直到最近，许多神经网络用户还在嘲笑他们无法解决原始数学问题：相反，人工智能会“幻化”出答案，插入一个随机数来代替真实答案。
这一切都与学习模式有关。许多人工智能只是查看大量文本并学习一定的语言结构和顺序。如果用户的查询是跟人文学科相关的，那么就不会有问题。但对于精确科学来说，这更加困难：人工智能已经学会 电话号码库 理解问题需要一个数值答案，而不是这个答案必须独立计算。这就是为什么神经网络需要额外训练的原因。
Maria Zharova，
Wildberries 数据科学家
开发人员很快就意识到了这一点：例如，今年夏天发布的 ChatGPT-o1 模型已经可以应对大多数数学奥林匹克问题。此外，有时人工智能会接受错误的推理训练，因此人工智能需要接受自我纠正的训练。这一进展已经十分显著。
人工智能超越了其自身的科学（优化、数学、数据科学），并渗透到其他领域：化学、生物、物理、天文学、气候学。如果我们积累了足够的数字数据，我们就可以建立具有足够精度的预测性人工智能模型。人工智能还可以研究以前由于数据量巨大而无法通过物理手段检验的假设。
Maria Zharova，
Wildberries 数据科学家
2024年，诺贝尔化学奖授予了利用人工智能解决预测蛋白质结构的复杂问题的科学家。 AlphaFold2算法能够预测几乎所有已知蛋白质的结构。这一发现将改善诊断方法，有助于创造新的生物技术并对抗抗生素耐药性。
我们将告诉您在哪里获取以及如何在您的计算机上安装神经网络模型。我们将展示如何在控制台模式下使用它们以及如何使用一些具有图形用户界面的工具。