Ultimamente, c'è stata molta pubblicità sulle reti neurali. Hanno rilevato il campo di intelligenza artificiale, trovando applicazioni in computer vision, medicina, elaborazione del linguaggio naturale, ecc.
Ci sono campi di ricerca attivi per comprenderli e le loro capacità, ma sembra che la risoluzione di sempre più problemi di intelligenza artificiale riguardi più la ricerca della giusta architettura NN (esiste anche una ricerca attiva sull'apprendimento dei metalli - automatizzare la progettazione delle reti neurali) .
Dal momento che sempre più problemi possono essere risolti trovando la giusta architettura di una rete neurale, possiamo dire che un nuovo paradigma di programmazione sta nascendo?
Modifica: la maggior parte delle risposte sostiene che le reti neurali non sono affatto nuove. In effetti, sono stati presenti per almeno 50 anni, almeno da quando il perceptron è stato introdotto alla fine degli anni cinquanta. Direi che le reti neurali, così come le conosciamo, sono esistite da quando il backpropagation è stato applicato alle reti neurali negli anni ottanta. Tuttavia, sembra esserci un aumento esponenziale nell'uso delle reti neurali. La domanda ruotava intorno all'idea che con le reti neurali, risolvere un problema significa progettare un'architettura che risolva il problema. Considerando questo aumento esponenziale del loro utilizzo e numero di applicazioni, a quale punto le reti neurali possono essere considerate un paradigma a sé stanti?