زمانی که یک انسان متولد می‌شود، به محض باز کردن چشم خود، آموزش او از همان لحظه شروع می‌شود. کودک با واکنش‌های رفتاری خود مثل گریه و یا تکان دادن اعضای بدن خود سعی بر منتقل کردن درخواست خود به والدین دارد.
او بعد از آنکه توانست منظور خود را (به طور مثل گرسنگی و یا بی حوصلگی) به والدین خود بفهماند، از این اتفاق درس می‌گیرد و به نوعی یاد می‌گیرد که مجددا دفعه‌ی بعد نیز با همین روش درخواست خود را اعلام کند!
وقتی کودک کمی بزرگتر می‌شود، او ممکن است رفتارهای متعددی را از خود به منظور درخواست‌ها و سفارشات پیاپی خود از والدین، بروز دهد؛ او زمانی که با بروز رفتار خاصی به نتیجه‌ای نرسد و یا آن چیزی را که می‌خواهد دریافت نکند، بعد از آن رفتار خود را تغییر می‌دهد و آغاز تکامل و یادگیری ذهنی از همین جا آغاز می‌شود. در واقع این هوش کودک است که زمینه ساز بروز رفتارها و تغییرات آنها را موجب می‌شود.
هوش مصنوعی (artificial intelligence) و یا به اختصار AI هوشی است که توسط برنامه نویسان و با استفاده از برنامه‌های متعددی به یک ماشین و یا یک دستگاه داده می‌شود. (برای یادگیری برنامه نویسی فروشگاه برنامه نویسی و آموزشگاه برنامه نویسی را دنبال کنید.) هوش مصنوعی فقط مختص به دریافت و اجرای دستور نمی‌شود؛ در مراحل پیچیده‌تر، یادگیری و تغییر رفتار از طریق دریافت بازخورد، می‌تواند آن ماشین و دستگاه را به یک کامپیوتری که تا حدودی شبیه به مغز یک انسان است، تبدیل کند.
همچنین بخوانید: با طراحی سایت شرکتی کسب و کار خود را گسترش دهید.
شبکه عصبی (neural network) سیستمی است که برای آموزش و اعمال یک سری دستورات و درنهایت پیش‌بینی بکار می‌رود. شبکه‌های عصبی مصنوعی، برگرفته از سیستم عصبی زیستی است.
هدفی از بکار گیری شبکه عصبی و در دنیای بزرگتر، هوش مصنوعی ، آن است که شما در حداقل زمان ممکن بتوانید به بهترین جواب ممکن برسید؛ یعنی با بکارگیری داده‌های تصادفی (و نه همه‌ی داده‌ها) و بررسی آنها سعی می‌کنیم به مطلوب‌ترین پاسخ ممکن برسیم.
در هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی مسئله‌ای که حائز اهمیت است آن است که تمامی جستجوها و پارامترهای مربوط به آن باید تصادفی باشد؛ در این صورت است که شما می‌توانید جواب بهینه‌تری را دریافت کنید.
آموزش و وارد کردن داده‌ها به یک شبکه عصبی، بدین منظور که به شکل مغز یک انسان عمل کند، کار آسانی نیست. اگر هم پیاده سازی آن دشوار نباشد، صرفه نظر از قدرت محاسباتیش، آماده سازی آن ساعت‌ها زمان می‌برد. محققانِ هوش مصنوعی ، راه حل خوبی را برای حل این مشکل ارائه کرده اند که با روش‌ها قبلی کمی متفاوت است. آنها یک راهبرد تکاملی را ارائه کرده اند که دارای قدرت بسیار زیادی در پردازش داده بوده، و همچنین برگرفته از تکامل و یادگیری زیستی نیست؛ بدین معنا که شبیه عملکرد هوش یک انسان نیست.
به جای استفاده از آموزش‌های تقویتی برای هوش مصنوعی مورد نظر، آنها جعبه سیاهی “Black Box” را خلق کرده اند. در واقع ماهیت کلی این هوش سیاه آن است که این سیستم توابع دریافتی را به صورت مجرد بهینه می‌کند و در مواقع مورد نیاز آن را به اشتراک می‌گذارد. این سیستم با تعداد زیادی از متغیرهای تصادفی آغاز می‌شود که تخمین و حدس‌هایی را می‌زند و سپس این حدس‌ها را با ترفندهای خاص خود برای رسیدن به گزینه‌های مطلوب پیگیری می‌کند و سپس از میان این گزینه‌ها پاسخ مناسب را بیرون می‌کشد؛ در واقع در هر مرحله تعدادی از گزینه‌ها را حذف می‌کند تا درنهایت به یک گزینه یا جواب برسد.
این سیستم در ابتدا با میلیون‌ها عدد آغاز می‌شود؛ ولی در آخر با یک جواب یه پایان می‌رسد. در جعبه سیاه، برخی کارهای بیهوده که در آموزش شبکه عصبی سنتی بکار می‌رود، حذف شده است؛ طوری که موجب شده است ساختن کدهای برنامه راحت‌تر شود و همچنین پیاده سازی آن سه مرتبه سریع‌تر از روش‌های سابق صورت گیرد.محققین در بررسی و آزمایش این سیستم از یک ابر رایانه‌ی بسیار بزرگ که دارای 1440 هسته پردازشگر بود، کمک گرفتند؛ آنها توانستند یک ربات هوشمند را فقط با ده دقیقه زمان، آموزش دهند، طوری که ربات مذکور توانست راه برود! در مقایسه با روش‌های سنتی و قبلی که آموزش چنین رباتی برای راه رفتن 10 ساعت زمان می‌برد، این سیستم جدید بسیار مطلوب‌تر از روش قبلی است.لازم به ذکر است که یک کامپیوتر کاملا معمولی با 720 هسته‌ی پردازشگر می‌تواند در عرض 1 ساعت این ربات را آموزش دهد و یا یک سیستم 32 هسته‌ای یک روز کامل زمان می‌برد که آموزش خود را با ربات مذکور به اتمام برساند.و در انتها باید گفت که با استفاده از عملگرهای جدید شبکه عصبی مذکور، دیگر لازم نیست ساعت‌ها صرف آموزش یک ربات و یا یک دستگاه کنید. در آینده‌ای نه چندان دور، شاهد خواهیم بود که ربات‌ها با استفاده از هوش مصنوعی وظایف مهمتری را انجام دهند، و نه فقط یک راه رفتن ساده!