Утверждение о том, что человеческий мозг работает не в полную силу, является ошибочным. Наш мозг очень похож в своей работе на компьютер. В процессе обработки небольших массивов информации он может дать фору компьютерному процессору. Умение распознавать информацию, поступающую от различных органов чувств, является одним из главных качеств мозга. Ученые сейчас ориентированы на создание имитации этой функции. Разработанные ими искусственные нейронные сети можно встретить в нескольких отраслях. Они позволяют распознавать речь, классифицировать заболевания и развивать отрасль генной инженерии.

Даже самый мощный компьютер не в состоянии выполнять некоторые задачи, присущие нашему мозгу. Например, распознавание лиц в помещении с плохим освещением или звуков в шумных комнатах дается компьютерному устройству с огромным трудом. Это одна из проблем, которые влияют на развитие роботостроения. Именно искусственный нейрон призван изменить ситуацию. Он может быть использован в качестве элемента для тонкой настройки компьютерного оборудования. Нейронные связи также помогают в процессе обучения. Полученная и обработанная при их помощи информация, может откладываться в памяти.

Нейронные сети искусственного типа были впервые разработаны в 1943 году, но лишь через 17 лет научное сообщество официально признало сходство ИНС с работой нейронов головного мозга. Благодаря таким нейронным моделям можно создавать полноценный искусственный интеллект. Информацию об окружающей среде он будет получать при помощи различных датчиков, а ее обработкой займется процессор.

В наше время ИНС довольно часто применяются в тех или иных сферах науки. К примеру, программы распознавания текста работают именно на основе использования такой системы. В биологии и медицине нейронные сети позволяют изучать структуру белка. В теории именно имитация человеческих нейронных сетей позволит в будущем создать искусственный интеллект. Алгоритмы, по которым работает ИНС, частично или полностью имитируют работу нейронов.

Развитие нейронных сетей происходит благодаря новым исследованиям и разработкам. Полученные в результате тестов данные, в дальнейшем могут быть использованы для устранения ошибок и внедрения полезных улучшений. В будущем создание ИНС может значительно упроститься, ведь техническое оснащение значительно улучшится. Уже сейчас доступно обучение нейронной системы без учителя.