Почему искусственные нейронные сети успешно справляются с анализом логических загадок?

Искусственные нейронные сети успешно справляются с анализом логических загадок благодаря нескольким факторам:

• Способность к моделированию нелинейных процессов. cyberleninka.ru Нейронные сети могут воспроизводить сложные зависимости и адаптироваться к условиям функционирования. cyberleninka.ru
• Умение извлекать и обобщать существенные особенности из поступающей информации. cyberleninka.ru Это позволяет сетям строить правила и выявлять значимые признаки и скрытые закономерности. cyberleninka.ru
• Возможность перебора (поиска) в алгоритмах логического вывода. intuit.ru Перебор сопровождается анализом на противоречие промежуточных результатов фактам и правилам вывода, лежащим в основе базы знаний. intuit.ru
• Возможность моделировать некоторые особенности человеческого мышления, такие как интуиция и опыт. zakon.ru Это позволяет компьютеру в каком-то смысле «думать как человек». zakon.ru

Кроме того, нейронные сети могут дополнять слабые места логических алгоритмов. zakon.ru Например, там, где логические рассуждения встречаются с реальным миром, логические алгоритмы бессильны, а нейронные сети успешно решают такие задачи. zakon.ru