Quem inventou as redes neurais convolucionais (CNNs)? 1969: Fukushima tinha ReLUs relevantes para a CNN [2]. 1979: Fukushima tinha a arquitetura básica da CNN com camadas de convolução e camadas de downsampling [1]. A computação era 100 vezes mais cara do que em 1989 e um bilhão de vezes mais cara do que hoje. 1987: Waibel aplicou a retropropagação de Linnainmaa de 1970 [3] a TDNNs de compartilhamento de peso com convoluções unidimensionais [4]. 1988: Wei Zhang et al. aplicaram CNNs bidimensionais "modernas" treinadas por backprop ao reconhecimento de caracteres [5]. Todos os itens acima foram publicados no Japão de 1979 a 1988. 1989: LeCun et al. aplicaram CNNs novamente ao reconhecimento de caracteres (códigos postais) [6,10]. 1990-93: A redução da amostragem de Fukushima com base na média espacial [1] foi substituída por max-pooling para TDNNs 1-D (Yamaguchi et al.) [7] e CNNs 2-D (Weng et al.) [8]. 2011: Muito mais tarde, minha equipe com Dan Ciresan fez o pooling máximo de CNNs muito rápido em GPUs NVIDIA. Em 2011, a DanNet alcançou o primeiro resultado de reconhecimento de padrões sobre-humanos [9]. Por um tempo, desfrutou de um monopólio: de maio de 2011 a setembro de 2012, a DanNet venceu todos os desafios de reconhecimento de imagem em que participou, 4 deles consecutivos. É certo, no entanto, que isso foi principalmente sobre engenharia e ampliação dos insights básicos do milênio anterior, lucrando com hardware muito mais rápido. Alguns "especialistas em IA" afirmam que "fazer as CNNs funcionarem" (por exemplo, [5,6,9]) foi tão importante quanto inventá-las. Mas "fazê-los funcionar" dependia em grande parte de seu laboratório ser rico o suficiente para comprar os computadores mais recentes necessários para ampliar o trabalho original. É o mesmo que hoje. Pesquisa básica vs engenharia/desenvolvimento - o R vs o D em P&D. REFERÊNCIAS [1] K. Fukushima (1979). Modelo de rede neural para um mecanismo de reconhecimento de padrões não afetado pela mudança de posição - Neocognitron. IECE, vol. J62-A, nº 10, pp. 658-665, 1979. [2] K. Fukushima (1969). Extração de recursos visuais por uma rede multicamadas de elementos de limiar analógicos. Transações IEEE em Ciência de Sistemas e Cibernética. 5 (4): 322-333. Este trabalho introduziu unidades lineares retificadas (ReLUs), agora usadas em muitas CNNs. [3] S. Linnainmaa (1970). Tese de Mestrado, Univ. Helsinque, 1970. A primeira publicação sobre retropropagação "moderna", também conhecida como modo reverso de diferenciação automática. (Veja a conhecida visão geral da retropropagação de Schmidhuber: "Quem inventou a retropropagação?") [4] A. Waibel. Reconhecimento de fonemas usando redes neurais de atraso de tempo. Reunião do IEICE, Tóquio, Japão, 1987. Retropropagação para um TDNN de compartilhamento de peso com convoluções 1-dimensionais. [5] W. Zhang, J. Tanida, K. Itoh, Y. Ichioka. Rede neural de reconhecimento de padrões invariável de deslocamento e sua arquitetura óptica. Proc. Conferência Anual da Sociedade Japonesa de Física Aplicada, 1988. Primeira CNN bidimensional treinada em retropropagação, com aplicações para reconhecimento de caracteres em inglês. [6] Y. LeCun, B. Boser, J. S. Denker, D. Henderson, R. E. Howard, W. Hubbard, L. D. Jackel: Retropropagação Aplicada ao Reconhecimento de Código Postal Manuscrito, Computação Neural, 1(4):541-551, 1989. Veja também a Seção 3 de [10]. [7] K. Yamaguchi, K. Sakamoto, A. Kenji, T. Akabane, Y. Fujimoto. Uma rede neural para reconhecimento de palavras isoladas independentes do falante. Primeira Conferência Internacional sobre Processamento de Linguagem Falada (ICSLP 90), Kobe, Japão, novembro de 1990. Um TDNN convolucional de 1 dimensão usando Max-Pooling em vez da média espacial de Fukushima [1]. [8] Weng, J., Ahuja, N., e Huang, T. S. (1993). Aprendendo reconhecimento e segmentação de objetos 3D a partir de imagens 2D. Proc. 4ª Conferência Internacional de Visão Computacional, Berlim, pp. 121-128. Uma CNN bidimensional cujas camadas de downsampling usam Max-Pooling (que se tornou muito popular) em vez da Média Espacial de Fukushima [1]. [9] Em 2011, a CNN rápida e profunda baseada em GPU chamada DanNet (7+ camadas) alcançou o primeiro desempenho sobre-humano em um concurso de visão computacional. Veja a visão geral: "2011: DanNet desencadeia profunda revolução na CNN." [10] Como 3 premiados com Turing republicaram métodos e ideias importantes cujos criadores eles não deram crédito. Relatório Técnico IDSIA-23-23, Swiss AI Lab IDSIA, 14 de dezembro de 2023. Veja também o vídeo do YouTube para a Cerimônia de Premiação Bower 2021: J. Schmidhuber elogia Kunihiko Fukushima.

XBOW é agora o hacker # 1 no HackerOne, globalmente. Pela primeira vez, nosso pentester autônomo de IA lidera a tabela de classificação mundial. Na próxima semana, às #BlackHat, vamos levá-lo ao vivo: Executaremos em tempo real os programas HackerOne - venha ver o XBOW encontrar vulnerabilidades. 📍 Estande 3257

Hoje, Mark compartilhou a visão da Meta para o futuro da superinteligência pessoal para todos. Leia sua carta completa aqui:

Os planos de assinatura de IA de "uso ilimitado" são fundamentalmente insustentáveis para produtos agenciais porque, não importa o quão baratos os preços dos tokens fiquem, os usuários vão querer consumir mais.