Nein, das ist nicht ganz wahr. Im Wesentlichen ist das Training neuronaler Netze ein Ausgleich für einen Teil des Wissens, das es verarbeitet. Während des Trainingsprozesses werden die Netzwerkparameter durch Simulation der Umgebung, in der das Netzwerk aufgebaut ist, eingestellt. Hinter den Settings steckt immer eine Person, die sich im Moment nicht in ihrem eigenen neuronalen Netzwerk entwickeln kann.

Ich glaube nicht. Schließlich bedeutet Evolution Überlebenskampf, natürliche Selektion, Übertragung von Erbinformationen, zufällige Mutationen, etc. Aber im Laufe des Trainings eines neuronalen Netzwerks bleibt seine Architektur in der Regel unverändert. Nur die internen Verbindungen zwischen den Neuronen ändern sich.
Es kann gesagt werden, dass das Unterrichten eines bestimmten neuronalen Netzwerks eher wie das Unterrichten eines Kindes ist. Normalerweise, um ein neuronales Netzwerk zu lehren, eine Aufgabe zu lösen, muss es viele Beispiele für seine Lösung zeigen. Glücklicherweise braucht ein Kind weitaus weniger Beispiele zum Lernen als ein Netzwerk.