Научите мозг отказываться от дурных привычек: 10 способов создания новых нейронных связей

Характеристика нейронов

Структурно-функциональные элементы центральной системы – глиальные клетки и нейроны. Первые количественно преобладают, хотя на них возлагается решение вспомогательных, второстепенных задач. Нейроны способны выполнять много операций. Они вступают во взаимодействие друг с другом, формируют связи, принимают, обрабатывают, кодируют и передают нервные импульсы, хранят информацию.

Нейроглия выполняет опорную, разграничительную и защитную (иммунологическую) функцию в отношении нейронов, отвечает за их питание. В случае повреждения участка нервной ткани, глиальные клетки восполняют утраченные элементы для воссоздания целостности мозговой структуры. Количество нейронов в составе ЦНС равняется около 65-100 млрд. Клетки головного мозга образуют нейронные сети, охватывающие все отделы тела человека.

Передача данных в рамках сети осуществляется при помощи импульсов – электрических разрядов, которые генерируются клетками нервной ткани. Считается, что число нейронов, которые находятся в мозге человека, не изменяется в течение жизни, если не брать в расчет ситуации, когда в силу определенных причин (нейродегенеративные процессы, механические повреждения мозговых структур) происходит их гибель и уменьшение количества.

Необратимое повреждение участка нервной ткани сопровождается неврологическими нарушениями – судорогами, эпилептическими приступами, расстройством тактильного восприятия, слуха и зрения. Человек утрачивает способность чувствовать, разговаривать, мыслить, двигаться. Развитие интеллектуальных способностей человека отождествляется с увеличением количества нейронных связей в мозге при неизменной численности нейронов.

Нейрон выглядит, как обычная клетка, состоящая из ядра и цитоплазмы. Он оснащен отростками – аксоном и дендритами. При помощи единственного аксона осуществляется передача информации другим клеткам. Дендриты служат для приема информации от других клеток. В аксоплазме (часть цитоплазмы нервной клетки, которая находится в аксоне) синтезируются вещества, передающие информацию – нейромедиаторы (ацетилхолин, катехоламин и другие).

Нейромедиаторы вступают во взаимодействие с рецепторами, провоцируя процессы возбуждения или торможения. Нейроны образуют группы, ансамбли, колонки с учетом расположения в определенном отделе головного мозга, в зависимости от того, сколько и какие функции выполняют в процессе жизнедеятельности человека. К примеру, ансамбль может состоять из сотни нервных клеток, которые включают:

1. Клетки, получающие сигналы из подкорковых отделов (к примеру, от ядер таламуса – сенсорных или двигательных).
2. Клетки, принимающие сигналы из других отделов коры.
3. Клетки локальных сетей, формирующие вертикальные колонки.
4. Клетки, отправляющие сигналы обратно к таламусу, другим участкам коры, элементам лимбической системы.

Синапс – место, где происходит биоэлектрический контакт между двумя клетками и передача информации благодаря преобразованию электрического импульса в химический сигнал и затем снова в электрический. Подобные трансформации протекают в синапсе при переходе нервного импульса через пресинаптическую мембрану, синаптическую щель и постсинаптическую мембрану.

Передача импульса возможна между отдельными нейронами или нейроном и эффекторной клеткой (клеткой органа, который исполняет задачу, закодированную в сигнале). Классификация синапсов предполагает разделение по критериям:

• Месторасположение (центральная, периферическая системы).
• Тип действия (возбуждение, торможение).
• Вид нейромедиатора, участвующего в процессе передачи сигнала (холинергический, адренергический, серотонинергический).

Количество синапсов у одного нейрона, расположенного в головном мозге, может достигать 10 тысяч. Скорость передачи биоэлектрического сигнала составляет около 3-120 м/с. Кроме синаптической передачи существует другой способ проведения сигнала – через кровь. Передвижение закодированных данных происходит за счет того, что нервные отростки связываются с кровеносным сосудом и выделяют в кровь нейрогормон.

