Интервью с профессором Игорем Баскиным, доктором физико-математических наук, ведущим научный сотрудник физического факультета МГУ.

В чем самая большая сложность для нейронных сетей, чтобы научиться устанавливать взаимосвязь между структурой вещества и его физическими и химическими свойствами?

Самая большая сложность и ключевая особенность применения нейронных сетей, как и любого другого метода машинного обучения, для поиска соотношений между структурой и свойствами химических веществ заключается в том, что в этом случае они должны моделировать реальную природу с ее чрезвычайно сложной и порой неизвестной организацией, управляемую строгими, но не всегда применимыми на практике законами.

В этом состоит фундаментальное отличие от стандартных задач, решаемых при помощи нейронных сетей, например, распознавания изображений. Действительно, то, что цифра 8 изображается в виде двух соприкасающихся окружностей, не является следствием каких-либо законов природы – это просто предмет соглашений между людьми. А вот римляне в свое время решили, что для них лучше изображать это же число как VIII. Поскольку такие соглашения делаются ради удобства, их форма выбирается такой, чтобы естественные нейронные сети в голове у человека очень легко на подсознательном уровне их распознавали.