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. 5

Некоторые достижения Хинтона:

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

Некоторые достижения Хопфилда:

• «Сеть Хопфилда». 5 Работает по принципу ассоциативной памяти — система может запоминать различные шаблоны и воспроизводить их даже при наличии искажений или неполных данных. 5
• Концепция запоминания в ландшафте. 8 Джон Хопфилд предложил концепцию, которая позволяет искусственным нейронным сетям хранить информацию в виде «энергетического ландшафта». 8 Когда сеть получает какой-то сигнал, она «катится» в сторону ближайшей долины, находя наиболее подходящее соответствие. 8

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. 1