Современная наука производит такое количество данных, что на их обработку уходит невероятно много времени. Более того, значительная часть информации изучается не так хорошо и пристально, как хотелось бы ученым. Поэтому существует несколько проектов создания искусственного интеллекта для выполнения всей этой работы. Однако с современными нейросетевыми алгоритмами существует одна проблема — их «мыслительный» процесс является «черной коробкой». Нельзя просто взять и разобраться в том, как программа пришла к своим выводам.
То есть, даже если ИИ найдет какой-то закон природы, это будет лишь готовый ответ или просто формула, для проверки которой потребуется провести все вычисления заново. Чтобы обойти это ограничение, искусственный интеллект был создан на основе двух последовательных нейросетей. Первая анализирует массив данных и находит в нем закономерности, которые формулируются математически максимально лаконично. Затем эти правила передаются второй программе посредством очень ограниченного количества связей. Та, в свою очередь, применяет эти формулы на массиве данных снова и уже строит определенную модель.
Схема классической нейросети. Фиолетовые круги — ввод, оранжевые — вывод, а зеленые — ноды. Последних может быть огромное количество и алгоритм сам решает, какие связи между ними будут установлены. Благодаря этим связям и происходит процесс обработки информации, то есть своеобразного мышления. По аналогии с человеческим мозгом, который под каждую задачу создает новые нейронные связи. Обычно, узнать, как именно данные обрабатываются нодами невозможно. Вся нейросеть обучается под выполнение определенной работы (например, распознавание образов) и на выходе дает уже готовый результат.