Первые упоминания нейронных сетей появились в 40-х годах ХХ века. Вдохновившись принципом работы нейронов головного мозга, ученые-исследователи Уоррен МакКалок и Уолтер Питтс придумали алгоритм, который мог задействовать несколько запрограммированных элементов/нейронов и заставить их обмениваться информацией и пополнять объем знаний. Они упрощенно представили работу мозга как взаимодействие отдельных элементов, обменивающихся данными в двоичном формате и предположили, что такая система может обучаться и самосовершенствоваться. А значит, эта система может проявлять признаки интеллекта.
Из этой идеи родилось целых два подхода к работе с нейросетями: сторонники первого углубились в изучение работы человеческого мозга и стали выдвигать новые гипотезы, а сторонники второго начали пытаться приладить возможности нейросетей к решению прикладных задач. В основе процесса обучения лежало выполнение математических действий, сложения и вычитания.
В 1958 году было представлено первое электронное устройство, имитирующее процесс человеческого мышления, и работа его базировалась на тех самых алгоритмах, придуманных в 40-е годы. Называлось оно Персептрон и работало следующим образом: представьте, что мы хотим чтобы устройство научилось отличать огурец от помидора. Берем несколько изображений огурцов и помидоров, поочередно загружаем их в Персептрон. Устройство изучает каждое из них и относит либо к одному, либо к другому типу.
Если ответ правильный, то вмешиваться незачем. Если неправильный, то правила внутри Персептрона корректируются, а потом мы показываем ему картинки заново. Этот процесс повторяется до тех пор, пока устройство не перестанет ошибаться. Потом берем новую партию картинок с огурцами и помидорами и продолжаем процесс обучения.
Само собой, что на самом деле процесс гораздо сложнее, вычисления содержат в себе кучу переменных и тысячи вариантов настройки. Но мы не углубляемся, а изучаем общую картину.
Уже в 1960-м на базе этого устройства был построен первый действующий образец машины с искусственным интеллектом, который впоследствии научился распознавать некоторые буквы алфавита. Выглядело это следующим образом: чудо-машине дали зрение, глазами были специальные камеры. К “глазам” подносили карточки с написанными на них буквами, а управляющая аппаратом нейросеть распознавала их. И вот она, первая реализация “машинного зрения”!
Через несколько лет, в 1969 году, стало понятно, что вычислительные мощности компьютеров слишком малы, и нейросети не способны выполнять важные для дальнейшего обучения вычислительные действия. Тогда нейросети были “однослойными”, а потому не могли реализовать важную при обучении функцию “исключающее ИЛИ”. Короче говоря, несовершенство компьютеров того времени и вытекающая из этого невозможность модернизации нейронных сетей не давали возможности двигаться дальше. Ученым пришлось ждать развития соответствующих технологий.
На этом первая часть заканчивается, продолжение здесь.
