Wer sind die 5 KI-Giganten, die gerade von VinFuture 2024 geehrt wurden?

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Gestern Abend (6. Dezember) wurde der mit 3 Millionen USD (mehr als 76 Milliarden VND) dotierte Hauptpreis VinFuture 2024 an fünf Wissenschaftler verliehen: Yoshua Bengio, Geoffrey E. Hinton, Jensen Huang, Yann LeCun und Fei-Fei Li für ihre bahnbrechenden Beiträge zur Weiterentwicklung des Deep Learning.

Das Preiskomitee stellte fest, dass die Fortschritte im Bereich Deep Learning eine neue Ära technologischer Innovationen eingeläutet haben. Sie ermöglichen es Maschinen, aus riesigen Datenmengen zu „lernen“ und bei Aufgaben wie der Bilderkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Entscheidungsfindung eine unglaubliche Genauigkeit zu erreichen.

Seit 2012 hat sich Deep Learning zu einem zentralen Werkzeug entwickelt, das bedeutende Fortschritte in Bereichen wie Gesundheitswesen, Automatisierung und Finanzdienstleistungen vorantreibt und die Zukunft der Innovation prägt. Neue Technologieanwendungen können das Leben von Millionen von Menschen verändern, indem sie die Effizienz in Wirtschaft und Gesundheitswesen steigern.

Professor Yoshua Bengio

Professor Yoshua Bengio ist der Gründer des Mila Institute, das sich auf künstliche neuronale Netzwerke konzentriert, einschließlich wichtiger Fortschritte beim Repräsentationslernen und bei generativen Modellen.

Seine Beiträge sind für moderne Deep-Learning-Systeme, insbesondere in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), unverzichtbar geworden. Seine Arbeit ermöglichte die Entwicklung von Werkzeugen wie virtuellen Assistenten und Sprachübersetzungstools und ermöglichte Millionen von Menschen weltweit den Zugang zu diesen Technologien. Seine Forschung prägt weiterhin Deep-Learning-bezogene Bereiche von der Robotik bis zur personalisierten Medizin.

Die Innovationen von Bengio ermöglichen es Systemen, zu „lernen“ und Daten mit unglaublicher Genauigkeit zu generieren. Diese Innovationen sind besonders wichtig für die Entwicklung KI-basierter Lösungen zur Bewältigung globaler Herausforderungen, wie beispielsweise der Verbesserung der Gesundheitsversorgung und der Förderung ökologischer Nachhaltigkeit.

Bei der Preisverleihung erinnerte sich der Professor an seine Reise mit der KI, die vor 20 Jahren begann, als er sich für neuronale Netzwerke zu interessieren begann und die Prinzipien der Intelligenz verstehen wollte. Damals hätte er nicht gedacht, dass ihr Fortschritt und Erfolg einen so großen Einfluss auf die heutige Gesellschaft haben würden.

„KI kann nur dann enorme Vorteile bringen, wenn wir sie richtig steuern. Wir müssen das Ausmaß der Herausforderung verstehen und die Verantwortung dafür übernehmen, dass KI ein Erfolg wird“, betonte er.

Professor Geoffrey Hinton

Professor Geoffrey Hinton von der Universität Toronto, Kanada, wird für seine führende Rolle und seine grundlegenden Arbeiten zur Architektur neuronaler Netze ausgezeichnet. Seine 1986 gemeinsam mit David Rumelhart und Ronald Williams veröffentlichte Arbeit demonstrierte verteilte Darstellungen in neuronalen Netzen, die mit dem Backpropagation-Algorithmus trainiert wurden. Diese Methode entwickelte sich zu einem Standardwerkzeug im Bereich der künstlichen Intelligenz und führte zu Fortschritten in der Bild- und Spracherkennung.

Durch die Verfeinerung der Architektur tiefer neuronaler Netzwerke und die Verwendung großer Datensätze zu deren Training hat Professor Hinton neue Richtungen für die Forschung und Anwendung künstlicher Intelligenz eröffnet und damit den Weg für Fortschritte bei der Entwicklung künstlicher Intelligenzmodelle und autonomer Systeme geebnet.

Bei der Preisverleihung sagte Professor Geoffrey E. Hinton, er, Professor Yoshua Bengio und Yann LeCun hätten ihr Leben der Entwicklung neuronaler Netzwerktechnologie gewidmet. Er freute sich zudem, dass VinFuture die Beiträge von Herrn Jen-Hsun Huang bei der Entwicklung der für künstliche Intelligenz notwendigen Computersoftware sowie von Professor Fei-Fei Li bei der Bereitstellung von Big Data anerkennt – ein Faktor, der die Wirksamkeit dieser Technologie unter Beweis gestellt hat.

Herr Jensen Huang

Jensen Huang, Präsident von NVIDIA, wurde für seine visionäre Führung bei der Umwandlung von Grafikprozessoren (GPUs) in leistungsstarke Tools für Deep Learning und beschleunigtes Computing ausgezeichnet.

Die Entwicklung der CUDA-Plattform (Compute Unified Device Architecture) ermöglicht es der GPU-Programmierung, die enormen Rechenanforderungen des Deep Learning effizient zu bewältigen. Dieser Durchbruch ermöglicht das schnelle Training neuronaler Netze und macht GPUs zu einem unverzichtbaren Werkzeug in der weltweiten Forschung und Entwicklung künstlicher Intelligenz.

