Искусственная нейронная сеть строится по тому же принципу, что и биологические нейросети: это совокупность отдельных элементов, связанных в многослойные системы. Каждое из звеньев отвечает за выполнение какой-то однотипной, несложной операции. Например, за распознавание одного из критериев: цвета, формы, тона. Миллиарды таких единиц работают вместе, и благодаря их синергии нейросеть может «увидеть» предмет или «услышать» голосовую команду, как настоящий человек.
Нейросети лучше всего справляются с решением простых задач, которые люди выполняют на ежедневной основе. Например, это может быть распознавание изображений и речи, принятие простейших решений на основе анализа данных. При этом нейросети способны обрабатывать гораздо больше информации, чем человек, и гораздо быстрее, поэтому их используют все чаще. Нам уже привычны такие примеры использования нейросетей, как поисковые системы, которые распознают контент на сайтах и формируют выдачу согласно алгоритму, голосовые помощники и чат-боты для общения с клиентами, мобильные приложения на основе дополненной реальности.
В более сложных задачах нейросети могут делать ошибки, но важное свойство нервной системы и нейросети как ее модели — способность к обучению на основе опыта. В качестве опыта выступают данные: при наличии больших наборов данных точность системы повышается, и ошибки можно минимизировать. Среди успешных примеров применения нейросетей в бизнесе уже можно назвать анализ рисков в медицине и страховом бизнесе, улучшение рекомендательных механизмов в маркетинге, оптимизацию полива и использования удобрений в сельском хозяйстве, разработку новых молекул и материалов в химии, технологии беспилотного транспорта и много другое.