من هم عمالقة الذكاء الاصطناعي الخمسة الذين تم تكريمهم للتو من قبل VinFuture 2024؟

[إعلان_1]

تم الليلة الماضية (6 ديسمبر) منح جائزة VinFuture 2024 الرئيسية بقيمة 3 ملايين دولار أمريكي (أكثر من 76 مليار دونج) إلى 5 علماء : يوشوا بينجيو، وجيفري إي. هينتون، وجينسن هوانج، ويان ليكون، وفي في لي لمساهماتهم الرائدة في تعزيز تقدم التعلم العميق.

وأشارت لجنة الجوائز إلى أن التقدم في مجال التعلم العميق قد فتح آفاقًا جديدة من الابتكارات التكنولوجية الرائدة، حيث يمكن للآلات "التعلم" من كميات هائلة من البيانات وتحقيق دقة لا تصدق في مهام مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية واتخاذ القرار.

منذ عام ٢٠١٢، أصبح التعلم العميق أداةً رئيسيةً تُسهم في تحقيق تقدمٍ كبيرٍ في مجالاتٍ مثل الرعاية الصحية والأتمتة والخدمات المالية، مُشكّلاً بذلك مستقبل الابتكار. ويمكن لتطبيقات التقنيات الجديدة أن تُحدث نقلةً نوعيةً في حياة ملايين البشر من خلال تعزيز كفاءة الأعمال والرعاية الصحية.

البروفيسور يوشوا بنجيو

البروفيسور يوشوا بنجيو هو مؤسس معهد ميلا، الذي تركز أبحاثه على الشبكات العصبية الاصطناعية (الخلايا العصبية)، بما في ذلك التقدم المهم في التعلم التمثيلي والنماذج التوليدية.

أصبحت مساهماته أساسيةً في أنظمة التعلم العميق الحديثة، وخاصةً في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP). وقد مكّن عمله من تطوير أدوات مثل المساعدين الافتراضيين ومترجمي اللغات، مما أتاح لملايين الأشخاص حول العالم الوصول إلى هذه التقنيات. ولا تزال أبحاثه تُسهم في صياغة مجالات التعلم العميق، من الروبوتات إلى الطب الشخصي.

تُمكّن ابتكارات بنجيو الأنظمة من "التعلم" وتوليد البيانات بدقة فائقة. تُعد هذه الابتكارات بالغة الأهمية في إيجاد حلول قائمة على الذكاء الاصطناعي لمواجهة التحديات العالمية، مثل تحسين الرعاية الصحية وتعزيز الاستدامة البيئية.

في كلمته خلال حفل توزيع الجوائز، استذكر البروفيسور رحلته مع الذكاء الاصطناعي، التي بدأت قبل عشرين عامًا عندما اهتم بالشبكات العصبية ورغب في فهم مبادئ الذكاء الاصطناعي. في ذلك الوقت، لم يكن يُدرك مدى تأثير تقدمه ونجاحه على مجتمع اليوم.

وأكد أن "الذكاء الاصطناعي لا يمكن أن يحقق فوائد جمة إلا إذا أدرناه بشكل صحيح. علينا أن ندرك حجم التحدي ونتحمل مسؤولية إنجاحه" .

البروفيسور جيفري هينتون

البروفيسور جيفري هينتون، من جامعة تورنتو، كندا، معروفٌ بريادته وعمله التأسيسي في مجال هندسة الشبكات العصبية. وقد أظهرت ورقته البحثية التي نُشرت عام ١٩٨٦، بالاشتراك مع ديفيد روميلهارت ورونالد ويليامز، تمثيلاتٍ موزعة في الشبكات العصبية المُدرَّبة باستخدام خوارزمية الانتشار الخلفي. وأصبحت هذه الطريقة أداةً قياسيةً في مجال الذكاء الاصطناعي، وأدت إلى تطوراتٍ في مجال التعرف على الصور والكلام.

ومن خلال تحسين بنية الشبكات العصبية العميقة واستخدام مجموعات البيانات الكبيرة لتدريبها، فتح البروفيسور هينتون اتجاهات جديدة لأبحاث وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما مهد الطريق للتقدم في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي والأنظمة المستقلة.

في كلمته خلال حفل توزيع الجوائز، قال البروفيسور جيفري إي. هينتون إنه والبروفيسور يوشوا بينجيو ويان ليكون كرّسوا حياتهم لتطوير تقنية الشبكات العصبية. كما أعرب عن سعادته بتكريم شركة فين فيوتشر لمساهمات السيد جين-هسون هوانغ في تطوير برمجيات الحاسوب اللازمة للذكاء الاصطناعي، وكذلك البروفيسور فاي-فاي لي في توفير البيانات الضخمة، وهو عامل أثبت فعالية هذه التقنية.

السيد جينسن هوانغ

تم تكريم رئيس شركة NVIDIA، جينسن هوانج، لقيادته الثاقبة في تحويل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) إلى أدوات قوية للتعلم العميق والحوسبة المتسارعة.

مكّن تطوير منصة CUDA (هندسة الأجهزة الموحدة للحوسبة) برمجة وحدات معالجة الرسومات من التعامل بكفاءة مع المتطلبات الحسابية الهائلة للتعلم العميق. مكّن هذا الإنجاز من التدريب السريع للشبكات العصبية، وجعل وحدات معالجة الرسومات أداةً أساسيةً في أبحاث وتطوير الذكاء الاصطناعي عالميًا.

السيد جينسن هوانغ يتحدث في حفل توزيع الجوائز.

