Суть этого направления заключается в том, чтобы попытаться отобразить работу человеческой нейронной системы с ее способностью исправлять ошибки и обучаться. Таким образом любая нейронка является независимой, и способной работать с учетом предыдущих ошибок.
В нейронных сетях учитывается не только ее способность имитации всей деятельности, но также и структуры, которую имеет нервная система организма человека. По сути своей сеть – это совокупность множества вычислительных элементов. Каждый из них был разработан с учетом соотношения с определенным слоем сети. При поступлении данных в сеть они обрабатываются каждым слоем, и в зависимости от полученных результатов обработки система меняет порядок работы. По сути, их работа со временем будет все более и более точно имитировать мыслительную деятельность человека. Так, Григорий Бакунов, один из директоров «Яндекса», подчеркивает. Что главной чертой в которой есть разработка нейронных сетей является их независимость. Они способны принимать решения, и в будущем этот навык будет только эволюционировать.
Андреем Калининым, представителем «Поиск Mail.ru», отмечается, что искусственные нейронные сети работают по принципу алгоритмов, который применим к машинному обучению. Однако подход к их обучению принципиально разный.
Нейронные сети на текущий момент решают огромный спектр задач, и он будет только расширяться. В основном они используются для прогнозирования, принятия решений, оптимизации, анализа всех полученных данных и распознавания образов.
Влад Шершульский, отвечающий за программы сотрудничества с Microsoft в России, отметил что повсеместное использование нейросетей, так как с их помощью можно в наиболее полной мере решать поставленные задачи. И перспективы у данного направления велики, так как их можно со временем внедрить практически во все сферы человеческой жизнедеятельности.
Михаил Бурцев, являющийся заведующим лабораторией нейросетей, составил прогноз развития направления в период 2106-2018 года:
- создание голосовых интерфейсов удобных для интернета вещей;
- развитие систем распознавания и классификации изображений;
- создание качественных систем мониторинга по учету качества работы важных колл-центров;
- возможность оперативного поиска аномалий и кибер-физичесикх угроз;
- использование ботов вместо операторов;
- обеспечение интеллектуальной безопасности;
- качественная видеоаналитика.
С помощью нейронных сетей реальным становится создание самообучающихся систем, с помощью которых можно оптимизировать расположение объектов либо управление материальными потоками. Нейросети могут стать незаменимым инструментом в системах по управлению производственными процессами, включая роботехнические устройства.
Кроме того, с их помощью возможно создание синхронных переводов, а также внедрение персональных ассистентов и ботов-консультантов, которые вполне сопоставимы с человеком.