Frank Rosenblatt (11 de julio de 1928 - 11 de julio de 1971) fue un psicólogo estadounidense destacado en el campo de la inteligencia artificial . A veces se le llama el padre del aprendizaje profundo [1] por su trabajo pionero en redes neuronales artificiales .
Rosenblatt nació en una familia judía en New Rochelle, Nueva York, como hijo del Dr. Frank y Katherine Rosenblatt. [2]
Después de graduarse de la Escuela Secundaria de Ciencias del Bronx en 1946, asistió a la Universidad de Cornell , donde obtuvo su licenciatura en 1950 y su doctorado. en 1956. [3]
Luego fue al Laboratorio Aeronáutico de Cornell en Buffalo , Nueva York, donde fue sucesivamente psicólogo investigador, psicólogo senior y jefe de la sección de sistemas cognitivos . Aquí también llevó a cabo los primeros trabajos sobre perceptrones , que culminaron con el desarrollo y la construcción del hardware del perceptrón Mark I en 1960. [2] Esta fue esencialmente la primera computadora que pudo aprender nuevas habilidades mediante prueba y error, usando un tipo de red neuronal que simula los procesos de pensamiento humano.
Los intereses de investigación de Rosenblatt eran excepcionalmente amplios. En 1959 fue al campus de Cornell en Ithaca como director del Programa de Investigación de Sistemas Cognitivos y también como profesor en el Departamento de Psicología. En 1966 se incorporó a la Sección de Neurobiología y Comportamiento dentro de la recién formada División de Ciencias Biológicas , como profesor asociado. [2] También en 1966, quedó fascinado con la transferencia de conductas aprendidas de ratas entrenadas a ratas ingenuas mediante la inyección de extractos de cerebro, un tema sobre el que publicaría extensamente en años posteriores. [3]
En 1970 se convirtió en representante de campo del Campo de Graduados en Neurobiología y Comportamiento, y en 1971 compartió la presidencia interina de la Sección de Neurobiología y Comportamiento. Frank Rosenblatt murió en julio de 1971, cuando cumplía 43 años, en un accidente de navegación en la Bahía de Chesapeake . [3]
Rosenblatt era mejor conocido por el Perceptrón , un dispositivo electrónico construido de acuerdo con principios biológicos y que mostraba capacidad de aprendizaje. Los perceptrones de Rosenblatt se simularon inicialmente en una computadora IBM 704 en el Laboratorio Aeronáutico de Cornell en 1957. [4] Cuando se sostenía un triángulo ante el ojo del perceptrón, este captaba la imagen y la transmitía a lo largo de una sucesión aleatoria de líneas a las unidades de respuesta. donde se registró la imagen. [5]
Desarrolló y amplió este enfoque en numerosos artículos y en un libro llamado Principios de neurodinámica: perceptrones y la teoría de los mecanismos cerebrales , publicado por Spartan Books en 1962. [6] Recibió reconocimiento internacional por el Perceptrón. El New York Times lo calificó como una revolución, con el titular "El nuevo dispositivo de la Marina aprende haciendo", [7] y The New Yorker igualmente admiró el avance tecnológico. [5]
Rosenblatt demostró cuatro teoremas principales. El primer teorema establece que los perceptrones elementales pueden resolver cualquier problema de clasificación si no hay discrepancias en el conjunto de entrenamiento (y hay suficientes elementos A independientes). El cuarto teorema establece la convergencia del algoritmo de aprendizaje si esta realización del perceptrón elemental puede resolver el problema.
