Какое влияние оказала победа AlexNet на развитие глубокого обучения в сфере искусственного интеллекта?

Победа AlexNet в конкурсе ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) в 2012 году оказала значительное влияние на развитие глубокого обучения в сфере искусственного интеллекта. habr.com vc.ru Некоторые аспекты этого влияния:

• Доказательство потенциала глубоких нейросетей. habr.com До победы AlexNet глубокие нейросети считались слишком сложными и ресурсоёмкими, но модель доказала обратное. habr.com
• Вдохновение для разработки более сложных сетей. habr.com Победа AlexNet вдохновила создание таких сетей, как VGG, ResNet и Inception. habr.com
• Изменение подхода к машинному обучению. habr.com Исследователи начали полагаться на нейросети, самостоятельно выделяющие закономерности в данных, вместо вручную созданных признаков. habr.com
• Стандарт использования GPU. habr.com Победа AlexNet сделала использование графических процессоров (GPU) стандартом в обучении нейросетей, а компании вроде NVIDIA — ключевыми игроками на рынке ИИ-оборудования. habr.com
• Влияние на другие области. www.mygreatlearning.com Идеи AlexNet используются в системах распознавания лиц в смартфонах, алгоритмах автопилотов в автомобилях Tesla, диагностике рака по снимкам МРТ и других областях. habr.com
• Влияние на образование в сфере ИИ. www.mygreatlearning.com AlexNet вдохновила новое поколение исследователей и преподавателей изучать глубокое обучение. www.mygreatlearning.com

Таким образом, победа AlexNet запустила цепную реакцию, которая изменила ИИ-отрасль, и стала переломным моментом в истории искусственного интеллекта. habr.com vc.ru