Konzentrieren wir uns auf den Physikpreis, der unter anderem Geoffrey Hinton auszeichnet, einen der Wissenschaftler, die einen Sprung in der Forschung zu tiefen neuronalen Netzen gemacht haben (tiefes Lernen), insbesondere mit dem sogenannten Algorithmus von Rückausbreitung (Und wiederum schreibt er selbst die Urheberschaft oder Inspiration David Rumelhart zu, einem seiner Co-Autoren … der Psychologe war!).
Victor Ambros wurde von seiner Universität geworfen, weil seine Entdeckung „nicht interessant genug“ war… Heute wurde ihm dafür der Nobelpreis verliehen
Hintons Bedeutung auf dem Gebiet der KI wird kaum bestritten: Er war der Begründer der Toronto AI School, betreute zahlreiche Doktoranden oder Postdoktoranden, von denen einige selbst zu wichtigen Fortschritten beitrugen (wie Yann LeCun von Meta oder Ilya Sutskever). , Mitbegründer von OpenAI).
Wenn wir die Genealogie von Ideen erforschen, wie in vielen Wissenschaften, insbesondere aber in diesen Bereichen der künstlichen Intelligenz, erkennen wir, dass die Forschung auf „den Schultern von Giganten“ aufbaut, die ihnen vorausgegangen sind. Einige werden Erwähnungen davon finden Rückausbreitung in früheren Werken von Paul Werbes oder sogar zwanzig Jahre zuvor von Frank Rosenblatt (der das Problem richtig gestellt hatte, ohne es lösen zu können). Natürlich stellt unsere Zeit und unsere menschliche Natur gerne eine bestimmte Person in den Mittelpunkt, auch wenn es sich um eine kollektive, eng miteinander verbundene Anstrengung handelt. In gewisser Weise ist der Forscher selbst wie ein Neuron: Wenn er isoliert funktioniert, hat er keine Macht, nur wenn er koordiniert in einem Netzwerk funktioniert, gelingt es ihm, auf ein Ergebnis zuzusteuern.
Der Nobelpreisträger für Physik, Großvater der künstlichen Intelligenz, befürchtet, dass seine Erfindung „klüger als wir wird und die Kontrolle übernimmt“
Wir können auch feststellen, inwieweit in einer Welt, in der alles schnell kommerziell wird, ganze Bereiche der heutigen KI in einem Kontext der Offenheit entwickelt wurden: Tausende von Artikeln, Schlüsseldatensätze wie ImageNet oder sogar Geoffrey Hintons Kurs über neuronale Netze ( seit 2012 kostenlos auf Coursera verfügbar). Hintons jüngste öffentliche Bekanntheit wird seinen Warnungen möglicherweise Nachdruck verleihen: Im Jahr 2023 trat er von Google zurück, um die Freiheit zu haben, die Missbräuche und Gefahren einer unkontrollierten Entwicklung der KI anzuprangern. Das verrückte Rennen um die heutigen LLMs scheint ihm Recht zu geben.
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