Нервные клетки, отвечающие за моторную активность, могут создавать тысячи синаптических контактов. Синапсы, формирующиеся на дендритах, количественно преобладают. Меньше синаптических связей образуется на аксонах. В процессе активации одних клеток, происходит торможение других. В результате человек может сосредоточиться на конкретной мысли или выполнить произвольное движение.

Виды нейроцитов

Нейроциты – это второе название нейронов. Вне мозговых они находятся в ганглиях, которые представляют собой нервные узлы (спинномозговые, черепных нервов, относящиеся к вегетативной системе). В зависимости от выполняемых функций клетки нервной ткани бывают чувствительными, ассоциативными, эффекторными, секреторными. Первые получают сигналы, поступающие от периферических зон нервной системы.

Чаще сигналы направлены к головному мозгу, реже к клеткам вегетативного ганглия. Чувствительные клетки отличаются малыми размерами и большим количеством дендритов. Ассоциативные проводят сигналы в рамках нейронной сети, обеспечивая связь между чувствительными и эффекторными видами клеток. Они находятся в мозге (головном, спинном) и вегетативной системе. Во всех случаях являются элементами, замыкающими рефлекторные дуги (группы нейронов, связанные синапсами).

Эффекторные – это двигательные нейроны, которые приводят в движение части тела человека. Эффекторные нейроны проводят сигналы к исполнительным органам, в том числе к скелетным мышцам, что обуславливает моторную активность человека. Эффекторные – крупные клетки, оснащенные грубыми, менее разветвленными отростками. Секреторные клетки продуцируют нейрогормоны.

Взаимодействие с нейромедиаторами

Нейроны разного местонахождения общаются между собой с помощью электрических импульсов химической природы. Так, что же лежит в основе их образования? Существуют так называемые нейромедиаторы (нейротрансмиттеры) – сложные химические соединения. На поверхности аксона располагается нервный синапс – контактная поверхность. С одной стороны находится пресинаптическая щель, а с другой – постсинаптическая. Между ними находится щель – это и есть синапс. На пресинаптической части рецептора располагаются мешочки (везикулы), содержащие определенное количество нейромедиаторов (квант).

Когда импульс подходит к первой части синапса, инициируется сложный биохимический каскадный механизм, в результате которого мешочки с медиаторами вскрываются, и кванты веществ-посредников плавно вытекают в щель. На этом этапе импульс исчезает, и появляется вновь только тогда, когда нейромедиаторы достигают постсинаптической щели. Тогда снова активируются биохимические процессы с открытиями ворот для медиаторов и те, действуя на мельчайшие рецепторы, преобразуются в электрический импульс, идущий далее в глубины нервных волокон.

Между тем выделяют разные группы этих самых нейромедиаторов, а именно:

• Тормозные нейромедиаторы – группа веществ, осуществляющие тормозное действие на возбуждение. К ним относят:
  • гамма-аминомасляную кислоту (ГАМК);
  • глицин.
• Возбуждающие медиаторы:
  • ацетилхолин;
  • дофамин;
  • серотонин;
  • норадреналин;
  • адреналин.

Нейронов в мозге — сколько звезд в галактике

Эту фразу любят произносить популяризаторы науки, когда люди пытаются оценить масштабы и сложность собственного мозга. Напомним: в обычной галактике примерно 150-200 миллиардов звезд. Вот почему СМИ любят измерять дистанции футбольными полями, массу — количеством полностью загруженных «боингов-747», энергию — в «хиросимах» и так далее.

Даже если мы не можем представить ни одного, ни другого, попытка сравнить два числа — звезд и нейронов — вводит людей в состояние благоговения и тихого ужаса. И как сознательные существа, мы любим искать эквиваленты и соответствия; тем лучше, если единица измерения эпична или важна сама по себе — звезда или нейрон.

