В чем заключается революционность работ Джеффри Хинтона и Джона Хопфилда для развития искусственного интеллекта?

Революционность работ Джеффри Хинтона и Джона Хопфилда для развития искусственного интеллекта заключается в том, что они заложили основы для современных крупных нейронных сетей, которые помогают компьютерам решать задачи, ранее доступные только человеку: перевод текста, анализ изображений, ведение диалогов. engineer.yadro.com

Некоторые достижения Хинтона:

• Метод обратного распространения ошибки. {7-host} Позволяет нейронной сети учиться на своих ошибках и самостоятельно корректировать внутренние параметры без вмешательства человека. {7-host} Такая автоматизация упрощает обучение нейронных сетей и повышает точность результата. {7-host}
• Глубокое обучение. {7-host} Сеть с большим количеством скрытых слоёв способна выявлять сложные паттерны и абстракции в данных. {7-host} Например, при распознавании изображений. {7-host}
• Машины Больцмана. {7-host} Нейронные сети, которые могут обучаться без учителя и используются для моделирования вероятностных распределений. {7-host} Такие модели могут эффективно решать задачи кластеризации, классификации и генерации новых данных. {7-host}

Некоторые достижения Хопфилда:

• «Сеть Хопфилда». engineer.yadro.com Работает по принципу ассоциативной памяти — система может запоминать различные шаблоны и воспроизводить их даже при наличии искажений или неполных данных. engineer.yadro.com
• Концепция запоминания в ландшафте. {8-host} Джон Хопфилд предложил концепцию, которая позволяет искусственным нейронным сетям хранить информацию в виде «энергетического ландшафта». {8-host} Когда сеть получает какой-то сигнал, она «катится» в сторону ближайшей долины, находя наиболее подходящее соответствие. {8-host}

Работы Хинтона и Хопфилда сделали возможным создание таких технологий, как автоматический перевод текста, голосовые помощники, системы автоматического вождения, которые используют сложные алгоритмы для понимания окружающего мира. www.securitylab.ru