Gepubliseer op: 2 Augustus 2025 / Opgedateer op: 2 Augustus 2025 – Outeur: Konrad Wolfenstein
Wie is die KI-pioniers? 'n Omvattende ontleding van die diep leerrevolusie – Beeld: Xpert.Digital
Vergeet ChatGPT: Die 2017 Google-artikel 'Aandag is al wat jy nodig het' is die werklike rede vir die KI-ontploffing.
Wat is die Diep Leer Era?
Die Diep Leer Era verwys na die tydperk sedert 2010 waarin die ontwikkeling van kunsmatige intelligensie fundamenteel versnel het as gevolg van verskeie tegnologiese deurbrake. Hierdie era merk 'n keerpunt in KI-geskiedenis, aangesien die nodige voorvereistes vir die opleiding van komplekse neurale netwerke vir die eerste keer bymekaargekom het: voldoende rekenaarkrag, groot hoeveelhede data en verbeterde algoritmes.
Die term diep leer verwys na meerlaagse neurale netwerke wat outomaties abstrakte kenmerke uit data kan onttrek. Anders as vorige benaderings, hoef hierdie stelsels nie meer handmatig geprogrammeer te word om die kenmerke wat hulle moet herken, te identifiseer nie; in plaas daarvan leer hulle hierdie patrone onafhanklik van die opleidingsdata.
Geskik vir:
Waarom het die diep leerrevolusie in 2010 begin?
Die jaar 2010 was deurslaggewend, aangesien drie kritieke ontwikkelings saamgevloei het. Eerstens is die ImageNet-databasis vrygestel, wat meer as 10 miljoen geëtiketteerde beelde in 1 000 kategorieë bevat, wat dus vir die eerste keer 'n voldoende groot datastel bied vir die opleiding van diep neurale netwerke.
Tweedens, grafiese verwerkingseenhede (GPU's) het kragtig genoeg geword om parallelle verwerking van groot hoeveelhede data moontlik te maak. NVIDIA se CUDA-platform, wat in 2007 bekendgestel is, het navorsers toegelaat om die intensiewe berekeninge uit te voer wat vir diep leer benodig word.
Derdens, algoritmiese verbeterings, veral die gebruik van die ReLU-aktiveringsfunksie in plaas van tradisionele sigmoïedfunksies, het opleiding aansienlik versnel. Hierdie konvergensie het dit uiteindelik moontlik gemaak om die teoretiese grondslae van die 1980's in die praktyk te implementeer.
Watter deurbraak het die begin van die diep leerrevolusie gemerk?
Die beslissende deurbraak het op 30 September 2012 gekom met AlexNet se oorwinning in die ImageNet-kompetisie. Die konvolusionele neurale netwerk wat deur Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever en Geoffrey Hinton ontwikkel is, het 'n top-5 foutkoers van 15.3 persent behaal, meer as 10 persentasiepunte beter as die tweede plek-algoritme.
AlexNet was die eerste wat diep neurale netwerke, groot datastelle en GPU-berekening suksesvol gekombineer het. Merkwaardig genoeg het opleiding op slegs twee NVIDIA-grafiese kaarte in Krizhevsky se slaapkamer plaasgevind. Hierdie sukses het aan die wetenskaplike gemeenskap bewys dat diep leer nie net teoreties interessant was nie, maar prakties beter.
Die sukses van AlexNet het 'n reeks ontwikkelings ontketen. Reeds in 2015 het die SENet-model selfs die menslike herkenningskoers van ImageNet oortref, met 'n foutkoers van 2,25 persent. Hierdie dramatiese verbetering binne net 'n paar jaar het die enorme potensiaal van diep leertegnologie gedemonstreer.
Watter rol het die Transformer-argitektuur gespeel?
In 2017 het 'n Google-span die baanbrekende artikel "Aandag is al wat jy nodig het" gepubliseer, wat die Transformer-argitektuur bekendgestel het. Hierdie argitektuur het natuurlike taalverwerking gerevolusioneer deur geheel en al op aandagmeganismes staat te maak en die behoefte aan herhalende neurale netwerke uit te skakel.
