Chi ha inventato le reti neurali convoluzionali (CNN)? 1969: Fukushima aveva ReLU rilevanti per le CNN [2]. 1979: Fukushima aveva l'architettura di base delle CNN con strati di convoluzione e strati di downsampling [1]. Il calcolo era 100 volte più costoso rispetto al 1989 e un miliardo di volte più costoso rispetto a oggi. 1987: Waibel applicò il backpropagation di Linnainmaa del 1970 [3] a TDNN con condivisione dei pesi e convoluzioni unidimensionali [4]. 1988: Wei Zhang et al. applicarono CNN bidimensionali "moderne" addestrate con backpropagation al riconoscimento dei caratteri [5]. Tutto quanto sopra è stato pubblicato in Giappone dal 1979 al 1988. 1989: LeCun et al. applicarono nuovamente le CNN al riconoscimento dei caratteri (codici postali) [6,10]. 1990-93: Il downsampling di Fukushima basato su media spaziale [1] fu sostituito dal max-pooling per TDNN unidimensionali (Yamaguchi et al.) [7] e CNN bidimensionali (Weng et al.) [8]. 2011: Molto più tardi, il mio team con Dan Ciresan rese le CNN con max-pooling davvero veloci su GPU NVIDIA. Nel 2011, DanNet raggiunse il primo risultato di riconoscimento di pattern sovrumano [9]. Per un po', godette di un monopolio: da maggio 2011 a settembre 2012, DanNet vinse ogni sfida di riconoscimento delle immagini a cui partecipò, 4 di esse di seguito. Ammettiamo, tuttavia, che questo riguardava principalmente l'ingegneria e l'ampliamento delle intuizioni di base del millennio precedente, beneficiando di hardware molto più veloce. Alcuni "esperti di IA" affermano che "far funzionare le CNN" (ad es., [5,6,9]) fosse importante quanto inventarle. Ma "farle funzionare" dipendeva in gran parte dal fatto che il tuo laboratorio fosse abbastanza ricco da acquistare i computer più recenti necessari per ampliare il lavoro originale. È lo stesso di oggi. Ricerca di base contro ingegneria/sviluppo - la R contro la D in R&D. RIFERIMENTI [1] K. Fukushima (1979). Modello di rete neurale per un meccanismo di riconoscimento dei pattern non influenzato dallo spostamento di posizione — Neocognitron. Trans. IECE, vol. J62-A, n. 10, pp. 658-665, 1979. [2] K. Fukushima (1969). Estrazione di caratteristiche visive tramite una rete multilivello di elementi soglia analogici. IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics. 5 (4): 322-333. Questo lavoro ha introdotto le unità lineari rettificate (ReLU), ora utilizzate in molte CNN. [3] S. Linnainmaa (1970). Tesi di laurea, Univ. Helsinki, 1970. La prima pubblicazione sul "moderno" backpropagation, noto anche come modalità inversa della differenziazione automatica. (Vedi la nota panoramica sul backpropagation di Schmidhuber: "Chi ha inventato il backpropagation?") [4] A. Waibel. Riconoscimento dei fonemi utilizzando reti neurali a ritardo temporale. Incontro dell'IEICE, Tokyo, Giappone, 1987. Backpropagation per un TDNN con condivisione dei pesi con convoluzioni unidimensionali. [5] W. Zhang, J. Tanida, K. Itoh, Y. Ichioka. Rete neurale per il riconoscimento dei pattern invarianti allo spostamento e la sua architettura ottica. Proc. Annual Conference of the Japan Society of Applied Physics, 1988. Prima CNN bidimensionale addestrata con backpropagation, con applicazioni al riconoscimento dei caratteri inglesi. [6] Y. LeCun, B. Boser, J. S. Denker, D. Henderson, R. E. Howard, W. Hubbard, L. D. Jackel: Backpropagation applicato al riconoscimento dei codici postali scritti a mano, Neural Computation, 1(4):541-551, 1989. Vedi anche Sec. 3 di [10]. [7] K. Yamaguchi, K. Sakamoto, A. Kenji, T. Akabane, Y. Fujimoto. Una rete neurale per il riconoscimento di parole isolate indipendenti dal parlante. Prima Conferenza Internazionale sul trattamento del linguaggio parlato (ICSLP 90), Kobe, Giappone, Nov 1990. Un TDNN unidimensionale convoluzionale che utilizza Max-Pooling invece della media spaziale di Fukushima [1]. [8] Weng, J., Ahuja, N., e Huang, T. S. (1993). Apprendimento del riconoscimento e della segmentazione di oggetti 3-D da immagini 2-D. Proc. 4th Intl. Conf. Computer Vision, Berlino, pp. 121-128. Una CNN bidimensionale i cui strati di downsampling utilizzano Max-Pooling (che è diventato molto popolare) invece della media spaziale di Fukushima [1]. [9] Nel 2011, la CNN veloce e profonda basata su GPU chiamata DanNet (7+ strati) raggiunse la prima prestazione sovrumana in un concorso di visione artificiale. Vedi panoramica: "2011: DanNet innesca la rivoluzione delle CNN profonde." [10] Come 3 vincitori del premio Turing ripubblicarono metodi e idee chiave i cui creatori non accreditarono. Rapporto tecnico IDSIA-23-23, Swiss AI Lab IDSIA, 14 dicembre 2023. Vedi anche il video di YouTube per la cerimonia del premio Bower 2021: J. Schmidhuber loda Kunihiko Fukushima.

XBOW è ora il #1 hacker su HackerOne, a livello globale. Per la prima volta, il nostro pentester AI autonomo è in cima alla classifica mondiale. La prossima settimana a #BlackHat, lo porteremo dal vivo: Eseguiremo in tempo reale sui programmi di HackerOne—venite a vedere XBOW trovare vulnerabilità. 📍 Stand 3257

Oggi Mark ha condiviso la visione di Meta per il futuro della superintelligenza personale per tutti. Leggi la sua lettera completa qui:

I piani di abbonamento AI "uso illimitato" sono fondamentalmente insostenibili per i prodotti agentici perché, indipendentemente da quanto scendano i prezzi dei token, gli utenti vorranno consumare di più.