ри вивченні процесів, що протікають в мозку, і при спробі змоделювати ці процеси. p align="justify"> До рубежу 80-х років були досягнуті значні результати в зовсім молодий синергетики - науці про самоорганізації в нерівноважних системах; систематизовано факти і проведені численні нові експерименти в нейрофізіології, зокрема, детально вивчено будову і механізм дії окремих нейронів; сформульований принцип роботи і створена перша ЕОМ з паралельною архітектурою. Ці обставини, мабуть, стимулювали початок інтенсивних досліджень нейронних мереж, як моделей асоціативної пам'яті. p align="justify"> Широкий інтерес до нейронних мереж був ініційований після появи роботи Хопфілда (Hopfield JJ, 1982), який показав, що завдання з ізінговскімі нейронами може бути зведена до узагальнень ряду моделей, розроблених до того моменту у фізиці невпорядкованих систем . Робота мережі Хопфілда (найбільш докладно обговорювана у фізичній літературі) полягає в релаксації початкового "спінового портрета" матриці двійкових кодів до одного з стаціонарних станів, що визначаються правилом навчання (правилом Хебба). Таким чином, дана мережа може застосовуватися для задач розпізнавання. p align="justify"> У 1986 році з'явилася робота Румельхарта, Хинтона і Вільямса (Rumelhart DE, Hinton GE, Williams RJ, 1986), що містила відповідь на питання, довгий час стримував розвиток нейроінформатікі - як навчаються ієрархічні шаруваті нейронні мережі, для яких "класиками" ще в 40-50 х роках була доведена універсальність для широкого класу задач. У наступні роки запропонований Хінтон алгоритм зворотного поширення помилок зазнав незліченну безліч варіацій і модифікацій. Різноманіття пропонованих алгоритмів, що характеризуються різним ступенем детальності опрацювання, можливостями їх паралельної реалізації, а також наявністю апаратної реалізації, призводить до особливої вЂ‹вЂ‹актуальності дослідження з порівняльними характеристиками різних методик. "Підморгніть комп'ютера - він зрозуміє". На початку 90-х під таким заголовком в найстаршій шанованій газеті Нью-Йорк Таймс з'явилася стаття, що розповідає про сучасні досягнення та напрямки в галузі інтелектуальних комп'ютерних систем. Серед магістральних шляхів розвитку даної галузі експерти видання виділили:
В· Комп'ютери з високим ступенем паралелізму обробки інформації, які можуть розділити ту чи іншу задачу на частини і обробляти їх одночасно, тим самим значно скорочуючи загальний час обчислень;
В· Комп'ютери, в яких замість електронних сигналів для передачі інформації використовується оптика. Оптичні сигнали вже почали використовуватися для передачі даних між комп'ютерами;
В· Комп'ютери з нейронними мережами, які становлять машини, що працюють аналогічно тому, як за нашими сучасними уявленнями, функціонує мозок.
