В продолжение статьи [«Сравнение технологических подходов к решению задач по извлечению данных»][1] рассмотрим технологии, наиболее часто упоминающиеся в связи с понятием «искусственный интеллект» в контексте поисковых задач. На habrahabr.ru опубликовано множество статей на эту тему, например, об использовании нейросетей в [поиске Яндкса][2], в которой говорится что «Фактически, формулу ранжирования пишет машина (получалось около 300 мегабайт)», о глубоком обучении, о вероятностном программировании и т.д.

Хотелось бы рассмотреть данную тему с точки зрения философии логики, определить границы и проблемы применимости и немного порассуждать о возможности решения с помощью нейронных сетей задач машинного обучения?
В качестве основы для наших рассуждений мы можем выбрать любую из приведенных ниже технологий. Ввиду того, что наиболее часто упоминается нейронные сети, их и возьмем. Набрав что-то про нейросети в поисковой строке, мы получим огромную массу статей о «невообразимых» успехах, достигнутых нейронными сетями. Это и сообщения о новых аппаратных решениях, например, и [спиновые электронные устройства][3], и заявления IBM, о том что [нейронные сети по анализу слов смогут выявлять психические болезни][4], и «супергеройское» зрение, и множество других чудес науки. Поэтому, попробуем сделать краткий обзор текущего положения дел.
[Читать дальше →][5]

[1]: https://habrahabr.ru/post/315994/
[2]: https://habrahabr.ru/company/yandex/blog/314222/
[3]: https://habrahabr.ru/post/244625/
[4]: https://hightech.fm/2017/01/06/ibm-5-in-5
[5]: https://habrahabr.ru/post/321140/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=feed_posts#habracut