AlexNet – kod źródłowy przełomowej sieci neuronowej trafił do otwartego dostępu

Zanim świat zachwycił się ChatGPT, powstał AlexNet – model AI, który rozpoczął rewolucję deep learningu. Teraz jego oryginalny kod źródłowy został udostępniony publicznie dla wszystkich badaczy, inżynierów i pasjonatów sztucznej inteligencji.

W 2012 roku trzej badacze z Uniwersytetu w Toronto – Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever i Geoffrey Hinton – zaprezentowali AlexNet. Ich wynalazek był siecią neuronową, która osiągnęła bezprecedensowy wynik w konkursie ImageNet. Model ten zredukował margines błędu w rozpoznawaniu obrazów do 15,3%, co było wynikiem o 10,8 punktu procentowego lepszym od dotychczasowych rekordzistów. W ówczesnych realiach technologicznych był to przeskok o lata świetlne.

Po latach negocjacji pomiędzy Google, Alexem Krizhevskym oraz Computer History Museum, kod źródłowy AlexNet został oficjalnie udostępniony na licencji open source. Oznacza to, że każdy zainteresowany może przeanalizować, uczyć się lub nawet tworzyć własne projekty, korzystając z historycznego osiągnięcia.

Dlaczego AlexNet był tak przełomowy?

Koncepcja sieci neuronowych i algorytmu wstecznej propagacji błędów (backpropagation) istniała od dekad. Brakowało jednak dwóch rzeczy – odpowiednio dużych zbiorów danych i mocy obliczeniowej. Właśnie w tym czasie pojawiły się baza danych ImageNet oraz technologia CUDA od NVIDII. Umożliwiła ona wykorzystywanie GPU do trenowania modeli.

Połączenie tych elementów z modelem AlexNet pokazało, że maszyny mogą osiągać lub nawet przewyższać ludzkie możliwości w zadaniach rozpoznawania obrazu. To właśnie od tego momentu rozpoczął się dynamiczny rozwój głębokiego uczenia (deep learningu). W kolejnych latach doprowadził do powstania innowacyjnych technologii, wśród których znajdują się współczesne generatory tekstu i obrazu.

Z pozoru prosty model, który zmienił bieg historii AI

AlexNet składał łącznie z ośmiu warstw. Pięć z nich było warstwami konwolucyjnymi, a pozostałe trzy – w pełni połączonymi. Najbardziej istotną innowacją było wykorzystanie warstw konwolucyjnych do analizy obrazów. To podejście, które do dziś pozostaje fundamentem większości architektur sieci neuronowych stosowanych w komputerowym widzeniu.

Udostępnienie kodu źródłowego AlexNet zarówno oddaje hołd jego twórcom, jaki i daje społeczności technologicznej szansę na zrozumienie fundamentów współczesnych systemów AI. Co więcej, jego prostota i przejrzystość sprawiają, że stanowi doskonały punkt wyjścia dla edukacji i eksperymentów.

AlexNet za darmo, czyli symboliczny powrót do korzeni

Oddanie użytkownikom możliwości AlexNet na licencji open source ma również wymiar symboliczny. Przypomina, że największe innowacje często zaczynają się od prostych idei i otwartości na dzielenie się wiedzą. To właśnie otwartość środowiska akademickiego i entuzjazm pionierów AI sprawiły, że dziś możemy korzystać z potężnych narzędzi, takich jak ChatGPT, Gemini czy Copilot.

AlexNet wygląda dziś skromnie na tle najnowszych osiągnięć. Natomiast wciąż pozostaje jednym z najważniejszych kamieni milowych w historii AI. Zainteresowani mogą znaleźć kod źródłowy oraz dokumentację AlexNet na GitHubie.