В настоящий момент исследования в области искусственного интеллекта являются одними из наиболее актуальных и перспективных в научной среде. При этом вопросы и проблемы по данной тематике рассматриваются различными научными направлениями: философией, математикой, техническими дисциплинами и многими другими. Растущий интерес к указанной теме обусловлен научным прорывом XX века в сфере компетенций нейрофизиологии и нейроанатомии, на основании чего были разработаны математические и аппаратно-технические модели искусственных нейронных сетей. Этот инструмент в значительной мере позволил сымитировать различные аспекты человеческого мышления. В результате современные компьютеры обзавелись множеством человекоподобных функций, которые обусловили значительный рост научно-технологического прогресса и, по сути, запустили глобальную революцию всеобщей цифровизации. В связи с этим целью статьи является попытка систематизировать знания об имеющихся достижениях в сфере моделирования искусственных нейронных сетей и их недостатках при решении различного рода прикладных задач, что, в свою очередь, позволит специалистам разных научных направлений успешно использовать данный инструмент в своих работах и ориентироваться в его ограничениях. Научная новизна обзора вытекает из потребности регулярного мониторинга указанной тематики ввиду частых прорывов и успехов в этой области. В рамках работы представлены имеющиеся в настоящий момент архитектуры и топологии искусственных нейронных сетей, которые нашли широкое и эффективное применение в современной человеческой жизнедеятельности (сети прямого распространения, сверточные и рекуррентные нейронные сети). Разобраны основные недостатки моделей, выявленные по результатам сравнения с фактической работой человеческого мозга, характеризующей мыслительный процесс и интеллект, что также является весомым ограничением при создании полноценной человекоподобной компьютерной интеллектуальной системы. Использовались общенаучные методы, такие как обобщение, анализ, систематизация и др
Ключевые слова
искусственный интеллект, искусственные нейронные сети, мышление, нейрофизиология, распознавание образов, классификация