Wat spesiaal is omtrent Transformers, is hul vermoë om data parallel te verwerk: Terwyl vorige modelle opeenvolgend, woord vir woord, moes werk, kan Transformers hele sinne gelyktydig verwerk. Die self-aandagmeganisme laat die model toe om die verwantskappe tussen alle woorde in 'n sin te verstaan, ongeag hul posisie.
Die Transformer-argitektuur het die grondslag geword vir alle moderne grootskaalse taalmodelle, van BERT tot GPT tot Gemini. Die oorspronklike artikel is teen 2025 meer as 173 000 keer aangehaal en word beskou as een van die invloedrykste wetenskaplike werke van die 21ste eeu.
Waarom is Google die toonaangewende KI-pionier?
Volgens Epoch AI se ontleding lei Google die veld met 'n groot marge met 168 "noemenswaardige" KI-modelle. Hierdie oorheersing kan verklaar word deur verskeie strategiese besluite wat die maatskappy vroeg geneem het.
Google het reeds in die 2000's swaar in KI-navorsing belê en die potensiaal van neurale netwerke vroeg reeds raakgesien. Die verkryging van DeepMind in 2014 het bykomende kundigheid na die maatskappy gebring. Die vrystelling van die TensorFlow-raamwerk as oopbron in 2015 was ook van kardinale belang, wat KI-ontwikkeling wêreldwyd versnel het.
Google se bydrae tot die Transformer-argitektuur was besonder betekenisvol. Die artikel, wat in 2017 deur Google-navorsers gepubliseer is, het die grondslag gelê vir vandag se generatiewe KI. Voortbouend hierop het Google BERT (2018) ontwikkel, wat natuurlike taalverwerking gerevolusioneer het, en later die Gemini-modelle.
Die noue integrasie van navorsing en produkontwikkeling by Google het ook bygedra tot die hoë sigbaarheid. KI-modelle word direk in Google-dienste soos Search, YouTube en Android geïntegreer, wat bydra tot praktiese gebruik en dus aan die kriteria vir "noemenswaardige" modelle voldoen.
Geskik vir:
Hoe het Microsoft, OpenAI en Meta ontwikkel?
Microsoft is tweede met 43 noemenswaardige KI-modelle. Die maatskappy het voordeel getrek uit sy strategiese vennootskap met OpenAI, waarin Microsoft etlike miljarde dollars belê het. Hierdie samewerking het Microsoft in staat gestel om GPT-modelle vroeg in produkte soos Bing en Copilot te integreer.
OpenAI is derde met 40 modelle, ten spyte daarvan dat dit eers in 2015 gestig is. Die ontwikkeling van die GPT-reeks, van GPT-1 (2018) tot huidige modelle soos GPT-4 en o3, het OpenAI as 'n toonaangewende ontwikkelaar van groot taalmodelle gevestig. ChatGPT, wat in 2022 vrygestel is, het binne vyf dae een miljoen gebruikers bereik en KI in die publieke oog gebring.
Meta (Facebook) het die LLaMA-reeks, bestaande uit 35 modelle, ontwikkel as 'n oopbron-alternatief vir geslote modelle. Die LLaMA-modelle, veral LLaMA 3 en die nuwer LLaMA 4, het gedemonstreer dat oopbronmodelle ook met eie oplossings kan meeding.
Geskik vir:
Wat maak 'n KI-model "vermeldingswaardig"?
Epoch KI definieer 'n KI-model as "noemenswaardig" indien dit aan ten minste een van vier kriteria voldoen. Eerstens moet dit 'n tegniese verbetering bo 'n erkende maatstaf behaal. Tweedens moet dit 'n hoë aanhalingsfrekwensie van meer as 1 000 aanhalings behaal. Derdens kan historiese relevansie 'n kriterium wees, selfs al is die model nou tegnies verouderd. Vierdens word beduidende praktiese gebruik in ag geneem.
