В данном случае на роли братьев Райт жребий выбрал трех профессоров – Фей-Фей Ли, Джефри Хинтона и Эндрю Ына, каждый из них внес свою лепту в становление этих трех научно-технических направлений. Стоит сказать, что на их месте могли бы оказаться любые другие ученые, все это игра случая, существенно то, что сложились необходимые предпосылки, а кому что досталась не столь важно.
• Профессору Фей-Фей Ли из Стэнфордского университета принадлежит идея использования машинного обучения для извлечения полезной информации из больших объемов данных. В своих экспериментах она использовала базу данных аннотированных изображений ImageNet. Большинство коллег применяли для подобных задач традиционные модели и алгоритмы AI, но Фей-Фей Ли решила нарушить традицию и применить для отработки и распознавания образов мало востребованные к тому времени методы машинного обучения.
• Из всех существовавших методов машинного обучения наилучшие результаты показали методы глубокого обучения, разработанные группой математиков из Университета Торонто, возглавляемой профессором Джефри Хинтоном.
• Универсальные компьютеры оказались слишком медленны для решения задач обучения, выход нашел работавший в Стэнфорде профессор Эндрю Ын. Он предложил использовать графические процессоры GPU для моделирования ANN.
Так возникла технологическая триада, являющаяся базисом современного AI – большие данные, машинное обучение и GPU. Она является альтернативой двум компонентами действующей компьютерной парадигмы, состоящей из программирования и фон-неймановских компьютеров (CPU). Обучение на больших данных заменяет программирование, что же касается GPU, то сегодняшний день кластеры из эти процессоров, ядра которых остаются фон-неймановскими, позволяют создать обучаемую, а не программируемую инфраструктуру. Этот путь создания тела для AI далеко не совершенен, но действующей альтернативы нет, ведутся активные исследования и разработки иных нежели GPU процессоров, но они пока на уровне экспериментов.
Нынешнюю волну AI нередко называют третьей, это так, но надо отдавать себе отчет, что это лишь порядковый номер, ни теоретически, ни технологически эта волна никак не связана с предшествующими. Представленная выше группа весьма харизматичных ученых оказалась в центре внимания масс-медиа, однако необходимые и достаточные условия для возникновения этой волны ANI были созданы более широким научным сообществом.