Нейронные сети программировать можно, но не в привычном понимании этого процесса. Вместо того, чтобы писать четкий алгоритм, как это делается при обычном программировании, мы обучаем нейронные сети, используя данные.
Обучение нейронных сетей представляет собой процесс, в ходе которого сначала подаются входные данные, затем нейронная сеть делает предсказание и получает обратную связь от учителя (например, от человека, который размечает данные). На основании этой обратной связи сеть корректирует свои веса таким образом, чтобы минимизировать ошибку предсказания. Таким образом, нейронные сети не "программируются" в классическом смысле слова, а обучаются.
Процесс обучения нейронных сетей требует большого количества данных и вычислительных ресурсов, и порой может быть длительным и трудоемким. Однако, развитие технологий и методов глубокого обучения делает этот процесс все более эффективным и доступным.
Таким образом, нейронные сети программировать можно, однако это происходит не в привычном понимании этого термина. Вместо написания четкого алгоритма мы обучаем нейронную сеть на данных, и она сама корректирует свои веса для достижения необходимого результата.