Hierdie definisie fokus nie net op tegnologiese vooruitgang nie, maar ook op werklike impak en relevansie in die wetenskaplike en ekonomiese omgewing. Dus kan 'n model as noemenswaardig beskou word as dit wydverspreide praktiese toepassing vind, selfs al is dit nie noodwendig die mees tegnies gevorderde nie.
Die Epoch KI-databasis bevat meer as 2 400 masjienleermodelle van 1950 tot die hede, wat dit die grootste publiek beskikbare versameling van sy soort maak. Hierdie omvattende databasis maak diepgaande analise van KI-ontwikkeling oor meer as 70 jaar moontlik.
Hoe het KI ontwikkel voor die era van diep leer?
Die geskiedenis van kunsmatige intelligensie voor 2010 is gekenmerk deur siklusse van optimisme en teleurstelling. Die 1950's en 1960's het groot optimisme gesien, gesimboliseer deur Frank Rosenblatt se perceptron (1957). Hierdie vroeë neurale netwerke het hoop gewek vir die dreigende koms van kunsmatige intelligensie.
Die eerste KI-winter het in die vroeë 1970's begin, veroorsaak deur Marvin Minsky en Seymour Papert se boek oor die perke van perseptrone (1969). Die 1973 Lighthill-verslag aan die Britse Parlement het gelei tot drastiese besnoeiings in navorsingsbefondsing. Hierdie fase het tot ongeveer 1980 geduur en KI-navorsing aansienlik vertraag.
Die 1980's het 'n herlewing gesien danksy kundige stelsels soos MYCIN, 'n mediese diagnostiese stelsel. Terselfdertyd het Geoffrey Hinton, David Rumelhart en Ronald Williams die terugpropagasie-algoritme in 1986 ontwikkel, wat neurale netwerke opleibaar gemaak het. Yann LeCun het LeNet, 'n vroeë konvolusionele neurale netwerk vir handskrifherkenning, reeds in 1989 ontwikkel.
Die tweede KI-winter het in die laat 1980's gevolg, toe die hoë verwagtinge vir kundige stelsels en LISP-masjiene verydel is. Hierdie fase het tot die 1990's geduur en is gekenmerk deur skeptisisme teenoor neurale netwerke.
Watter tegnologiese fondamente het diep leer moontlik gemaak?
Drie belangrike deurbrake het die diep leerrevolusie moontlik gemaak. Die ontwikkeling van kragtige GPU's was fundamenteel, aangesien hulle die parallelle verwerking van groot hoeveelhede data moontlik gemaak het. NVIDIA se CUDA-platform het in 2007 GPU-berekening toeganklik gemaak vir masjienleer.
Groot, hoëgehalte-datastelle was die tweede voorvereiste. ImageNet, wat in 2010 deur Fei-Fei Li gepubliseer is, was die eerste wat 'n datastel met meer as 10 miljoen geëtiketteerde beelde aangebied het. Hierdie hoeveelheid data was nodig om diep neurale netwerke effektief op te lei.
Algoritmiese verbeterings het die derde pilaar gevorm. Die gebruik van die ReLU-aktiveringsfunksie in plaas van sigmoïedfunksies het opleiding aansienlik versnel. Verbeterde optimeringsprosedures en regulariseringstegnieke soos uitval het gehelp om die oorpassingsprobleem op te los.
Hoe het die rekenaarkoste vir KI-opleiding ontwikkel?
Die koste van die opleiding van KI-modelle het eksponensieel gestyg. Die oorspronklike Transformer-model het slegs $930 gekos om in 2017 op te lei. BERT-Large het $3 300 in 2018 gekos, terwyl GPT-3 ongeveer $4,3 miljoen in 2020 gekos het.
Moderne modelle bereik selfs meer ekstreme kostes: GPT-4 het na raming $78,4 miljoen gekos, terwyl Google se Gemini Ultra, teen ongeveer $191,4 miljoen, moontlik die duurste model is wat tot nog toe opgeleide is. Hierdie tendens weerspieël die toenemende kompleksiteit en grootte van die modelle.