Herr Jensen Huang spricht bei der Preisverleihung.

GPUs sind für die moderne Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz unverzichtbar geworden und beschleunigen Innovationen in Bereichen wie Spracherkennung, autonomes Fahren, medizinische Bildgebung und Sprachverarbeitung. GPU-beschleunigtes Deep Learning ermöglicht heute Fortschritte wie die Entwicklung aktueller Modelle der künstlichen Intelligenz sowie Diagnose- und Gesundheitstools, von denen Millionen von Menschen weltweit profitieren.

„Es ist mir eine Ehre, den VinFuture-Hauptpreis im Beisein von Freunden und großartigen Wissenschaftlern wie Professor Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton und Yann LeCun entgegenzunehmen.

Dies ist eine Anerkennung der VinFuture Foundation für das bahnbrechende Potenzial von KI in allen Branchen. „Ich fühle mich geehrt, diese Auszeichnung im Namen meiner Kollegen bei NVIDIA entgegenzunehmen, die ihr Leben der Informatik und verwandten Bereichen verschrieben haben“, sagte Jen-Hsun Huang.

Professor Yann LeCun

Professor Yann LeCun, leitender KI-Wissenschaftler bei Meta, wird für seine Pionierarbeit bei der Entwicklung von Convolutional Neural Networks (CNNs) ausgezeichnet, einem Schlüsselparadigma bei der Entwicklung von Bilderkennungs- und Deep-Learning-Technologien.

Seine Arbeit an CNNs in den späten 1980er Jahren legte den Grundstein für das automatische Lernen hierarchischer Bildmerkmale, was bei Aufgaben wie der Objekterkennung und Gesichtserkennung wichtig ist.

Die Innovationen von Professor LeCun haben zu Durchbrüchen in Branchen geführt, die Bildverarbeitungstechnologie nutzen – von der medizinischen Diagnostik bis zum autonomen Fahren. CNNs sind mittlerweile zum Standard in Anwendungen der künstlichen Intelligenz geworden, die Milliarden von Menschen täglich nutzen, und spielen eine zentrale Rolle bei der Entwicklung von Technologien wie Gesichtserkennung und medizinischer Bildverarbeitung.

Professor Yann LeCun erklärte, dass die VinFuture 2024-Trophäe eine Form habe, die einem neuronalen Modell mit der Verbindung von Neuronen sehr ähnlich sei. Dieses Symbol passe hervorragend zu seiner Arbeit.

„Maschinen können lernen, noch nicht so wie Menschen, aber wir sind auf dem Weg dorthin. Ich denke, KI kann sich weiterentwickeln und intelligenter werden. KI hilft uns, die menschliche Intelligenz zu erweitern. Tatsächlich hat KI dies seit ihren Vorgängern bereits getan“, sagte er.

KI-Assistenten können intelligenter werden, und wenn wir KI weiterhin in den Bereichen Sprache, Kultur und Werte schulen, entsteht eine Fundgrube menschlicher Daten, die geteilt werden müssen, um Wissen in der Welt zu verbreiten und den Fortschritt in Wissenschaft, Medizin und Technologie zu fördern, sagte der Experte.

Professor Fei-Fei Li

Professorin Fei-Fei Li von der Stanford University, USA, wird für ihre bahnbrechenden Beiträge zur Computervision und zur Entwicklung des ImageNet-Datensatzes ausgezeichnet. Ihre Leitung des ImageNet-Projekts revolutionierte die Bilderkennung durch die Erstellung eines großen, beschrifteten Datensatzes, der es Maschinen ermöglichte, Objekte präziser zu erkennen und zu klassifizieren.

ImageNet legte den Grundstein für das Training von Deep-Learning-Modellen und trieb die Entwicklung von Aufgaben wie Objekterkennung, Gesichtserkennung und Bildklassifizierung voran. Die Arbeit von Professor Li ist ein Paradebeispiel für die Bedeutung von Daten beim Training künstlicher Intelligenzsysteme und beeinflusst den datengesteuerten Ansatz in vielen Bereichen.

Die Beiträge von Professor Li haben die Art und Weise, wie Deep-Learning-Systeme visuelle Informationen verarbeiten und verstehen, grundlegend verändert und Fortschritte in Bereichen wie autonomem Fahren, medizinischer Diagnostik und intelligenten Sicherheitssystemen ermöglicht. Indem sie die Grenzen dessen, was Maschinen sehen und interpretieren können, erweitert, hat ihre Arbeit Innovationen im Bereich der Computervision vorangetrieben und der Gesellschaft als Ganzes zugutegekommen.

Der Preis wurde 2020 von der VinFuture Foundation ins Leben gerufen und zeichnet jährlich bahnbrechende wissenschaftliche und technologische Erfindungen aus, die das Potenzial haben, das Leben der Menschen nachhaltig zu verändern. Nach vier Staffeln wurden 37 Wissenschaftler ausgezeichnet. Der Gesamtpreis ist mit 4,5 Millionen US-Dollar dotiert, darunter ein Hauptpreis in Höhe von 3 Millionen US-Dollar und drei Sonderpreise in Höhe von jeweils 500.000 US-Dollar in drei Kategorien: Wissenschaftlerinnen, Wissenschaftler aus Entwicklungsländern und Wissenschaftler, die neue Forschungsgebiete erforschen.

Ha Cuong

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Quelle