Gepubliceerd op: 14 december 2024 / UPDATE VAN: 14 december 2024 - Auteur: Konrad Wolfenstein
Uit de oorsprong van kunstmatige intelligentie: hoe de jaren 1980 de basis legden voor de generatieve modellen van vandaag - afbeelding: xpert.Digital
Pioneers van de AI: waarom de jaren 1980 het decennium van de visionairs waren
Revolutionaire 80s: de geboorte van neuronale netwerken en moderne AI
De jaren 1980 waren een decennium van verandering en innovatie in de technologische wereld. Terwijl computers in toenemende mate naar bedrijven en huishoudens verhuisden, werkten wetenschappers en onderzoekers aan het intelligenter maken van machines. Dit tijdperk legde de eerste steen voor veel van de technologieën die we vandaag als vanzelfsprekend beschouwen, vooral op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI). De vooruitgang in dit decennium was niet alleen baanbrekend, maar hebben ook een blijvende impact gehad op hoe we vandaag omgaan met technologie.
De wedergeboorte van de neurale netwerken
Na een fase van scepsis vergeleken met neuronale netwerken in de jaren zeventig, hadden ze een renaissance in de jaren tachtig. Dit was grotendeels te danken aan het werk van John Hopfield en Geoffrey Hinton.
John Hopfield en de Hopfield Networks
In 1982 presenteerde John Hopfield een nieuw model van neuronale netwerken dat later bekend werd als Hopfield Network. Dit netwerk kon patronen opslaan en terugroepen door energetische minimalisatie. Het was een belangrijke stap in de richting van het associatieve geheugen en liet zien hoe neurale netwerken kunnen worden gebruikt om informatie te beroven en te reconstrueren.
Geoffrey Hinton en de Boltzmann -machine
Geoffrey Hinton, een van de meest invloedrijke AI -onderzoekers, ontwikkelde de Boltzmann -machine samen met Terrence Sejnowski. Dit stochastische neurale netwerksysteem kon complexe waarschijnlijkheidsverdelingen leren en werd gebruikt om patronen in gegevens te herkennen. De Boltzmann -machine legde de eerste steen voor veel latere ontwikkelingen op het gebied van diep leren en de generatieve modellen.
Deze modellen waren baanbrekend omdat ze lieten zien hoe neurale netwerken kunnen worden gebruikt om niet alleen gegevens te classificeren, maar ook om nieuwe gegevens te genereren of om onvolledige gegevens te voltooien. Dit was een cruciale stap in de richting van de generatieve modellen die tegenwoordig in veel gebieden worden gebruikt.
De opkomst van de expertsystemen
De jaren 1980 waren ook het decennium van de expertsystemen. Deze systemen waren gericht op het codificeren en gebruiken van de expertise van menselijke experts in bepaalde domeinen om complexe problemen op te lossen.
Definitie en toepassing
Expertsystemen zijn gebaseerd op op regels gebaseerde benaderingen waarin kennis wordt opgeslagen in de vorm van if-then regels. Ze werden in veel gebieden gebruikt, waaronder geneeskunde, financiën, productie en meer. Een goed bekend voorbeeld is het Mycin Medical Expert -systeem, dat hielp bij het diagnosticeren van bacteriële infecties.
Betekenis voor de AI
Expertsystemen toonden het potentieel van AI in praktische toepassingen. Ze demonstreerden hoe machinegeweld kan worden gebruikt om beslissingen te nemen en problemen op te lossen die eerder menselijke expertise vereisten.
Ondanks hun succes toonden expertsystemen ook de grenzen van regelmatige benaderingen. Ze waren vaak moeilijk bij te werken en konden niet goed omgaan met onzekerheid. Dit leidde tot een heroverweging en creëerde ruimte voor nieuwe benaderingen in machine learning.
Vooruitgang in machine learning
De jaren 1980 markeerden een overgang van op regel gebaseerde systemen naar data -aangedreven leermethoden.
Terug propagatie -algoritme
Een cruciale doorbraak was de herontdekking en de popularisatie van het terugpropagatie -algoritme voor neurale netwerken. Dit algoritme maakte het mogelijk om de gewichten in een multinal neuronaal netwerk efficiënt aan te passen door de fout achteruit door het netwerk te verspreiden. Dit maakte diepere netwerken praktischer en legde de basis voor het diepe leren van vandaag.
Eenvoudige generatieve modellen
Naast classificatietaken begonnen onderzoekers generatieve modellen te ontwikkelen die de onderliggende verdeling van de gegevens leerden. De naïeve Bayes -classificator is een voorbeeld van een eenvoudig probabilistisch model dat, ondanks zijn veronderstellingen, met succes werd gebruikt in veel praktische toepassingen.
Deze vooruitgang toonde aan dat machines niet alleen afhankelijk moesten zijn van vooraf gedefinieerde regels, maar ook van gegevens werden geleerd om taken aan te pakken.
Technologische uitdagingen en doorbraken
Hoewel theoretische vooruitgang veelbelovend was, stonden de onderzoekers voor aanzienlijke praktische uitdagingen.
Beperkte rekenkracht
De hardware van de jaren 1980 was zeer beperkt in vergelijking met de normen van vandaag. De training van complexe modellen was tijd -consumerend en vaak onbetaalbaar.
Het probleem van de verdwijnende gradiënt
Bij het trainen van diepe neuronale netwerken met terugverplant, kwam het probleem vaak op dat de gradiënten in de lagere lagen te klein werden om effectief leren mogelijk te maken. Dit maakte de training van lagere modellen aanzienlijk moeilijker.