На протяжении многих лет неврологи говорили, что в человеческом мозге около 100 миллиардов нейронов. Что примечательно, ни один из них не опубликовал научную бумажку, которая подтверждала бы число. Но в 2009 году Азеведо и коллеги все же нашли более точное число. Знаете, сколько?

Сколько нейронов в человеческом мозге? Примерно 86 миллиардов нейронов.

Но как ученые выяснили, что нейронов именно 86 миллиардов? Как они пришли к этому числу? Самым простым способом было бы оценить количество нейронов в одной части мозга, а потом экстраполировать на остальную часть. Что примечательно, этот же метод используется для подсчета звезд в галактике. Но у него есть несколько проблем:

1. Плотность нейронов мозга не однообразна. К примеру, в мозжечке находится почти половина всех нейронов центральной нервной системы, но он гораздо меньше половины мозга по объему. Кстати, если хотите полюбоваться прекрасной галереей нейронов в красках, милости просим.

2. Даже в одной области мозга сложно посчитать нейроны, поскольку они очень плотны, прозрачны и переплетены между собой — их даже разъединить сложно. Один из способов «подсветки» нейронов — использование техники окрашивания, которая сделает нейроны видимыми настолько, что их можно будет посчитать. Классический метод — «пятно Гольджи», названное в честь лауреата Нобелевской премии Камилло Гольджи. Этот метод позволяет подсчитать небольшой процент нейронов, делая их видимыми, а после экстраполируя на остальную часть. Но он также неточен.

Новый метод, который выдает число в 86 миллиардов — чист и уникален.

Способ включает растворение клеточных мембран клеток головного мозга и создание однородной смеси — такой себе «пюрешки». Ядра этих клеток раскрашиваются в разные цвета, чтобы отличить нейроны от глии, а это позволяет подсчитать количество клеточных ядер, принадлежащих нейронам, а после масштабировать и получить общее количество. Преимущество этого метода — разрешение вопроса неоднородной плотности нейронов в одном участке мозга с экстраполированием на весь мозг.

Что ж, без экстраполирования никак. Но может силами Human Brain Project нам наконец-то станет известно точное число.

Нейрон и его строение

Часто можно слышать, что умственные способности человека гарантирует наличие серого вещества. Что это за вещество и почему оно серое? Такой цвет имеет кора головного мозга, состоящая из микроскопических клеток. Это нейроны или нервные клетки, которые обеспечивают работу нашего мозга и управление всем организмом человека.

Как устроена нервная клетка

Нейрон, как и любая живая клетка, состоит из ядра и клеточного тела, которое называют сома. Размер самой клетки микроскопический – от 3 до 100 мкм. Однако это не мешает нейрону быть настоящим хранилищем разнообразной информации. Каждая нервная клетка содержит в себе полный набор генов – инструкций по производству белков. Одни из белков участвуют в передаче информации, другие создают защитную оболочку вокруг самой клетки, третьи участвуют в процессах памяти, четвертые обеспечивают смену настроения и т. д.

Даже небольшой сбой в одной из программ по производству какого-то белка может привести к тяжелым последствиям, заболеванию, нарушению психической деятельности, слабоумию и т. д.

Каждый нейрон окружен защитной оболочкой из глиальных клеток, они буквально заполняют все межклеточное пространство и составляют 40 % от вещества головного мозга. Глия или совокупность глиальных клеток выполняет очень важные функции: защищает нейроны от неблагополучных внешних воздействий, поставляет нервным клеткам питательные вещества и выводит продукты их жизнедеятельности.

Глиальные клетки стоят на страже здоровья и целостности нейронов, поэтому не допускают проникновение в нервные клетки многих посторонних химических веществ. В том числе и лекарственных препаратов. Поэтому эффективность различных лекарств, призванных усилить деятельность мозга, совершенно непредсказуема, и действуют они по-разному на каждого человека.

