फ्रैंक रोसेनब्लैट (1928-1971) एक अमेरिकी मनोवैज्ञानिक और कंप्यूटर वैज्ञानिक थे, जिन्होंने पर्सेप्ट्रॉन का आविष्कार किया, जो सबसे शुरुआती प्रशिक्षित कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में से एक था और आधुनिक गहन शिक्षण वास्तुकलाओं का प्रत्यक्ष पूर्वज है।
पर्सेप्ट्रॉन
कॉर्नेल एयरोनॉटिकल प्रयोगशाला में काम करते हुए, रोसेनब्लैट ने 1958 में पर्सेप्ट्रॉन का निर्माण किया, जो एक जैविक न्यूरॉन का सरलीकृत मॉडल था, जो त्रुटियों के जवाब में भारित कनेक्शनों को समायोजित करके सरल दृश्य पैटर्न को वर्गीकृत करना सीख सकता था - यह प्रशिक्षण प्रक्रिया का एक प्रारंभिक उदाहरण था जो अब पर्यवेक्षित शिक्षण का केंद्र है। पहले IBM 704 पर सॉफ्टवेयर में और बाद में मार्क I पर्सेप्ट्रॉन नामक एक समर्पित हार्डवेयर के रूप में लागू किया गया, जिसमें रेटिना के रूप में कार्य करने वाले फोटोसेलों का 20-बाय-20 ग्रिड था, यह लेबल किए गए उदाहरणों के बार-बार संपर्क के बाद सरल आकृतियों को पहचानना सीख सकता था।
प्रचार और अतिशयोक्ति
1958 में अमेरिकी नौसेना के एक प्रेस सम्मेलन और उसके बाद न्यूयॉर्क टाइम्स की कवरेज ने पर्सेप्ट्रॉन को ऐसे शब्दों में वर्णित किया जो मशीनों की भविष्यवाणी करते थे जो "चल सकती हैं, बोल सकती हैं, देख सकती हैं, लिख सकती हैं, खुद को पुनरुत्पादित कर सकती हैं और अपने अस्तित्व के प्रति सचेत हो सकती हैं," जिससे उम्मीदें पैदा हुईं जो एकल-परत वास्तुकला प्रदान कर सकती थी, उससे कहीं अधिक थीं। रोसेनब्लैट के अपने तकनीकी दावे अधिक संतुलित थे, लेकिन सार्वजनिक अपेक्षा और पर्सेप्ट्रॉन की वास्तविक, सीमित क्षमताओं के बीच का अंतर एक प्रतिक्रिया में योगदान दिया, जब इसकी सीमाएं व्यापक रूप से समझी जाने लगीं।
मिन्स्की-पेपर्ट आलोचना
1969 में, मार्विन मिन्स्की और सीमोर पेपर्ट ने "पर्सेप्ट्रॉन्स" प्रकाशित किया, एक गणितीय विश्लेषण जो दर्शाता था कि रोसेनब्लैट जैसे एकल-परत पर्सेप्ट्रॉन तार्किक XOR जैसे कार्यों की गणना नहीं कर सकते थे, जिनके लिए आउटपुट को इनपुट के संयोजनों पर गैर-रैखिक रूप से निर्भर होना आवश्यक था। रोसेनब्लैट ने पहले ही बहु-परत डिजाइनों की खोज की थी जो सिद्धांत रूप में ऐसी सीमाओं को दूर कर सकते थे, लेकिन पुस्तक का सरल मॉडल का कठोर उपचार, कम फंडिंग के साथ, व्यापक रूप से पहले AI शीतकाल के योगदान कारण के रूप में उद्धृत किया जाता है, जो लगभग पंद्रह वर्षों की अवधि थी जिसमें तंत्रिका-नेटवर्क अनुसंधान प्रतीकात्मक AI दृष्टिकोणों के सापेक्ष पक्ष से बाहर हो गया।
मृत्यु और विरासत
रोसेनब्लैट की मृत्यु 1971 में उनके जन्मदिन पर एक नौका दुर्घटना में हुई, तंत्रिका-नेटवर्क अनुसंधान के अंतिम पुनरुत्थान से पहले। बैकप्रोपेगेशन एल्गोरिथ्म, जिसे 1980 के दशक के मध्य में डेविड रुमेलहार्ट, जेफ्री हिंटन और रोनाल्ड विलियम्स ने लोकप्रिय बनाया, ने रोसेनब्लैट की मूल वास्तुकला को कई परतों तक विस्तारित किया और उसी समस्या को हल किया जिसे मिन्स्की-पेपर्ट आलोचना ने पहचाना था, जिससे गहन शिक्षण का अंतिम उदय संभव हुआ। आधुनिक कृत्रिम न्यूरॉन, जो ट्रांसफॉर्मर-आधारित बड़े भाषा मॉडल में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, अपने मूल में रोसेनब्लैट के मूल पर्सेप्ट्रॉन का प्रत्यक्ष वंशज है, और IEEE का फ्रैंक रोसेनब्लैट पुरस्कार जैविक और भाषाई रूप से प्रेरित कंप्यूटिंग में उत्कृष्ट योगदान को मान्यता देता है।