История изменений

кстати, именно нейронные сети и вся эта теория в кибернетике и математике и сподвигла меня когда-то на изучение мозга, чисто для себя. я лет 20 назад читала всю эту теорию и математику про нейронные сети, информацию и прочее. и у меня были большие сомнения насчёт того, что это хоть как-то похоже на мышление.

Тудыть же, получается ты чего-то начиталась 20 лет назад и упёрлась, весьма смутно представляя о чём речь.

Ты или что-то не то читала (возможно страшно устаревшее или перепевы некоторых отечественных «специалистов», застрявших во времени) или не так поняла. Уже очень давно (минимум с 80-х годов, а скорее с 60-х) никто из серьёзных разработчиков не задвигает про нейронки как моделирование мозга. Моделирование мозга - это вообще совершенно отдельное направление. Хотя в области «ИИ» книги 20 лет назад по-любому катастрофически устарели.

Причём тебя почему-то зациклило на идее, что нейросети - это случайные данные и стохастический бред, хотя это совсем не так. Причём теория вероятностей - это точная наука, а не мусор.

Во всяком случае, не более бред, чем математическая обработка результатов измерений и получение коэффициентов, описывающих какую-то математическую модель. Которая с некоторой вероятностью моделирует какие-то явления. Тебя метод наименьших квадратов или анализ спектра с помощью преобразований Фурье не смущает наверное?

Сети, вроде чатгопоты, уже давно НЕ выдают просто наиболее статистически вероятную последовательность слов. Это совершенно неверно. Даже самые простейшие рекуррентные сети выдавали результат несколько сложнее тупо самого вероятного по статистике, но даже в случае самого вероятного логика уже естественного языка такова, что если некоторые слова наиболее вероятны, то это не просто так и что-то означает.

потом начался хайп про нейронные сети, но он мне был уже неинтересен: я поняла, что это фигня и это не будет работать, потому что это ничуть не напоминает реальный мозг.

Так оно работает, вывод неверный. Самолёты и вертолеты на реальных птиц тоже не слишком похожи, однако летают. Но яйца класть они не умеют и клюва у них нет.

Почитай уже чего-нибудь совремённое. Рекомендую:

1. Kevin Patrick Murphy. Probabilistic Machine Learning. Серия книг, доступна на https://probml.github.io/pml-book/ (см. книгу 2022 и 2023 г.) вышел русский перевод, например, 1-й книги «Кэвин П. Мэрфи, Вероятностное машинное обучение. Введение. ДМК., М.2022 г.»
2. Учебник от школы анализа данных Яндекса: https://education.yandex.ru/handbook/ml
3. С.Николенко и др. Глубокое обучение, М.2018 г. (есть переиздания)- заметно устарела, но как введение в обычные не LLM-сети ещё сойдёт, для LLM там даже ещё нет про трансформеры

кстати, именно нейронные сети и вся эта теория в кибернетике и математике и сподвигла меня когда-то на изучение мозга, чисто для себя. я лет 20 назад читала всю эту теорию и математику про нейронные сети, информацию и прочее. и у меня были большие сомнения насчёт того, что это хоть как-то похоже на мышление.

Тудыть же, получается ты чего-то начиталась 20 лет назад и упёрлась, весьма смутно представляя о чём речь.

Ты или что-то не то читала (возможно страшно устаревшее или перепевы некоторых отечественных «специалистов», застрявших во времени) или не так поняла. Уже очень давно (минимум с 80-х годов, а скорее с 60-х) никто из серьёзных разработчиков не задвигает про нейронки как моделирование мозга. Моделирование мозга - это вообще совершенно отдельное направление. Хотя в области «ИИ» книги 20 лет назад по-любому катастрофически устарели.

Причём тебя почему-то зациклило на идее, что нейросети - это случайные данные и стохастический бред, хотя это совсем не так. Причём теория вероятностей - это точная наука, а не мусор.

Во всяком случае, не более бред, чем математическая обработка результатов измерений и получение коэффициентов, описывающих какую-то математическую модель. Которая с некоторой вероятностью моделирует какие-то явления. Тебя метод наименьших квадратов или анализ спектра с помощью преобразований Фурье не смущает наверное?

Сети, вроде чатгопоты, уже давно НЕ выдают просто наиболее статистически вероятную последовательность слов. Это совершенно неверно. Даже самые простейшие рекуррентные сети выдавали результат несколько сложнее тупо самого вероятного по статистике, но даже в случае самого вероятного логика уже естественного языка такова, что если некоторые слова наиболее вероятны, то это не просто так и что-то означает.

потом начался хайп про нейронные сети, но он мне был уже неинтересен: я поняла, что это фигня и это не будет работать, потому что это ничуть не напоминает реальный мозг.

Так оно работает, вывод неверный. Самолёты и вертолеты на реальных птиц тоже не слишком похожи, однако летают. Но яйца класть они не умеют и клюва у них нет.

Почитай уже чего-нибудь совремённое. Рекомендую:

1. Kevin Patrick Murphy. Probabilistic Machine Learning. Серия книг, доступна на https://probml.github.io/pml-book/ (см. книгу 2022 и 2023 г.) вышел русский перевод, например, 1-й книги «Кэвин П. Мэрфи, Вероятностное машинное обучение. Введение. ДМК., М.2022 г.»
2. Учебник от школы анализа данных Яндекса: https://education.yandex.ru/handbook/ml