Дендриты и аксоны

Несмотря на сложность устройства нейрона, сам по себе он не играет существенной роли в работе мозга. Наша нервная деятельность, в том числе мыслительная активность – это результат взаимодействия множества нейронов, обменивающихся сигналами. Прием и передача этих сигналов, точнее, слабых электрических импульсов происходит с помощью нервных волокон.

Нейрон имеет несколько коротких (около 1 мм) разветвленных нервных волокон – дендритов, названных так из-за схожести с деревом. Дендриты отвечают за прием сигналов от других нервных клеток. А в качестве передатчика сигналов выступает аксон. Это волокно у нейрона только одно, зато оно может достигать в длину до 1,5 метров. Соединяясь с помощью аксонов и дендритов, нервные клетки образуют целые нейронные сети. И чем сложнее система взаимосвязей, тем сложнее наша психическая деятельность.

Работа нейрона

В основе сложнейшей деятельности нашей нервной системы – обмен слабыми электрическими импульсами между нейронами. Но проблема в том, что изначально аксон одной нервной клетки и дендриты другой не соединены, между ними находится пространство, заполненное межклеточным веществом. Это так называемая синаптическая щель, и преодолеть ее сигнал не может. Представьте, что два человека тянут друг к другу руки и совсем чуть-чуть не дотягиваются.

Эта проблема решается нейроном просто. Под воздействием слабого электрического тока возникает электрохимическая реакция и формируется белковая молекула – нейротрансмиттер. Эта молекула и перекрывает синаптическую щель, став своеобразным мостиком для прохождения сигнала. Нейротрансмиттеры выполняют и еще одну функцию – они связывают нейроны, и чем чаще проходит сигнал по этой нервной цепи, тем сильнее эта связь. Представьте брод через реку. Проходя по нему, человек бросает в воду камень, и затем каждый следующий путник поступает так же. В результате возникает прочный, надежный переход.

Такое соединение между нейронами называют синапсом, и оно играет важную роль в деятельности мозга. Считается, что даже наша память – это результат работы синапсов. Эти связи обеспечивают большую скорость прохождения нервных импульсов – сигнал по цепи нейронов движется со скоростью 360 км/час или 100 м/сек. Можно посчитать, за какое время в головной мозг попадет сигнал от пальца, который вы случайно укололи иголкой. Есть старая загадка: «Что быстрее всего на свете?». Ответ: «Мысль». И это очень было точно подмечено.

Отростки

У нейронов присутствуют аксоны (в количестве одна штука) и дендриты (один или несколько).

Аксон

Является длинным выростом цитоплазмы. По нему сигналы следуют от тела к органам и другим нейронам. Диаметр его составляет несколько микронов, а длина у человека составляет несколько десятков сантиметров. Рост зависит от сомы: при повреждении периферические его части могут отмирать, а основная продолжает функционировать.

Строение аксоплазмы (аксональной протоплазмы) предполагает наличие нейрофибрилл (осуществляющих опорные и дренажные функции нейронов), микротрубочек (структур из белка), митохондрий и эндоплазматической сети. У человека аксоны покрыты и образуют мякотные нервные волокна. В такой оболочке находятся олигодендроциты, между которыми существуют небольшие части, освобожденные от нее. На них возникает потенциал действия. Импульс способен распространяться по мякотным волокнам ступенчато – благодаря этому повышается скорость распространения информации.

Дендриты

Короткие и разветвленные отростки. Эти части нейрона являются основными для образования синапсов, которые влияют на нейрон и передают возбуждение к соме. Дендриты, в отличие от аксонов, не обладают миелиновой оболочкой.

То, сколько входных сигналов получает нервная клетка, зависит от разветвленности дендритной сети и ее сложной структуры. Основные функции дендритов заключаются в увеличении поверхности для синапсов, что дает возможность интеграции большого количества информации, поступающей к нервной клетке. Кроме того, они способны генерировать потенциалы действия, воздействовать на возникновение таких потенциалов в аксонах.