Innovatieve oplossingen:
Beperkte Boltzmann -machines (RBMS)
Om deze problemen te bereiken, ontwikkelde Geoffrey Hinton de beperkte Boltzmann -machines. RBM's zijn een vereenvoudigde versie van de Boltzmann -machine met beperkingen in de netwerkstructuur, waardoor de training gemakkelijker werd. Ze werden bouwstenen voor diepere modellen en maakten de laag van pre -training neuronale netwerken mogelijk.
Verschuift voor de training
Door geleidelijk een netwerk te trainen, de ene laag na de andere, konden onderzoekers diepgaande netwerken effectiever trainen. Elke laag leerde de output van de vorige laag te transformeren, wat leidde tot betere algehele prestaties.
Deze innovaties waren cruciaal om de technische hindernissen te overwinnen en de praktische toepasbaarheid van neuronale netwerken te verbeteren.
De levensduur van het onderzoek uit de jaren 80
Veel van de technieken die worden gebruikt in het diepe leren dat tegenwoordig wordt gebruikt, hebben hun oorsprong in het werk van de jaren 1980 - afbeelding: xpert.Digital
De concepten die in de jaren tachtig zijn ontwikkeld, hadden destijds niet alleen invloed op onderzoek, maar maakten ook de weg vrij voor toekomstige doorbraken.
Het eerste Independent Institute for Artificial Intelligence werd in 1987 opgericht met de FAW ULM (Research Institute for Application -Oriented Knowledge Processing). Bedrijven zoals DaimlerChrysler AG, Jenoptik AG, Hewlett-Packard GmbH, Robert Bosch GmbH en nog een paar waren erbij betrokken. Ik was zelf een onderzoeksassistent van 1988 tot 1990 .
Basis voor diep leren
Veel van de technieken die in het diepe leren dat tegenwoordig wordt gebruikt, hebben hun oorsprong in het werk van de jaren 1980. De ideeën van het backpropagatie -algoritme, het gebruik van neuronale netwerken met verborgen lagen en de shift -stijlen zijn centrale componenten van moderne AI -modellen.
Ontwikkeling van moderne generatieve modellen
Het vroege werk aan Boltzmann -machines en RBM's beïnvloedde de ontwikkeling van verschillende autocoders (VAE's) en generatieve tegenstanders (Goose). Deze modellen maken realistische afbeeldingen, teksten en andere gegevens mogelijk om te genereren en applicaties te hebben op gebieden zoals kunst, geneeskunde en entertainment.
Invloed op andere onderzoeksgebieden
De methoden en concepten uit de jaren tachtig hebben ook andere gebieden beïnvloed, zoals statistieken, natuurkunde en neurowetenschappen. De interdisciplinariteit van dit onderzoek heeft geleid tot een dieper inzicht in zowel kunstmatige als biologische systemen.
Toepassingen en effecten op de samenleving
De voortgang van de jaren 1980 heeft geleid tot specifieke toepassingen die tegenwoordig de basis vormen voor veel technologieën.
Spraakherkenning en synthese
Vroege neurale netwerken werden gebruikt om taalpatronen te herkennen en te reproduceren. Dit legde de basis voor stemassistenten zoals Siri of Alexa.
Afbeelding en patroonherkenning
Het vermogen van neurale netwerken om complexe patronen te herkennen werd gebruikt bij medische beeldvorming, gezichtsherkenning en andere veiligheidsrelevante technologieën.
Autonome systemen
De principes van mechanisch leren en de AI uit de jaren tachtig zijn fundamenteel voor de ontwikkeling van autonome voertuigen en robots.
1980s: intelligent leren en genereren
De jaren 1980 waren ongetwijfeld tien jaar van het vertrek in AI -onderzoek. Ondanks beperkte middelen en talloze uitdagingen hadden de onderzoekers een visie op intelligente machines die kunnen leren en genereren.
Vandaag bouwen we voort op deze basisprincipes en ervaren we een tijdperk waarin kunstmatige intelligentie aanwezig is in bijna elk aspect van ons leven. Van gepersonaliseerde aanbevelingen op internet tot doorbraken in de geneeskunde - de technologieën, waarvan het begin in de jaren tachtig is, innovaties.
Het is fascinerend om te zien hoe ideeën en concepten uit deze tijd nu worden geïmplementeerd in zeer complexe en krachtige systemen. Het werk van de pioniers heeft niet alleen technische vooruitgang mogelijk gemaakt, maar heeft ook filosofische en ethische discussies geïnitieerd over de rol van AI in onze samenleving.
Het onderzoek en de ontwikkelingen van de jaren 1980 op het gebied van kunstmatige intelligentie waren cruciaal voor de vorming van moderne technologieën die we vandaag gebruiken. Door de introductie en verfijning van neurale netwerken, omgaan met technische uitdagingen en de visie om machines te creëren die kunnen leren en genereren, hebben de onderzoekers dit decennium hun weg geëffend voor een toekomst, waarin AI een centrale rol speelt.
De successen en de uitdagingen van deze tijd herinneren ons eraan hoe belangrijk fundamenteel onderzoek en het nastreven van innovatie zijn. De geest van de jaren 1980 leeft voort in elke nieuwe AI -ontwikkeling en inspireert toekomstige generaties om de grenzen van het mogelijke te verleggen.
Geschikt hiervoor: