделей и алгоритмов. Нейросети того времени были не в состоянии решать сложные задачи, их производительность низкой. Кроме того, развитие других областей искусственного интеллекта, таких как экспертные системы, отвлекло внимание исследователей от нейросетей.
Возрождение
В 1990-х и 2000-х годах нейросети пережили возрождение, благодаря достижениям в области вычислительной техники разработке новых алгоритмов. Были созданы более сложные модели, такие как свёрточные нейронные сети, разработаны новые методы обучения, метод обратного распространения ошибки.
Современные нейросети способны решать сложные задачи, такие как распознавание изображений и речи, имеют широкое применение в различных областях, таких медицина, финансы транспорт. Нейросети используются системах распознавания лиц, самоходных автомобилях персональных помощниках, Siri Alexa.