أصبحت وحدات معالجة الرسومات (GPUs) أساسيةً لأبحاث الذكاء الاصطناعي الحديثة، إذ تُسرّع الابتكارات في مجالات مثل التعرف على الكلام، والقيادة الذاتية، والتصوير الطبي ، ومعالجة اللغات. واليوم، يُسهم التعلم العميق المُسرّع بوحدات معالجة الرسومات (GPUs) في تعزيز تطوراتٍ مثل نماذج الذكاء الاصطناعي الشائعة اليوم، وأدوات التشخيص والرعاية الصحية، مما يُفيد ملايين الأشخاص حول العالم.

"يشرفني أن أحصل على الجائزة الرئيسية لـ VinFuture بحضور الأصدقاء والعلماء العظماء مثل البروفيسور يوشوا بينجيو، وجيفري هينتون، ويان ليكون.

هذا تقدير من مؤسسة فين فيوتشر لإمكانيات الذكاء الاصطناعي الرائدة في جميع الصناعات. يشرفني استلام هذه الجائزة نيابةً عن زملائي في إنفيديا الذين كرّسوا حياتهم لعلوم الحاسوب والمجالات ذات الصلة،" صرّح السيد جين-هسون هوانغ.

البروفيسور يان ليكون

تم تكريم البروفيسور يان ليكون، كبير علماء الذكاء الاصطناعي في ميتا، لعمله الرائد في تطوير الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، وهو نموذج رئيسي في تطوير تقنيات التعرف على الصور والتعلم العميق.

وقد أرسى عمله على شبكات CNN في أواخر الثمانينيات الأساس للتعلم التلقائي لميزات الصور الهرمية، وهو أمر بالغ الأهمية في مهام مثل اكتشاف الكائنات والتعرف على الوجوه.

لقد أحدثت ابتكارات البروفيسور ليكون نقلة نوعية في الصناعات التي تستخدم معالجة الصور، بدءًا من التشخيص الطبي ووصولًا إلى القيادة الذاتية. وأصبحت الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) معيارًا أساسيًا في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي يستخدمها مليارات الأشخاص يوميًا، حيث لعبت دورًا محوريًا في تطوير تقنيات مثل التعرف على الوجوه ومعالجة الصور الطبية.

أشار البروفيسور يان ليكون إلى أن كأس فين فيوتشر ٢٠٢٤ يتميز بشكل مشابه جدًا للنموذج العصبي، مع ربط الخلايا العصبية. هذا الرمز يناسب عمله تمامًا.

قال: "الآلات قادرة على التعلم، ليس كالبشر بعد، لكننا نقترب من ذلك. أعتقد أن الذكاء الاصطناعي قادر على التطور أكثر، وأن يصبح أكثر ذكاءً. يساعدنا الذكاء الاصطناعي على توسيع نطاق الذكاء البشري، بل لقد نجح الذكاء الاصطناعي في ذلك منذ أسلافه" .

وقال الخبير إن مساعدي الذكاء الاصطناعي يمكن أن يصبحوا أكثر ذكاءً، ومع استمرارنا في تدريب الذكاء الاصطناعي على اللغة والثقافة والقيم، فإنه سيخلق كنزًا من البيانات البشرية التي تحتاج إلى المشاركة، ونشر المعرفة في العالم، وتعزيز التقدم في العلوم والطب والتكنولوجيا.

البروفيسور في-في لي

تُعرف البروفيسورة فاي فاي لي، من جامعة ستانفورد بالولايات المتحدة الأمريكية، بمساهماتها الرائدة في مجال الرؤية الحاسوبية وتطوير مجموعة بيانات ImageNet. وقد أحدثت قيادتها لمشروع ImageNet ثورةً في مجال التعرف على الصور من خلال إنشاء مجموعة بيانات كبيرة ومُصنّفة، مما مكّن الآلات من التعرف على الأشياء وتصنيفها بدقة أكبر.

كان البروفيسور فاي فاي لي مشغولاً ولم يتمكن من الحضور إلى فيتنام لاستلام الجائزة.

أرست شبكة ImageNet أسس تدريب نماذج التعلم العميق، وحفّزت تطوير مهام مثل كشف الأجسام، والتعرف على الوجوه، وتصنيف الصور. ويُعدّ عمل البروفيسور لي مثالاً بارزاً على أهمية البيانات في تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي، حيث أثّر على النهج القائم على البيانات المُستخدم في العديد من المجالات.

لقد أحدثت إسهامات البروفيسورة لي نقلة نوعية في طريقة معالجة أنظمة التعلم العميق للمعلومات البصرية وفهمها، مما أتاح تحقيق تقدم في مجالات مثل القيادة الذاتية، والتشخيص الطبي، وأنظمة الأمن الذكية. ومن خلال توسيع آفاق ما يمكن للآلات رؤيته وتفسيره، ساهم عملها في تعزيز الابتكار في مجال الرؤية الحاسوبية، وأفاد المجتمع ككل.

تُمنح هذه الجائزة، التي أطلقتها مؤسسة فين فيوتشر عام ٢٠٢٠، سنويًا للاختراعات العلمية والتكنولوجية الرائدة التي من شأنها إحداث تغييرات إيجابية في حياة الناس. بعد أربعة مواسم، كُرِّم ٣٧ عالمًا. تبلغ قيمة الجائزة الإجمالية ٤.٥ مليون دولار أمريكي، تشمل جائزة رئيسية بقيمة ٣ ملايين دولار أمريكي، وثلاث جوائز خاصة قيمة كل منها ٥٠٠ ألف دولار أمريكي، موزعة على ثلاث فئات: العالمات، والعلماء من الدول النامية، والعلماء الذين يبحثون في مجالات جديدة.

ها كوونغ

[إعلان 2]
مصدر