Передача импульса идет от дендрита или сомы к аксону. После того, как потенциал действия сгенерирован, он передается от начальной аксональной части обратно к дендритам. Когда аксон сочленяется с сомой последующего нейрона, контакт называют аксо-соматическим. Если с дендритами – аксо-дендритический, а с аксоном другого нейрона – аксо-аксональный.

Строение аксонов подразумевает наличие терминалей – так называемых концевых отделов. Они ветвятся и входят в контакт с другими клетками в организме (мышечными, железистыми и т. п.). У аксона имеется синаптическое окончание – часть, которая контактирует с клеткой-мишенью. Постсинаптическая оболочка такой клетки совместно с синаптическим окончанием формирует синапс, посредством которого передается возбуждение и благодаря которому осуществляется взаимодействие клеток между собой.

Сколько связей способен установить один нейрон? Одна нервная клетка, обладающая возможностью взаимодействовать, может осуществлять 20 000 связей.

Обучение с подкреплением

Игра в «Арканоид» — самый простой пример обучения с подкреплением:

Есть агент — то, на что вы воздействуете, что может менять свое поведение, — в данном случае это горизонтальная «палка» внизу. Есть среда, которая описана разными модулями, — это все, что вокруг «палки». Есть награда: когда сетка роняет шарик, мы говорим, что она теряет свою награду.

Когда нейросеть выбивает очки, мы говорим ей, что это здóрово и она работает хорошо. И тогда сеть начинает изобретать действия, которые приведут ее к победе, максимизируют выгоду. Сначала кидает шарик и просто стоит. Мы говорим: «Плохо». Она: «Ладно, кину, подвинусь на один пиксель». — «Плохо». — «Кину, подвинусь на два, влево, вправо, буду рандомно дергаться». Процесс обучения нейросети — очень долгий и дорогой.

Другой пример обучения с подкреплением — это го. В мае 2014 года люди говорили, что компьютер еще не скоро научится понимать, как играть в го. Но уже в следующем году нейросеть обыграла чемпиона Европы. В марте 2016 года AlphaGo обыграла чемпиона мира высшего дана, а следующая версия выиграла у предыдущей с разгромным счетом 100:0, хотя делала абсолютно непредсказуемые шаги. У нее не было никаких ограничений, кроме игры по правилам:

Зачем учить компьютер играть в игры за бешеные деньги, вкладываться в киберспорт? Дело в том, что обучение движению и взаимодействию роботов в среде стоит еще дороже. Если ваш алгоритм ошибается и разбивает многомиллионный дрон, это очень обидно. А потренироваться на людях, но в Dota, сам Бог велел.

Строение нервной клетки

Нейроны в мозге имеют неправильную форму, они могут быть похожи на листик или цветок, обладать различными бороздами и извилинами. Цветовая палитра также разнообразна. Ученые полагают, что существует взаимосвязь между цветом и формой клетки и ее назначением.

Например, рецептивные поля клеток проекционной области зрительной коры имеют вытянутую форму, это помогает им избирательно реагировать на отдельные фрагменты линий с различной ориентацией в пространстве.

Каждая клетка имеет тело и отростки. В мозговой ткани принято выделять серое и белое вещество. Тела нейронов вместе с глиальными клетками, обеспечивающими защиту, изоляцию и сохранение структуры нервной ткани, составляют серое вещество. Отростки, организованные в пучки в соответствии с функциональным назначением, – это белое вещество.

Виды отростков:

• аксоны – имеют удлиненный вид, на конце ветвятся на терминали – нервные окончания, которые необходимы для передачи импульса к другим клеткам;
• дендриты – более короткие, чем аксоны, также имеют разветвленную структуру; через них нейрон получает информацию.

Благодаря такому строению нейроны в головном мозге «общаются» между собой и объединяются в нейронные сети, которые и образуют мозговую ткань. И дендриты, и аксоны постоянно растут. Эта пластичность нервной системы лежит в основе развития интеллекта.

