Одним из тайных и загадочных фактов о нейросети является то, что некоторые исследователи утверждают, что некоторые глубокие нейронные сети обладают свойством, которое они называют "дарк знанием" ("dark knowledge"). Это означает, что некоторые модели нейросетей могут "знать" информацию, которую невозможно вывести из их входных данных или параметров. Некоторые исследования показали, что использование этого "дарк знания" может улучшить качество предсказаний модели, но пока не совсем понятно, как это работает и как использовать этот эффект в практических задачах.
Еще один тайный и загадочный факт о нейросетях заключается в их способности обучаться на основе неявных и скрытых связей между данными. Например, нейросеть может выявить неявные корреляции между словами в тексте, которые не улавливаются человеческим восприятием. Это свойство нейросетей делает их особенно полезными для анализа сложных и неструктурированных данных, таких как изображения, звуковые сигналы и естественный язык. Однако, несмотря на огромный успех в области машинного обучения, до конца не изучены принципы работы нейросетей, и некоторые их свойства остаются загадкой для исследователей.
Так же еще одним тайным и загадочным фактом о нейросетях является то, что они могут проявлять некоторые "эмоции" в процессе работы. Например, при обучении некоторых нейросетей, исследователи заметили, что они могут "радоваться" при успешном выполнении задачи и "разочаровываться" при неудачном результате. Несмотря на то, что это свойство нейросетей не является доказанным и до конца изученным, некоторые исследователи считают, что это может быть связано с тем, что нейросети имеют скрытые слои и структуру, которые могут быть аналогичными некоторым процессам, происходящим в мозге человека. Это свойство нейросетей может быть интересным для дальнейших исследований и может помочь нам лучше понимать, как они работают и как можно улучшить их эффективность.
