Frank Rosenblatt (1928-1971) était un psychologue et informaticien américain qui a inventé le perceptron, l'un des premiers réseaux de neurones artificiels entraînables et un ancêtre direct des architectures modernes d'apprentissage profond.
Le perceptron
Travaillant au laboratoire aéronautique de Cornell, Rosenblatt a construit le perceptron en 1958 comme un modèle simplifié d'un neurone biologique capable d'apprendre à classer des motifs visuels simples en ajustant des connexions pondérées en réponse aux erreurs, une première instance de la procédure d'entraînement désormais centrale à l'apprentissage supervisé. Implémenté d'abord en logiciel sur un IBM 704, puis comme une pièce de matériel dédiée appelée le Mark I Perceptron, équipée d'une grille de 20 par 20 de photocellules agissant comme une rétine, il pouvait apprendre à distinguer des formes simples après une exposition répétée à des exemples étiquetés.
Publicité et battage médiatique
Une conférence de presse de la marine américaine en 1958 et la couverture subséquente du New York Times ont décrit le perceptron en des termes qui anticipaient des machines capables de « marcher, parler, voir, écrire, se reproduire et être conscientes de leur existence », générant des attentes bien au-delà de ce que l'architecture à couche unique pouvait offrir. Les affirmations techniques de Rosenblatt lui-même étaient plus mesurées, mais l'écart entre l'attente publique et les capacités réelles et étroites du perceptron a contribué à un retour de bâton une fois que ses limites ont été largement comprises.
La critique de Minsky et Papert
En 1969, Marvin Minsky et Seymour Papert ont publié « Perceptrons », une analyse mathématique démontrant que les perceptrons à couche unique comme celui de Rosenblatt ne pouvaient pas calculer des fonctions telles que le XOR logique, qui exigent que la sortie dépende de manière non linéaire des combinaisons d'entrées. Rosenblatt avait déjà exploré des conceptions multicouches qui pouvaient, en principe, surmonter ces limites, mais le traitement rigoureux du modèle plus simple dans le livre, combiné à une réduction des financements, est largement cité comme une cause contributive de l'premier hiver de l'IA, une période d'environ quinze ans durant laquelle la recherche sur les réseaux de neurones est tombée en disgrâce par rapport aux approches de l'IA symbolique.
Mort et héritage
Rosenblatt est décédé dans un accident de bateau le jour de son anniversaire en 1971, avant le renouveau éventuel de la recherche sur les réseaux de neurones. L'algorithme de rétropropagation, popularisé au milieu des années 1980 par David Rumelhart, Geoffrey Hinton et Ronald Williams, a étendu l'architecture de base de Rosenblatt à plusieurs couches et a résolu le problème même que la critique de Minsky et Papert avait identifié, permettant l'essor éventuel de l'apprentissage profond. Le neurone artificiel moderne utilisé dans les transformers et les grands modèles de langage est, à la base, un descendant direct du perceptron original de Rosenblatt, et le prix Frank Rosenblatt de l'IEEE récompense des contributions exceptionnelles à l'informatique inspirée par la biologie et la linguistique.