Работа мозга во сне

Мозг более активен ночью, чем днем. Логически можно предположить, что мыслительные процессы, сложные расчеты и задачи мы совершаем в течение рабочего дня, для чего потребовалось бы большей деятельности мозга, чем, скажем лежа в постели.

Оказывается верно и обратное. Как только Вы засыпаете, мозг продолжает работать. Ученые до конца пока не знают, почему так, но за все сны Мы должны быть признательны именно этому органу.

Интересный факт! В раннем детстве нет разницы между сном и бодрствованием. Объясняют это местом мышления в мозге. Именно в детстве почти все мыслительные процессы происходят в правом полушарии. Ребенок познает мир образами. Поэтому воспоминания у ребенка похожи на сны по своей структуре.

Повзрослевшего ребенка учат уже готовыми и определенными понятиями, чем «забивают» наш мозг. Поэтому происходит ассиметрия нашего мозга. Левое полушарие перегружается за время дневной работы. Ситуация как бы выравнивается во время сна, когда левое полушарие «засыпает», а правое начинает активно действовать, погружая нас в мир образного мышления.

Значение нейронных связей

В книге «От нейрона к мозгу», написанной учеными-нейробиологами Дж. Николлсом, А. Мартином, Б. Валласом, П. Фуксом, научно обосновано значение межнейронного взаимодействия, как ведущего фактора формирования высших психических функций и саморазвития личности.

Нейронные связи играют решающую роль в формировании и развитии интеллекта, появлении устойчивых привычек. Человек рождается с огромным запасом нейронов и малым числом связей между ними. В ходе взросления, жизнедеятельности, взаимодействия с окружающей действительностью, накопления опыта количество связей увеличивается, что обуславливает интеллектуальные и физические свойства личности, ее поведение и уровень здоровья.

Человек способен создавать новые нейронные связи на протяжении всей жизни. Объекты окружающего мира воздействуют на органы чувств, вызывая ответные реакции мозга. Вокруг нейронов, которые постоянно работают, образуется слой – миелиновая оболочка, улучшающая способность нервных волокон проводить электрические сигналы. Клетки, покрытые миелиновым слоем – белые, не покрытые – серые, поэтому мозговое вещество бывает серым и белым.

Основные реакции, возникающие на внешние раздражители, формируются к 7 годам. В этом возрасте выработка миелина сокращается. Семилетний ребенок уже знает, что огонь вызывает ожог, а неосторожные движения приводят к падению. Основной ресурс знаний сформирован, что ассоциируется с замедлением образования новых нейронных связей. Выработка миелина вновь увеличивается в период полового созревания, когда меняются ментальные представления человека.

Гениальность часто проявляется в детском и подростковом возрасте, что коррелирует с повышенной выработкой миелина и созданием мощных, разветвленных нейронных сетей. Количество синаптических связей (взаимодействие между разными нейронами) увеличивается вследствие процесса накопления опыта и получения новых знаний. У нейрона могут образовываться новые отростки в результате активной стимуляции электрическими импульсами.

Разрастание синаптических связей прослеживается в поведении и реакциях человека на условия и обстоятельства внешнего мира. К примеру, любитель собак оценивает окружающую действительность с учетом привязанности к четвероногим питомцам. Религиозные люди относятся к объектам внешнего мира, опираясь на высокие моральные принципы. Это указывает на образование связи между двумя посторонними на первый взгляд идеями и отражает появление новых синаптических контактов.

Создание новых нейронных связей возможно, если человек постоянно занимается саморазвитием – изучает иностранные языки, осваивает новые знания и навыки (живопись, вышивка и вязание, литературное мастерство, занятия спортом, интеллектуальные игры – шахматы и шашки), овладевает новой профессией, меняет привычки.

