История 2. В 1943 году нейрофизиолог Уоррен Маккалок и логик Уолтер Питтс предложили смоделировать нейрон предельно грубо: на входе несколько сигналов, каждый что-то «весит», и если сумма взвешенных сигналов превышает порог — нейрон срабатывает и передаёт сигнал дальше. Никакой биологии, только сложение и порог.
Из этой идеи в 1958 году Фрэнк Розенблатт собрал настоящую машину — перцептрон. Главное отличие от идеи Лагранжа: перцептрон не вычислял готовую формулу, а сам подбирал веса — смотрел на ошибку, чуть подкручивал коэффициенты, смотрел снова. New York Times тогда писала, что скоро эта штука научится ходить, говорить и, кажется, размножаться (спойлер: не сразу, и не в 1958-м). Потом выяснилось, что один такой нейрон-переключатель не решает даже элементарные логические задачи, и тема почти на десять лет умерла. Но идея — учиться на ошибке, а не вычислять по готовой формуле — осталась и стала фундаментом всего, что сегодня называют нейросетями.
Проблема в другом: чтобы что-то взвешивать и складывать, нейрону нужны на входе числа. А если у вас на входе не числа, а, например, машина, товар или человек?
Из этой идеи в 1958 году Фрэнк Розенблатт собрал настоящую машину — перцептрон. Главное отличие от идеи Лагранжа: перцептрон не вычислял готовую формулу, а сам подбирал веса — смотрел на ошибку, чуть подкручивал коэффициенты, смотрел снова. New York Times тогда писала, что скоро эта штука научится ходить, говорить и, кажется, размножаться (спойлер: не сразу, и не в 1958-м). Потом выяснилось, что один такой нейрон-переключатель не решает даже элементарные логические задачи, и тема почти на десять лет умерла. Но идея — учиться на ошибке, а не вычислять по готовой формуле — осталась и стала фундаментом всего, что сегодня называют нейросетями.
Проблема в другом: чтобы что-то взвешивать и складывать, нейрону нужны на входе числа. А если у вас на входе не числа, а, например, машина, товар или человек?