Нейронные сети являются мощным инструментом для решения множества задач, однако есть вопросы, которые они не могут эффективно решить. Давайте рассмотрим каждый из предложенных вариантов:

• Оптимизация: Нейронные сети могут использоваться для оптимизации, особенно в задачах, связанных с обучением и предсказанием. Например, они могут помочь в оптимизации параметров в различных моделях.
• Ассоциативная память: Нейронные сети, особенно такие как сети Хопфилда, могут использоваться для реализации ассоциативной памяти, где они способны запоминать и воспроизводить данные на основе частичных входных сигналов.
• Управление: Нейронные сети также могут применяться в системах управления, например, в управлении роботами или в системах управления процессами, где они могут адаптироваться к изменениям в окружающей среде.
• Архивация: Это задача, которая не является основной областью применения нейронных сетей. Архивация данных подразумевает сохранение и хранение информации, что больше связано с системами хранения данных и управлением базами данных, чем с обучением или предсказанием.

Таким образом, из предложенных вопросов, архивация является той задачей, которую нельзя эффективно решить с помощью нейронных сетей, так как это больше связано с хранением информации, чем с ее обработкой или анализом.