Volgens Epoch AI verdubbel die rekenaarkrag wat vir opleiding benodig word ongeveer elke vyf maande. Hierdie ontwikkeling oortref Moore se Wet verreweg en demonstreer die vinnige opskaling van KI-navorsing. Terselfdertyd lei dit tot 'n konsentrasie van KI-ontwikkeling in die hande van 'n paar maatskappye met die nodige hulpbronne.
Geskik vir:
Watter uitdagings bestaan daar vir verdere KI-ontwikkeling?
KI-ontwikkeling staar verskeie beduidende uitdagings in die gesig. Redeneringsmodelle wat vir komplekse logiese redenasie geoptimaliseer is, kan hul skaalgrense reeds in 2026 bereik. Die enorme berekeningskoste beperk die kring van akteurs wat aan baanbrekende KI-navorsing kan deelneem.
Tegniese probleme soos hallusinasies, waar KI-stelsels vals inligting genereer, is nog nie ten volle opgelos nie. Terselfdertyd ontstaan etiese vrae uit die moontlikheid om misleidend egte inhoud te genereer, soos gedemonstreer deur die virale KI-beeld van die Pous in 'n donsjas.
Die beskikbaarheid van hoëgehalte-opleidingsdata word 'n toenemende knelpunt. Baie modelle is reeds opgelei met behulp van 'n groot gedeelte van beskikbare internetdata, wat nuwe benaderings tot datagenerering vereis.
Hoe beïnvloed KI-ontwikkeling die samelewing?
Die diep leerrevolusie het reeds 'n massiewe maatskaplike impak. KI-stelsels word gebruik in kritieke gebiede soos mediese diagnostiek, finansies en outonome voertuie. Die potensiaal vir positiewe verandering is enorm, van die versnelling van wetenskaplike ontdekkings tot die verpersoonliking van onderwys.
Terselfdertyd ontstaan nuwe risiko's. Die vermoë om realistiese vals inhoud te skep, bedreig inligtingintegriteit. Werkgeleenthede kan deur outomatisering in gevaar gestel word, met die Duitse Federale Ministerie van Arbeid wat verwag dat teen 2035 geen werk sonder KI-sagteware sal wees nie.
Die konsentrasie van KI-mag in 'n paar tegnologiemaatskappye laat vrae ontstaan oor demokratiese beheer van hierdie kragtige tegnologie. Kenners soos Geoffrey Hinton, een van die pioniers van diep leer, het gewaarsku teen die potensiële gevare van toekomstige KI-stelsels.
Die KI-pioniers van die Diep Leer Era het 'n tegnologie geskep wat die potensiaal het om die mensdom fundamenteel te transformeer. Google se leierskap in die ontwikkeling van 168 noemenswaardige KI-modelle, gevolg deur Microsoft, OpenAI en Meta, demonstreer die konsentrasie van innovasiekrag onder 'n paar spelers. Die Diep Leer Revolusie, wat sedert 2010 aan die gang is en geïnisieer is deur deurbrake soos AlexNet en die Transformer-argitektuur, het reeds ons daaglikse lewens verander en sal dit in die toekoms selfs meer doen. Die uitdaging is om hierdie kragtige tegnologie tot voordeel van die mensdom te benut terwyl die risiko's daarvan geminimaliseer word.
Geskik vir:
U AI -transformasie, AI -integrasie en AI -platformbedryfskenner
☑️ Ons besigheidstaal is Engels of Duits
☑️ NUUT: Korrespondensie in jou landstaal!
Konrad Wolfenstein
Ek sal graag jou en my span as 'n persoonlike adviseur dien.
Jy kan my kontak deur die kontakvorm hier in te vul of bel my eenvoudig by +49 89 89 674 804 (München) . My e-posadres is: wolfenstein ∂ xpert.digital
Ek sien uit na ons gesamentlike projek.
