Представьте, были времена, когда процесс мышления (а ведь голова — это такая штука, которой мы пользуемся постоянно) был абсолютно непостижимым. Прежде чем додуматься до создания искусственных нейронный сетей, людям пришлось разобраться в том, как работает их собственный мозг. И первые почти полторы тысячи лет человечество изучало этот вопрос исключительно с философской стороны. Лишь когда за дело взялись математики, все пошло значительно быстрее.
Сегодня примерную схему нейронной сети может нарисовать любой старшеклассник. Как там все происходит — более менее понятно. Следующая задача — обучить нейронную сеть делать то, что нужно человеку (и желательно приносит деньги). Например, предсказывать курсы криптовалют. Если обобщить существующие на текущий момент методы, то это почти всегда анализ и повторение успешного опыта предыдущих действий. Путь, в целом, нормальный. В результате мы имеем стабильные 75% в точности прогнозов. Но как увеличить эту цифру?
Нашу идею можно фигурально назвать возвратом к истокам. Если изначально нейросеть создана по образу и подобию человеческого мозга, почему бы не обучать ее по этому же принципу?
Как маленький ребенок учится ходить? Он встает на ножки, пробует сделать шаг и падает. Потом вновь и вновь повторяет попытки. В конечном итоге у него получается. Если ребенка все время держать за руки или дать ему ходунки, то есть обеспечить только успешный опыт, он никогда не сможет идти самостоятельно.
Именно это мы и не решили делать — не изобретать ходунки, а положиться на мудрость эволюционного подхода и оптимизировать ошибки.
