Искусственные нейронные сети действительно способны обучаться. Они являются математическими моделями, которые имитируют работу человеческого мозга и способны выявлять зависимости в данных, делать предсказания и принимать решения.
Обучение нейронной сети происходит путем подачи на вход сети большого объема данных (например, изображений, текста или звука) и коррекции весов между нейронами на каждом уровне с целью минимизации ошибки предсказания. В результате этого процесса нейронная сеть "обучается" и способна делать более точные предсказания на новых данных.
Одним из ключевых свойств искусственных нейронных сетей является их способность к адаптации к новым данным и ситуациям. Это означает, что нейронные сети способны обучаться на основе новой информации и изменять свои веса и структуру для достижения более точных результатов.
Таким образом, можно с уверенностью сказать, что искусственные нейронные сети способны обучаться и адаптироваться к новым данным и задачам, что делает их мощным инструментом в различных областях, таких как машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение и т. д.