Kteří jsou 5 gigantů umělé inteligence, kteří byli právě oceněni na VinFuture 2024?

Včera večer (6. prosince) byla hlavní cena VinFuture 2024 v hodnotě 3 milionů USD (více než 76 miliard VND) udělena pěti vědcům : Yoshua Bengio, Geoffrey E. Hinton, Jensen Huang, Yann LeCun a Fei-Fei Li za jejich průlomový přínos k rozvoji hlubokého učení.

Oceněná komise poznamenala, že pokroky v hlubokém učení zahájily novou éru technologických inovací, které umožňují strojům „učit se“ z obrovského množství dat a dosahovat neuvěřitelné přesnosti v úkolech, jako je rozpoznávání obrazů, zpracování přirozeného jazyka a rozhodování.

Od roku 2012 se hluboké učení stalo klíčovým nástrojem, který pohání zásadní pokrok v oblastech, jako je zdravotnictví, automatizace a finanční služby, a formuje budoucnost inovací. Aplikace nových technologií může transformovat životy milionů lidí tím, že přinese efektivitu do podnikání a zdravotnictví.

Profesor Jošua Bengio

Profesor Yoshua Bengio je zakladatelem Mila Institute, jehož výzkum se zaměřuje na umělé neuronové sítě (neurony), včetně významných pokroků v oblasti reprezentačního učení a generativních modelů.

Jeho příspěvky se staly zásadními pro moderní systémy hlubokého učení, zejména v oblasti zpracování přirozeného jazyka (NLP). Jeho práce umožnila vývoj nástrojů, jako jsou virtuální asistenti a jazykové překladače, a poskytla tak milionům lidí po celém světě přístup k těmto technologiím. Jeho výzkum nadále utváří oblasti související s hlubokým učením od robotiky až po personalizovanou medicínu.

Inovace společnosti Bengio umožňují systémům „učit se“ a generovat data s neuvěřitelnou přesností. Tyto inovace jsou obzvláště důležité při vytváření řešení založených na umělé inteligenci pro řešení globálních výzev, jako je zlepšení zdravotní péče a podpora environmentální udržitelnosti.

Profesor na slavnostním předávání cen vzpomínal na svou cestu s umělou inteligencí, která začala před 20 lety, když se začal zajímat o neuronové sítě a chtěl pochopit principy, na kterých inteligence stojí. V té době si neuvědomoval, jak velký dopad bude mít její pokrok a úspěch na dnešní společnost.

„Umělá inteligence může přinést obrovské výhody pouze tehdy, pokud ji budeme správně vést. Musíme pochopit rozsah výzvy a převzít odpovědnost za to, aby umělá inteligence byla úspěšná,“ zdůraznil.

Profesor Geoffrey Hinton

Profesor Geoffrey Hinton z Univerzity v Torontu v Kanadě je uznáván za své vůdčí postavení a základní práci v oblasti architektury neuronových sítí. Jeho článek z roku 1986, který publikoval společně s Davidem Rumelhartem a Ronaldem Williamsem, demonstroval distribuované reprezentace v neuronových sítích trénovaných algoritmem zpětného šíření. Tato metoda se stala standardním nástrojem v oblasti umělé inteligence a vedla k pokroku v rozpoznávání obrazu a řeči.

Zdokonalením architektury hlubokých neuronových sítí a využitím velkých datových sad k jejich trénování otevřel profesor Hinton nové směry pro výzkum a aplikace umělé inteligence, čímž připravil cestu pro pokrok ve vývoji modelů umělé inteligence a autonomních systémů.

Profesor Geoffrey E. Hinton na slavnostním předávání cen uvedl, že on, profesor Yoshua Bengio a Yann LeCun zasvětili svůj život vývoji technologie neuronových sítí. Potěšilo ho také, že VinFuture ocenilo přínos pana Jen-Hsun Huanga při vývoji počítačového softwaru nezbytného pro umělou inteligenci a také profesora Fei-Fei Liho při poskytování velkých dat – faktoru, který prokázal účinnost této technologie.

Pan Jensen Huang

Prezident společnosti NVIDIA Jensen Huang byl oceněn za své vizionářské vedení při transformaci grafických procesorů (GPU) ve výkonné nástroje pro hluboké učení a akcelerované výpočty.

Vývoj platformy CUDA (Compute Unified Device Architecture) umožnil programování GPU efektivně zvládat masivní výpočetní nároky hlubokého učení. Tento průlom umožnil rychlé trénování neuronových sítí a učinil z GPU nepostradatelný nástroj ve výzkumu a vývoji umělé inteligence po celém světě.