Мозг нуждается в тренировке, которая провоцирует рост дендритов и расширение взаимодействий между клетками нервной ткани. Восприятие внешнего мира, успехи, состояние здоровья, настроение, удовлетворенность положением в социуме и жизнью в целом зависят от нашего сознания.

Посредством нейронных связей осуществляется управление работой внутренних органов, двигательной активностью, когнитивными процессами. Нейронные связи регулируют поведение человека. Чем больше нейронных связей, тем выше интеллектуальные и физические способности индивида.

Просмотров: 642

От эвристики к обучению

Небольшой ликбез: ИИ — большая отрасль, частью которой является машинное обучение. В нем есть много алгоритмов, самые интересные — нейросети. Глубокое обучение — конкретный тип нейросетей, которым мы занимаемся:

Почему старые алгоритмы не работают и зачем нужно машинное обучение? Да, врачи распознают рак лучше, чем нейросети, — но они делают это чаще всего на четвертой стадии, когда с человеком уже происходят необратимые изменения. А чтобы распознавать болезнь на первой, нужны алгоритмы. Раньше нефть сама лилась из-под земли, но такого больше не будет, природные ресурсы становится все сложнее добывать.

Большинство существующих программ для профессиональных экспертов в разных отраслях сейчас построены на эвристиках. Они пытаются перейти на машинное обучение, но это трудно, поскольку для этого нужны данные.

Например, у Pornhub отличные нейросетевые алгоритмы, но есть и эвристики. На сайте представлены разделы: «Популярное» — по количеству просмотров, «Лучшее» — по количеству лайков, и есть «Горячее» (Hottest). Как определить его эвристику? Она вычисляется не по количеству просмотров и не по популярным хэштегам. Это видео, которые смотрят последними перед уходом с сайта — именно они вызывают у пользователей больше всего эмоций.

Когда и почему появились нейросети? Впервые о них написали в 1959 году, но количество публикаций стало резко увеличиваться только с 2009 года. 50 лет ничего не происходило: не было возможности проводить вычисления, не существовало современных графических ускорителей. Чтобы обучить нейросеть чему-то, необходимо много вычислительных мощностей и сильное железо. Но теперь каждый день выходит по 50 публикаций о достижениях нейросетей, и обратного пути нет.

Важнее всего, что нейросеть — это не волшебство. Когда люди узнают, что я занимаюсь data science, начинают предлагать мне идеи стартапа: взять откуда-нибудь, например в Facebook, все данные, забросить в нейросеть и предсказать, условно говоря, «все». Но это так не работает. Всегда есть конкретный тип данных и четкая постановка задачи:

Как видите, в списке нет «распознавания», потому что так это называется на языке людей, а математически может формулироваться по-разному. И поэтому сложные задачи всегда разбиваются на более простые подзадачи.

Вот оцифрованное изображение рукописной цифры 9, 28 на 28 пикселей:

Первый слой нейросети — это вход, который «видит» 784 пикселя, окрашенных в разные оттенки серого. Последний — выход: несколько категорий, к одной из которых мы просим отнести то, что было отправлено на вход. И между ними — скрытые слои:

Эти скрытые слои — это некоторая функция, которую мы не задаем никакой эвристикой, она сама учится выводить математическую последовательность, которая с определенной вероятностью отнесет «входные» пиксели к определенному классу.

Открытый код

Как и кем реализуются приложения машинного обучения? Смелые заявления в интернете о том, что какая-то компания написала очередное приложение, которое «все распознало», не соответствуют действительности. Есть лидеры рынка, которые разрабатывают инструменты и выкладывают их в открытый доступ, чтобы все люди могли писать код, предлагать изменения, двигать отрасль. Есть «хорошие парни», которые тоже делятся некоторой частью кода. Но есть и «плохие парни», с которыми лучше не связываться, потому что они не разрабатывают собственные алгоритмы, а пользуются тем, что написали «хорошие парни», делают из их разработок собственных «франкенштейнов» и пытаются продавать.