Бывший разработчик Apple Тайлер Суард собрала контроллер KnobNet, где нейросеть обучают вручную — крутя потенциометры вместо настройки параметров через код. Каждому весу соответствует свой физический регулятор на устройстве. Поворачиваешь ручку и значение веса меняется, а на выходе сразу видно, к чему это привело. Сеть распознаёт цифры и держит совсем немного весов. Устройство показывает текущие входные данные, активации скрытых нейронов и финальное предсказание. После ручной подстройки пользователь тут же видит, стало ошибок больше или меньше, и обучение из непрозрачной для новичка процедуры превращается в осязаемый эксперимент. Суард сразу отсекает вопрос о практичности и не претендует на инструмент для современных сетей на миллиарды параметров. Физическая реализация маленькой сети нужна ей ровно для одного — щупать руками фундаментальные принципы машинного обучения.