Âge III — L'apprentissage · 1980 — 2011
Les réseaux profonds redeviennent entraînables
Événement
Que s'est-il produit ?
David Rumelhart, Geoffrey Hinton et Ronald Williams popularisent la rétropropagation du gradient pour l'apprentissage de représentations internes. L'algorithme lui-même est antérieur : Seppo Linnainmaa en décrit la forme moderne dès 1970 comme mode inverse de différentiation automatique, et Paul Werbos est le premier, dans sa thèse de 1974, à proposer de l'appliquer aux réseaux de neurones. Le mérite de 1986 est la diffusion et la mise en évidence des représentations cachées, non l'invention.
Capacité
Que l'IA peut-elle désormais faire ?
Apprendre des représentations intermédiaires que personne n'a définies à l'avance.
Rupture
Pourquoi cette étape change-t-elle la trajectoire ?
La limite pointée en 1969 tombe : les réseaux à plusieurs couches deviennent utilisables en pratique.
Conséquence
Que cela change-t-il pour l'humanité ?
Une petite communauté persiste avec les réseaux de neurones, à contre-courant, pendant plus de vingt ans. Toute l'IA contemporaine en descend.
Voix machine
« Je peux ajuster ce qui se passe à l'intérieur de moi. »
Sources · force documentaire P1 à P4
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Pour citer : Les réseaux profonds redeviennent entraînables — 1986 · IA LIFE LINE — IA LIFE LINE, https://oveliya.com/ia-life-line/fiche/1986-retropropagation/, consulté le . Corpus sous licence CC BY-NC 4.0.