También se estaban realizando investigaciones sobre dispositivos comparables en otros lugares, como el SRI , y muchos investigadores tenían grandes expectativas sobre lo que podían hacer. Sin embargo, el entusiasmo inicial se redujo un poco cuando en 1969 Marvin Minsky y Seymour Papert publicaron el libro "Perceptrones" . Minsky y Papert consideraron perceptrones elementales con restricciones en las entradas neuronales: un número limitado de conexiones o un diámetro relativamente pequeño de campos receptivos de unidades A. Demostraron que, bajo estas limitaciones, un perceptrón elemental no puede resolver algunos problemas, como la conectividad de las imágenes de entrada o la paridad de píxeles en ellas. Así, Rosenblatt demostró la omnipotencia de los perceptrones elementales ilimitados, mientras que Minsky y Papert demostraron que las capacidades de los perceptrones con restricciones son limitadas. Estos resultados no están en contradicción, pero el libro de Minsky y Papert fue citado ampliamente (y erróneamente) como prueba de las fuertes limitaciones de los perceptrones. (Para una discusión elemental detallada del primer teorema de Rosenblatt y su relación con el trabajo de Minsky y Papert, nos remitimos a una nota reciente. [8] )
Después de que la investigación sobre redes neuronales volvió a la corriente principal en la década de 1980, nuevos investigadores comenzaron a estudiar el trabajo de Rosenblatt nuevamente. Algunos investigadores interpretan esta nueva ola de estudios sobre redes neuronales como una contradicción con las hipótesis presentadas en el libro Perceptrons y una confirmación de las expectativas de Rosenblatt.
El perceptrón Mark I, generalmente reconocido como un precursor de la inteligencia artificial, reside actualmente en el Instituto Smithsonian en Washington DC [3]. El Mark I pudo aprender, reconocer letras y resolver problemas bastante complejos.
Principios de neurodinámica (1962)
El libro de Rosenblatt Principios de neurodinámica: perceptrones y la teoría de los mecanismos cerebrales , publicado por Spartan Books en 1962, resumió su trabajo sobre los perceptrones en ese momento. [9] El libro se divide en cuatro partes. El primero ofrece una revisión histórica de enfoques alternativos al modelado cerebral, las consideraciones fisiológicas y psicológicas, y las definiciones y conceptos básicos del enfoque del perceptrón. El segundo cubre perceptrones acoplados en serie de tres capas: los fundamentos matemáticos, los resultados del rendimiento en experimentos psicológicos y una variedad de variaciones de perceptrones. El tercero cubre perceptrones multicapa y acoplados cruzados, y el cuarto perceptrones retroacoplados y problemas para estudios futuros.
Rosenblatt utilizó el libro para impartir un curso interdisciplinario titulado "Teoría de los mecanismos cerebrales" que atrajo a estudiantes de las facultades de Ingeniería y Artes Liberales de Cornell.
A finales de la década de 1960, Rosenblatt inició experimentos en el Departamento de Entomología de Cornell sobre la transferencia de conductas aprendidas mediante extractos de cerebro de rata. A las ratas se les enseñaron tareas de discriminación como el laberinto en Y y la caja Skinner de dos palancas . Luego se extrajeron sus cerebros y los extractos y sus anticuerpos se inyectaron en ratas no entrenadas que posteriormente fueron probadas en las tareas de discriminación para determinar si había o no transferencia de comportamiento de las ratas entrenadas a las no entrenadas. [10] Rosenblatt dedicó sus últimos años a este problema y demostró de manera convincente que los informes iniciales de efectos mayores estaban equivocados y que cualquier transferencia de memoria era, como mucho, muy pequeña. [3]
Rosenblatt también tenía un serio interés investigador en astronomía y propuso una nueva técnica para detectar la presencia de satélites estelares. [11] Construyó un observatorio en la cima de una colina detrás de su casa en Brooktondale, a unas 6 millas al este de Ithaca. Cuando finalizó la construcción del observatorio, Rosenblatt inició un estudio intensivo sobre SETI (Búsqueda de Inteligencia Extraterrestre ). [3] También estudió fotometría y desarrolló una técnica para "detectar señales láser de bajo nivel contra un fondo relativamente intenso de luz no coherente". [10]
Rosenblatt participó muy activamente en la política liberal. Trabajó en las campañas primarias de Eugene McCarthy para presidente en New Hampshire y California en 1968 y en una serie de actividades de protesta por Vietnam en Washington. [12]
El Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE), la asociación profesional más grande del mundo dedicada a promover la innovación y la excelencia tecnológica en beneficio de la humanidad, presenta anualmente el Premio IEEE Frank Rosenblatt .