ממקור הבינה המלאכותית: כאשר שנות השמונים הניחו את הבסיס למודלים הגנרטים של ימינו

שנות ה -80 המהפכניות: לידת רשתות עצביות ו- AI מודרני

שנות השמונים היו עשור של שינוי וחדשנות בעולם הטכנולוגיה. בעוד שמחשבים עברו יותר ויותר לחברות ומשקי בית, מדענים וחוקרים עבדו על הפיכת מכונות לאינטליגנטים יותר. עידן זה הניח את אבן היסוד לרבות מהטכנולוגיות שאנו לוקחים כמובן מאליו כיום, במיוחד בתחום הבינה המלאכותית (AI). ההתקדמות בעשור זה לא הייתה רק פורצת דרך, אלא הייתה השפעה מתמשכת על האופן בו אנו מתקשרים עם הטכנולוגיה כיום.

לידה מחדש של הרשתות העצביות

לאחר שלב של ספקנות בהשוואה לרשתות עצביות בשנות השבעים, היה להם רנסנס בשנות השמונים. זה היה בעיקר בזכות עבודתם של ג'ון הופפילד וג'פרי הינטון.

ג'ון הופפילד ורשתות הופפילד

בשנת 1982 ג'ון הופפילד הציג מודל חדש של רשתות עצביות שנודע לימים בשם רשת הופפילד. רשת זו הצליחה לאחסן דפוסים ולהיזכר באמצעות צמצום אנרגטי. זה היה צעד חשוב לעבר הזיכרון האסוציאטיבי והראה כיצד ניתן להשתמש ברשתות עצביות כדי לשדוד ולשחזר מידע.

ג'פרי הינטון ומכונת בולצמן

ג'פרי הינטון, אחד מחוקרי ה- AI המשפיעים ביותר, פיתח את מכונת בולצמן יחד עם טרנס סג'נובסקי. מערכת רשת עצבית סטוכסטית זו הצליחה ללמוד התפלגויות הסתברות מורכבות והיא שימשה לזיהוי דפוסים בנתונים. מכונת בולצמן הניחה את אבן היסוד להתפתחויות רבות יותר בתחום הלמידה העמוקה והמודלים הגנריים.

דגמים אלה היו פורצי דרך מכיוון שהם הראו כיצד ניתן להשתמש ברשתות עצביות כדי לא רק לסווג נתונים, אלא גם ליצירת נתונים חדשים או להשלים נתונים לא שלמים. זה היה צעד מכריע לקראת הדגמים הגנאליים המשמשים כיום בתחומים רבים.

עליית מערכות המומחים

שנות השמונים היו גם העשור של מערכות המומחים. מערכות אלה נועדו לקודד ולהשתמש במומחיות של מומחים אנושיים בתחומים מסוימים על מנת לפתור בעיות מורכבות.

הגדרה ויישום

מערכות מומחים מבוססות על גישות מבוססות כללים בהן הידע מאוחסן בצורה של כללי אם. הם שימשו בתחומים רבים, כולל רפואה, מימון, ייצור ועוד. דוגמה ידועה היא מערכת המומחים הרפואיים של Mycin, שעזרה באבחון זיהומים חיידקיים.

משמעות עבור ה- AI

מערכות מומחים הראו את הפוטנציאל של AI ביישומים מעשיים. הם הדגימו כיצד ניתן להשתמש בידע מכונה כדי לקבל החלטות ולפתור בעיות שבעבר דרשו מומחיות אנושית.

למרות הצלחתן, מערכות מומחים הראו גם את גבולות הגישות הרגילות. לעתים קרובות היה קשה לעדכן אותם ולא יכלו להתמודד טוב עם אי וודאות. זה הוביל לחשיבה מחודשת ויצר מרחב לגישות חדשות בלימוד מכונות.

התקדמות בלימוד מכונות

שנות השמונים סימנו מעבר ממערכות מבוססות כלל לשיטות למידה מונעות נתונים.

אלגוריתם התפשטות בחזרה

פריצת דרך מכריעה הייתה גילוי מחדש ופופולריות של אלגוריתם ההתפשטות האחורי לרשתות עצביות. אלגוריתם זה איפשר להתאים ביעילות את המשקולות ברשת עצבית רב -סופית על ידי הפצת השגיאה לאחור דרך הרשת. זה הפך את הרשתות העמוקות יותר למעשיות יותר והניחו את הבסיס ללמידה העמוקה של ימינו.

דגמים גנריים פשוטים

בנוסף למשימות סיווג, החוקרים החלו לפתח מודלים דנאטיביים שלמדו את ההתפלגות הבסיסית של הנתונים. מסווג Bayes Naive הוא דוגמא למודל הסתברותי פשוט שלמרות הנחותיו שימש בהצלחה ביישומים מעשיים רבים.

התקדמות זו הראתה שמכונות לא רק היו צריכות להיות תלויות בכללים מוגדרים מראש, אלא גם למדו מנתונים על מנת להתמודד עם משימות.

אתגרים ופריצות דרך טכנולוגיות

למרות שההתקדמות התיאורטית הייתה מבטיחה, החוקרים התמודדו עם אתגרים מעשיים משמעותיים.

כוח מחשוב מוגבל

החומרה של שנות השמונים הייתה מוגבלת מאוד בהשוואה לתקנים של ימינו. אימון מודלים מורכבים היה זמן רב ולעתים קרובות לא משתלם.

בעיית השיפוע שנעלם

כאשר אימונים רשתות עצביות עמוקות עם התפשטות גב, התרחשה לעתים קרובות הבעיה כי השיפועים בשכבות התחתונות הפכו קטנות מדי בכדי לאפשר למידה אפקטיבית. זה הקשה באופן משמעותי את אימוני הדגמים הנמוכים יותר.

