Rozwój nauki pędzi w niewyobrażalnym tempie. Ostatnie
badania dowiodły, że najnowsza generacja
komputerowych sieci neuronowych rozpoznaje obrazy równie dobrze, jak robią to
mózgi naczelnych. Fakt, że modele w odpowiedni sposób prognozują odległości
pomiędzy konkretnymi obiektami w sieci neuronowej i trafnie przewidują
odpowiedź neuronów jest zdecydowanie krokiem milowym w nauce. Rozumiejąc w jaki
sposób działa mózg, pozwala nam stworzyć sztuczną inteligencję oraz opracować
nowe techniki leczenia zaburzeń widzenia. Już w latach 70-tych XX wieku zaczęto
tworzyć pierwsze takie sieci neuronowe, jednak czegoś im brakowało. Analitycy
stwierdzili, że do ostatnich sukcesów w tej dziedzinie przyczyniły się: istotne
zwiększenie mocy obliczeniowej układów scalonych i wykorzystanie do obliczeń
procesorów graficznych. Przede wszystkim współcześnie posiadamy dostęp do
olbrzymich zestawów danych, z których korzystają algorytmy obliczeniowe i na
których sztuczne „mózgi” się uczą. Takie zestawy danych zawierają setki tysięcy
fotografii, z których każda została opisana przez różne osoby, przeróżnymi i coraz
bardziej szczegółowymi treściami.
