Краткая историческая справка.

В 40-е годы XX века нейробиологи и нейроанатомы достигли значительного прогресса. Была хорошо изучена структура и функции нервной системы человека, В процессе накопления ими знаний выяснилось, что мозг имеет ошеломляющую сложность: сотни миллиардов нейронов, каждый из которых соединен с сотнями или тысячами других, образуют крайне сложную систему. Лучшее понимание функционирования нейрона и картины его связей позволило исследователям создать математические модели для проверки своих теорий. В первых же работах выяснилось, что эти модели не только повторяют некоторые функции мозга, но и способны выполнять функции, имеющие практическую ценность.

Параллельно с прогрессом в нейроанатомии и нейрофизиологии психологами были созданы модели человеческого обучения. Одной из таких моделей, оказавшейся наиболее плодотворной, была модель Д. Хэбба, который в 1949г. предложил закон обучения, явившийся стартовой точкой для алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей. Он продемонстрировал ученым того времени, как сеть нейронов может обучаться.

В середине 1958 г. Фрэнком Розенблатом была предложена модель электронного устройства, названного им перцептроном, которое должно было бы имитировать процессы человеческого мышления. Перцептрон должен был передавать сигналы от <<глаза>>, составленного из фотоэлементов, в блоки электромеханических ячеек памяти, которые оценивали относительную величину электрических сигналов. Эти ячейки соединялись между собой случайным образом в соответствии с господствующей тогда теорией, согласно которой мозг воспринимает новую информацию и реагирует на нее через систему случайных связей между нейронами. Два года спустя была продемонстрирована первая действующая машина <<Марк-1>>, которая могла научится распознавать некоторые из букв, написанных на карточках, которые подносили к его <<глазам>>, напоминающие кинокамеры.

Перцептрон Розенблата оказался наивысшим достижением нейромодельного метода создания искусственного интеллекта в то время, он реализовывал принцип отказа от программирования в пользу обучения, на котором построены все современные нейросети.

Однако возможности перцептрона были сильно ограниченными: машина не могла надежно распознавать частично закрытые буквы, а также буквы иного размера или рисунка, нежели те, которые использовались на этапе ее обучения. В 1969 году вышла критическая работа Марвина Минского, в которой математически доказывалась ограниченность перцептронов и принципиальная невозможность их использования для многих классов задач. Так как успехи перцептронов были весьма скромными, а традиционные алгоритмы все более совершенствовались, решая все более сложные задачи, то эта область науки стала непопулярной на многие годы.

Постепенно интерес к нейронным сетям восстанавливался. Это объясняется в основном появлением в разное время большого количества работ, в которых научно доказывается, что специальные нейросетевые алгоритмы могут эффективно решать задачи, традиционно считающиеся трудными для <<традиционного>> программирования. К тому же развитие вычислительной техники позволило моделировать работу сложных нейронных сетей с малыми затратами. Это вызвало второй бум нейронных сетей, когда нейроалгоритмы считались панацеей и применялись всеми и везде.

В настоящее время ажиотаж вокруг нейронных сетей утих, определились области, в которых целесообразно применение нейроалгоритмов, появились научные работы, позволяющие аргументировать применение нейросетей и точно вычислить некоторые их количественные характеристики.