פתרונות חדשניים:

מכונות בולצמן מוגבלות (RBMS)

כדי לעמוד בבעיות אלה, ג'פרי הינטון פיתח את מכונות בולצמן המוגבלות. RBMs הם גרסה מפושטת של מכונת בולצמן עם מגבלות במבנה הרשת, שהקלה על האימונים. הם הפכו לאבני בניין לדגמים עמוקים יותר ואיפשרו את השכבה של רשתות עצביות לפני הכשרה.

עוברים לפני האימונים

על ידי הכשרה בהדרגה של רשת, שכבה אחת אחרי השנייה, החוקרים הצליחו להכשיר רשתות עמוקות בצורה יעילה יותר. כל שכבה למדה לשנות את התפוקה של השכבה הקודמת, שהובילה לביצועים הכוללים טובים יותר.

חידושים אלה היו מכריעים כדי להתגבר על המכשולים הטכניים ולשפר את היישום המעשי של רשתות עצביות.

אורך החיים של מחקרי שנות ה -80

רבות מהטכניקות המשמשות בלמידה העמוקה המשמשת כיום מקורן בעבודת שנות השמונים - תמונה: xpert.digital

המושגים שפותחו בשנות השמונים לא רק השפיעו על המחקר באותה תקופה, אלא גם סללו את הדרך לפריצות דרך עתידיות.

המכון העצמאי הראשון לבינה מלאכותית הוקם בשנת 1987 עם ה- FAW ULM (מכון המחקר לעיבוד ידע מונחה יישומים). חברות כמו דיימלרשרייזלר אג, ג'נופטיק אג, היולט-פקארד GmbH, רוברט בוש גמבה ועוד כמה נוספות היו מעורבות. אני עצמי הייתי עוזר מחקר בין השנים 1988 עד 1990 .

בסיס ללמידה עמוקה

רבות מהטכניקות המשמשות בלמידה העמוקה המשמשת כיום מקורותיהם בעבודת שנות השמונים. הרעיונות של אלגוריתם ההפרעה האחורית, השימוש ברשתות עצביות עם שכבות נסתרות וסגנונות המשמרת הם מרכיבים מרכזיים של דגמי AI מודרניים.

פיתוח מודלים גנריים מודרניים

העבודות המוקדמות על מכונות בולצמן ו- RBM השפיעו על התפתחותם של מקודדי אוטומטיים מגוונים (VAES) ורשתות יריבות גנרטיות (אווז). מודלים אלה מאפשרים תמונות, טקסטים ונתונים אחרים לנתונים ויישומים בתחומים כמו אמנות, רפואה ובידור.

השפעה על תחומי מחקר אחרים

השיטות והמושגים משנות השמונים השפיעו גם על תחומים אחרים כמו סטטיסטיקה, פיזיקה ומדעי המוח. הבין -תחומי של מחקר זה הביא להבנה מעמיקה יותר של מערכות מלאכותיות וביולוגיות כאחד.

יישומים והשפעות על החברה

התקדמות שנות השמונים הובילה ליישומים ספציפיים המהווים כיום את היסודות לטכנולוגיות רבות.

זיהוי דיבור וסינתזה

רשתות עצביות מוקדמות שימשו להכרה ושחזור דפוסי שפה. זה הניח את הבסיס לעוזרי קול כמו סירי או אלכסה.

זיהוי תמונה ותבניות

היכולת של רשתות עצביות להכיר דפוסים מורכבים שימשה בהדמיה רפואית, זיהוי פנים וטכנולוגיות בטיחותיות אחרות -רלוונטיות.

מערכות אוטונומיות

עקרונות הלמידה המכנית וה- AI משנות השמונים הם בסיסיים להתפתחות רכבים ורובוטים אוטונומיים.

שנות השמונים: למידה אינטליגנטית ויצירת

שנות השמונים היו ללא ספק עשור של העזיבה במחקר AI. למרות משאבים מוגבלים ואתגרים רבים, לחוקרים היה חזון של מכונות חכמות שיכולות ללמוד ולייצר.

כיום אנו בונים על היסודות הללו וחווים עידן בו אינטליגנציה מלאכותית קיימת כמעט בכל היבט בחיינו. מהמלצות מותאמות אישית באינטרנט ועד פריצות דרך ברפואה - הטכנולוגיות, תחילתן הן בשנות השמונים, מניעות חידושים.

מרתק לראות כיצד רעיונות ומושגים מהתקופה הזו מיושמים כעת במערכות מורכבות וחזקות ביותר. עבודתם של החלוצים לא רק אפשרה התקדמות טכנית, אלא גם יזמה דיונים פילוסופיים ואתיים על תפקיד AI בחברה שלנו.

המחקר והתפתחויות של שנות השמונים בתחום הבינה המלאכותית היו מכריעות ליצירת טכנולוגיות מודרניות בהן אנו משתמשים כיום. באמצעות הצגת ועידון רשתות עצביות, התמודדות עם אתגרים טכניים והחזון של יצירת מכונות שיכולות ללמוד ולייצר, החוקרים סללו את דרכם לעתיד בעשור זה, בו AI ממלא תפקיד מרכזי.

ההצלחות והאתגרים של זמן זה מזכירים לנו עד כמה חשוב המחקר הבסיסי והמרדף לחדשנות. רוחם של שנות השמונים ממשיכה בכל פיתוח AI חדש ומעוררת דורות עתידיים להזיז את גבולות האפשריים.

מתאים לכך:

• נשאלת לעתים קרובות, כאן התשובה: בינה מלאכותית בחברה -בפיתוח בית או פיתרון מראש? | אסטרטגיית AI
• הבנת שאלה בנושא דיגיטציה ובינה מלאכותית: אילו מודלים של AI יש ליד מודל שפת ה- AI?