Pan Jensen Huang promlouvá na slavnostním předávání cen.

Grafické procesory (GPU) se staly nezbytnými pro moderní výzkum umělé inteligence a urychlují inovace v oblastech, jako je rozpoznávání řeči, autonomní řízení, lékařské zobrazování a zpracování jazyka. Dnes je hluboké učení akcelerované GPU poháněno pokroky, jako jsou dnes populární modely umělé inteligence a diagnostické a zdravotnické nástroje, z nichž profitují miliony lidí po celém světě.

„Je mi ctí převzít hlavní cenu VinFuture za přítomnosti přátel a skvělých vědců, jako jsou profesor Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton a Yann LeCun.“

„Toto je uznání od nadace VinFuture za průlomový potenciál umělé inteligence ve všech odvětvích. Je mi ctí, že mohu toto ocenění převzít jménem svých kolegů ve společnosti NVIDIA, kteří zasvětili svůj život informatice a souvisejícím oborům,“ řekl pan Jen-Hsun Huang.

Profesor Yann LeCun

Profesor Yann LeCun, hlavní vědec v oblasti umělé inteligence ve společnosti Meta, je uznáván za svou průkopnickou práci ve vývoji konvolučních neuronových sítí (CNN), což je klíčové paradigma ve vývoji technologií rozpoznávání obrazů a hlubokého učení.

Jeho práce na CNN na konci 80. let položila základy pro automatické učení hierarchických obrazových prvků, což je klíčové v úkolech, jako je detekce objektů a rozpoznávání obličejů.

Inovace profesora LeCuna vedly k revoluci v odvětvích využívajících zpracování obrazu, od lékařské diagnostiky až po autonomní řízení. CNN se nyní staly standardem v aplikacích umělé inteligence, které denně používají miliardy lidí, a hrají ústřední roli ve vývoji technologií, jako je rozpoznávání obličeje a zpracování lékařského obrazu.

Profesor Yann LeCun se podělil o to, že trofej VinFuture 2024 má tvar velmi podobný neuronovému modelu s propojením neuronů. Tento symbol se k jeho práci skutečně hodí.

„Stroje se dokážou učit, zatím ne jako lidé, ale už se k tomu dostáváme. Myslím, že se umělá inteligence může dále rozvíjet, stát se chytřejší. Umělá inteligence nám pomáhá rozšiřovat lidskou inteligenci, ve skutečnosti to umělá inteligence už udělala, od svých předchůdců,“ řekl.

Asistenti umělé inteligence se mohou stát chytřejšími a s tím, jak budeme umělou inteligenci dále školit v oblasti jazyka, kultury a hodnot, vytvoří se tak pokladnice lidských dat, která je třeba sdílet, šířit znalosti do světa a podporovat pokrok ve vědě, medicíně a technologiích, uvedl expert.

Profesor Fei-Fei Li

Profesorka Fei-Fei Li ze Stanfordské univerzity v USA je uznávána za svůj průkopnický přínos v oblasti počítačového vidění a vývoje datové sady ImageNet. Její vedení projektu ImageNet způsobilo revoluci v rozpoznávání obrazu vytvořením rozsáhlé, označené datové sady, která umožnila strojům přesněji rozpoznávat a klasifikovat objekty.

ImageNet položil základy pro trénování modelů hlubokého učení a podnítil vývoj úkolů, jako je detekce objektů, rozpoznávání obličejů a klasifikace obrázků. Práce profesora Li je ukázkovým příkladem důležitosti dat při trénování systémů umělé inteligence a ovlivnila datově řízený přístup používaný v mnoha oblastech.

Příspěvky profesorky Li změnily způsob, jakým systémy hlubokého učení zpracovávají a chápou vizuální informace, což umožnilo pokrok v oblastech, jako je autonomní řízení, lékařská diagnostika a inteligentní bezpečnostní systémy. Posouváním hranic toho, co stroje dokáží vidět a interpretovat, její práce podnítila inovace v oblasti počítačového vidění a prospěla celé společnosti.

Cena, kterou v roce 2020 iniciovala nadace VinFuture, se každoročně uděluje průlomovým vědeckým a technologickým vynálezům, které mají potenciál vytvořit smysluplné změny v životech lidí. Po čtyřech sezónách bylo oceněno 37 vědců. Celková cena má hodnotu 4,5 milionu USD, včetně jedné hlavní ceny ve výši 3 milionů USD a 3 zvláštních cen po 500 000 USD, a to ve 3 kategoriích: Vědkyně, Vědci z rozvojových zemí a Vědci zkoumající nové oblasti.

Ha Cuong

Zdroj