Исследования показывают, что компьютерные модели, известные, как нейронные сети, используемые во всё возрастающем числе приложений, могут учиться распознавать последовательности в данных по тем же алгоритмам, что и человеческий мозг.
Мозг решает свою каноническую задачу – обучение – подстраивая множество своих соединений по неизвестному набору правил. Чтобы раскрыть эти правила, учёные 30 лет назад начали разрабатывать компьютерные модели, пытающиеся воспроизвести процесс обучения. Сегодня в растущем числе экспериментов становится видно, что эти модели ведут себя очень похожим на реальный мозг образом при выполнении определённых задач. Исследователи говорят, что эта похожесть говорит о базовом соответствии между алгоритмами обучения мозга и компьютера.
Алгоритм, используемый компьютерной моделью, называется машиной Больцмана. Он изобретён Джеффри Хинтоном и Терри Сейновски в 1983 году [на самом деле, в 1985 – прим. перев.]. Он выглядит весьма многообещающим в качестве простого теоретического объяснения нескольких процессов, происходящих в мозгу – развития, формирования памяти, распознавания объектов и звуков, цикла сна и бодрствования.
Читать полностью »
