Сеня рядом и Белла пришел. Былое
Хронология машинного обучения: от логики Буля до нейросетей
Несмотря на то что сам термин "машиное обучение" (machine learning, ML) появился лишь в XX веке, идеи, лежащие в его основе, начали формироваться гораздо раньше. В XVII–XX веках математики разрабатывали концепции, которые позднее стали краеугольными камнями машинного обучения: теория вероятностей, статистика, комбинаторика и теория информации. В эти столетия активно развивались логика и математический анализ, закладывая фундамент будущих интеллектуальных машин. Одним из мыслителей был английский...
1969 год: Марвин Мински и Сеймур Пейперт публикуют книгу «Перцептроны», в которой критикуют возможности нейронных сетей и вызывают «зиму искусственного интеллекта». Книга «Перцептроны» — это работа Марвина Минского и Сеймура Пейперта, опубликованная в 1969 году. В ней авторы анализируют возможности и ограничения перцептронов — простых нейронных сетей, которые могут выполнять параллельные вычисления. Они показывают, что перцептроны не способны решать многие задачи, связанные с распознаванием образов, инвариантностью и прогнозированием. Они также указывают на сложности обучения и реализации перцептронов. Книга имела большое влияние на развитие науки об искусственном интеллекте, так как она вызвала снижение интереса и финансирования исследований в области нейронных сетей и смещение внимания на символьный подход в ИИ. Зима искусственного интеллекта — это период времени, когда интерес и инвестиции в искусственный интеллект снижаются из-за неудачных результатов и ограничений технологии. В истории исследований искусственного интеллекта выделяют несколько таких периодов, связанных с разочарованием, критикой и сокращением финансирования. Первая зима ИИ длилась с 1974 по 1980 годы и была вызвана неудачами в области машинного перевода, коннективизма и экспертных систем. Вторая зима ИИ длилась с 1987 по 1993 годы и была связана с крахом рынка лисп-машин, провалом проекта компьютеров пятого поколения и сокращением Инициативы стратегических вычислений. После второй зимы ИИ наступил период возобновления интереса и финансирования, связанный с прогрессом в области машинного обучения, нейронных сетей, больших данных и глубокого обучения.