Так может быть, уже можно обходиться и без понятия нейросеть.
Считаю, что можно. Однако, есть история и в принципе удобно использовать понятие нейросети, достаточно и полезно было бы указывать во введении всяких учебников о том, что такое нейросеть с математической точки зрения.
В одном из сообщений (я его не заметил в своё время) есть мнение, что реальная нейросеть (а не моделируемая на обычном компьютере) имеет преимущества.
IBM представила новый, полностью законченный чип, реализующий нейронную сетку. Программа его разработки, существовала давно и шла достаточно успешно.
В чипе 1 миллион нейронов и 256 миллионов синапсов. Судя по всему, как и в симуляции, чип имеет сходную с неокортексом архитектуру.
Чем это офигенно круто? Тем, что все сегодняшние нейронные сети должны производить астрономическое количество операций, особенно при обучении. Зачастую это упирается в производительность. В реальном времени на одном устройстве можно решать только простые задачки. Распараллеливание на кластеры и видеокарты значительно ускоряют обработку (за счёт огромных вычислительных мощностей и большого энергопотребления). Но всё упирается в главную проблему архитектуры фон Неймана: память разнесена с блоками обработки. В настоящих нейронах всё по-другому: память сама выполняет обработку (на Хабре есть классный цикл статей про нейросети).
Если IBM начнёт выпуск таких процессоров, то многие задачи видеоаналитики можно будет решать напрямую на них. Самое простое, что приходит в голову — классификация объектов в видеопотоке (люди, автомобили, животные). Именно эту задачу IBM и продемонстрировало в качестве примера работы. В видеопотоке 400*240 30fps они выделяли людей, велосипедистов, машины, грузовики и автобусы.
Если всё настолько круто, то машины-роботы в скором времени не будут требовать лидаров, пяток видеокамер с таким чипом — и вперёд.
Кстати, если считать производительность такого чипа в терафлопсах, то получится астрономическое число. Ведь, по сути, такой чип это 1 миллион процессоров, за один такт каждый из которых обрабатывает информацию с 256 каналов входа (ну, приблизительно).
Чуть больше информации на сайте
IBM Research.