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Perceptrons, Reissue of the 1988 Expanded Edition with a New Foreword by Lon Bottou: An Introduction to Computational Geometry
La première étude systématique du parallélisme en informatique par deux pionniers dans ce domaine.
Réédition de l'édition augmentée de 1988 avec une nouvelle préface de L. Bottou.
En 1969, dix ans après la découverte du perceptron - qui a montré qu'on pouvait apprendre à une machine à effectuer certaines tâches à l'aide d'exemples - Marvin Minsky et Seymour Papert ont publié Perceptrons, leur analyse des capacités de calcul des perceptrons pour des tâches spécifiques. Comme l'écrit L. Bottou dans l'avant-propos de cette édition, « leur travail rigoureux et leur technique brillante ne donnent pas une très bonne image du perceptron ». C'est peut-être pour cette raison que la recherche s'est détournée du perceptron. Puis le pendule est revenu, et l'apprentissage automatique est devenu le domaine de l'informatique qui connaît la croissance la plus rapide. L'insistance de Minsky et Papert sur les fondements théoriques de l'apprentissage automatique est aujourd'hui d'actualité.
Les perceptrons - la première étude systématique du parallélisme dans le calcul - ont marqué un tournant historique dans l'intelligence artificielle, en revenant à l'idée que l'intelligence pouvait émerger de l'activité de réseaux d'entités ressemblant à des neurones. Minsky et Papert ont fourni une analyse mathématique qui a montré les limites d'une classe de machines informatiques pouvant être considérées comme des modèles du cerveau. En 1987, Minsky et Papert ont ajouté un nouveau chapitre dans lequel ils discutent de l'état des ordinateurs parallèles et notent un défi théorique central : parvenir à une compréhension plus approfondie de la manière dont des « objets » ou des « agents » dotés d'une individualité peuvent émerger dans un réseau. Les progrès dans ce domaine permettraient de relier le connexionnisme à ce que les auteurs ont appelé les « théories de l'esprit de la société ».
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)