Нейронные сети - это математическая модель, которая является частью искусственного интеллекта. Эта технология позволяет компьютерам обучаться на основе данных и выполнять различные задачи, например, распознование образов, обработку текста или прогнозирование результатов.
Изначально концепция нейронных сетей возникла в 1940-х годах, когда нейрофизиолог из США Уоррен Маккаллок вместе с математиком Уолтером Питтсом разработали первую модель искусственного нейрона. Они предложили идею, что нейрон может быть представлен в виде математического уравнения, которое имитирует работу биологического нейрона.
Однако настоящий прорыв в области нейронных сетей произошел в 1980-х годах, когда ученые Ян Лекун, Геоффрои Хинтон и Юсуке Бенжио представили концепцию глубокого обучения и разработали алгоритмы обучения нейронных сетей. Именно они сделали возможным создание более сложных моделей нейронных сетей и их применение в реальных задачах.
Таким образом, хотя идея нейронных сетей была предложена еще в 1940-х годах, развитие этой технологии и ее применение в современных системах искусственного интеллекта стало возможным благодаря работе ученых из 1980-х годов.