Una "rete neurale" nell'IA è vagamente modellata su che cosa?

Le reti neurali artificiali prendono in prestito la loro struttura di base dai cervelli biologici. I neuroni reali ricevono segnali da altri neuroni e, se si accumula abbastanza segnale, si attivano e lo trasmettono a loro volta; le connessioni usate insieme più spesso tendono a rafforzarsi. Le reti artificiali imitano questo meccanismo in modo approssimativo con strati di semplici unità matematiche che si scambiano numeri, regolando la forza delle connessioni durante l'addestramento in modo che la rete migliori gradualmente in un compito, come riconoscere immagini o prevedere parole.

Le ragnatele e le reti elettriche sono semplicemente reti fisiche di fili o cavi; non imparano, non adattano le proprie connessioni né elaborano informazioni come fanno i neuroni, quindi nessuna delle due costituisce un vero modello per il funzionamento delle reti neurali.

Il paragone è volutamente approssimativo: un cervello reale ha circa 86 miliardi di neuroni collegati in modi straordinariamente complessi ed efficienti dal punto di vista energetico, mentre anche i modelli di IA più grandi restano un'approssimazione molto più semplice e rozza, in esecuzione su chip che consumano moltissima energia.