Learning representations by back-propagating errors
David Rumelhart, Geoffrey Hinton, Ronald Williams
Bahnbrechendes Paper zur Backpropagation-Methode für das Training mehrschichtiger neuronaler Netze. Rumelhart, Hinton und Williams demonstrierten, dass tiefe neuronale Netze trainierbar sind — ein Durchbruch, der damals für unmöglich gehalten wurde und den Grundstein für die moderne KI legte, aber erst Jahrzehnte später anerkannt wurde.
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„Dass die Godfathers of AI 1986 mit dem relevanten Paper, Rummelhardt und so und eben Geoffrey Hinton, gezeigt haben, es geht doch, was man in den 80er Jahren dachte, es geht nicht. Da gab es weder damals einen Nobelpreis für, den gab es erst vorletztes Jahr, noch hat irgendwer sonst groß applaudiert.“
Gabriel spricht über die Unzulänglichkeit von Metriken wie dem Nobelpreis als Maßstab für wissenschaftlichen Fortschritt. Er nennt das bahnbrechende Paper von Rumelhart und Hinton aus 1986 zu neuronalen Netzen als Beispiel dafür, dass wahre Durchbrüche oft erst Jahrzehnte später anerkannt werden — der Nobelpreis kam erst 2024.
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