¿Quiénes son los 5 gigantes de la IA recién homenajeados en VinFuture 2024?

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Anoche (6 de diciembre), el premio principal VinFuture 2024, valorado en 3 millones de dólares (más de 76 mil millones de VND), fue otorgado a 5 científicos : Yoshua Bengio, Geoffrey E. Hinton, Jensen Huang, Yann LeCun y Fei-Fei Li por sus innovadoras contribuciones al avance del progreso del aprendizaje profundo.

El comité de premios señaló que los avances en el aprendizaje profundo han marcado el comienzo de una nueva era de innovación tecnológica, permitiendo a las máquinas “aprender” de grandes cantidades de datos y lograr una precisión increíble en tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la toma de decisiones.

Desde 2012, el aprendizaje profundo se ha convertido en una herramienta clave que impulsa importantes avances en áreas como la salud, la automatización y los servicios financieros, moldeando el futuro de la innovación. Las aplicaciones de las nuevas tecnologías pueden transformar la vida de millones de personas al optimizar la eficiencia de las empresas y la atención médica.

Profesor Yoshua Bengio

El profesor Yoshua Bengio es el fundador del Instituto Mila, cuya investigación se centra en las redes neuronales artificiales (neuronas), incluyendo importantes avances en el aprendizaje de representaciones y modelos generativos.

Sus contribuciones se han vuelto esenciales para los sistemas modernos de aprendizaje profundo, especialmente en el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Su trabajo ha permitido el desarrollo de herramientas como asistentes virtuales y traductores de idiomas, brindando acceso a estas tecnologías a millones de personas en todo el mundo . Su investigación continúa influyendo en campos relacionados con el aprendizaje profundo, desde la robótica hasta la medicina personalizada.

Profesor Yoshua Bengio (extremo izquierdo)

Las innovaciones de Bengio permiten que los sistemas "aprendan" y generen datos con una precisión increíble. Estas innovaciones son especialmente importantes para crear soluciones basadas en IA que resuelvan desafíos globales, como la mejora de la atención médica y la promoción de la sostenibilidad ambiental.

En la ceremonia de entrega de premios, el profesor recordó su trayectoria con la IA, que comenzó hace 20 años cuando se interesó por las redes neuronales y quiso comprender los principios de la inteligencia. En aquel entonces, no imaginaba el gran impacto que su progreso y éxito tendrían en la sociedad actual.

"La IA solo puede aportar enormes beneficios si la gestionamos adecuadamente. Debemos comprender la magnitud del desafío y asumir la responsabilidad de que la IA sea un éxito", enfatizó.

Profesor Geoffrey Hinton

El profesor Geoffrey Hinton, de la Universidad de Toronto, Canadá, es reconocido por su liderazgo y su trabajo fundamental en la arquitectura de redes neuronales. Su artículo de 1986, junto con David Rumelhart y Ronald Williams, demostró representaciones distribuidas en redes neuronales entrenadas mediante el algoritmo de retropropagación. Este método se convirtió en una herramienta estándar en el campo de la inteligencia artificial y condujo a avances en el reconocimiento de imágenes y voz.

Al refinar la arquitectura de las redes neuronales profundas y utilizar grandes conjuntos de datos para entrenarlas, el profesor Hinton ha abierto nuevas direcciones para la investigación y las aplicaciones de la inteligencia artificial, allanando así el camino para los avances en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial y sistemas autónomos.

En su intervención en la ceremonia de entrega de premios, el profesor Geoffrey E. Hinton afirmó que él, el profesor Yoshua Bengio y Yann LeCun han dedicado su vida al desarrollo de la tecnología de redes neuronales. También se mostró complacido de que VinFuture reconociera las contribuciones del Sr. Jen-Hsun Huang en el desarrollo del software necesario para la inteligencia artificial, así como las del profesor Fei-Fei Li en la aportación de big data, factor que ha demostrado la eficacia de esta tecnología.

Señor Jensen Huang

El presidente de NVIDIA, Jensen Huang, fue reconocido por su liderazgo visionario en la transformación de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) en herramientas poderosas para el aprendizaje profundo y la computación acelerada.

El desarrollo de la plataforma CUDA (Arquitectura de Dispositivos Unificados de Computación) permitió que la programación de GPU gestionara eficientemente las enormes demandas computacionales del aprendizaje profundo. Este avance permitió el entrenamiento rápido de redes neuronales y convirtió a las GPU en una herramienta esencial para la investigación y el desarrollo de IA a nivel mundial.

El Sr. Jensen Huang habla en la ceremonia de entrega de premios.

Las GPU se han vuelto esenciales para la investigación moderna en IA, acelerando innovaciones en áreas como el reconocimiento de voz, la conducción autónoma, la imagenología médica y el procesamiento del lenguaje. Hoy en día, el aprendizaje profundo acelerado por GPU impulsa avances como los populares modelos de IA y las herramientas de diagnóstico y atención médica, beneficiando a millones de personas en todo el mundo.

"Es un honor para mí recibir el premio principal de VinFuture en presencia de amigos y grandes científicos como el profesor Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton y Yann LeCun.

Este es un reconocimiento de la Fundación VinFuture al potencial innovador de la IA en todas las industrias. "Es un honor para mí recibir este premio en nombre de mis colegas de NVIDIA, quienes han dedicado su vida a la informática y campos afines", declaró el Sr. Jen-Hsun Huang.

Profesor Yann LeCun

El profesor Yann LeCun, científico jefe de IA en Meta, es reconocido por su trabajo pionero en el desarrollo de redes neuronales convolucionales (CNN), un paradigma clave en el desarrollo de tecnologías de reconocimiento de imágenes y aprendizaje profundo.

Su trabajo sobre las CNN a finales de la década de 1980 sentó las bases para el aprendizaje automático de características jerárquicas de imágenes, algo crucial en tareas como la detección de objetos y el reconocimiento facial.

Las innovaciones del profesor LeCun han impulsado la disrupción en industrias que utilizan el procesamiento de imágenes, desde el diagnóstico médico hasta la conducción autónoma. Las CNN se han convertido en el estándar en aplicaciones de inteligencia artificial que miles de millones de personas utilizan a diario, desempeñando un papel fundamental en el desarrollo de tecnologías como el reconocimiento facial y el procesamiento de imágenes médicas.

El profesor Yann LeCun comentó que el trofeo VinFuture 2024 tiene una forma muy similar a un modelo neuronal, con la conexión de neuronas. Este símbolo encaja a la perfección con su trabajo.

Las máquinas pueden aprender, aún no como los humanos, pero estamos en camino. Creo que la IA puede seguir desarrollándose y volverse más inteligente. Nos ayuda a expandir la inteligencia humana; de hecho, la IA ya lo ha hecho desde sus predecesores», afirmó.

Los asistentes de IA pueden volverse más inteligentes y, a medida que continuamos entrenando a la IA en lenguaje, cultura y valores, creará un tesoro de datos humanos que necesita ser compartido, difundiendo el conocimiento al mundo y promoviendo el progreso en ciencia, medicina y tecnología, dijo el experto.

Profesor Fei-Fei Li

La profesora Fei-Fei Li, de la Universidad de Stanford (EE. UU.), es reconocida por sus contribuciones pioneras en el campo de la visión artificial y el desarrollo del conjunto de datos ImageNet. Su liderazgo en el proyecto ImageNet revolucionó el reconocimiento de imágenes al crear un amplio conjunto de datos etiquetados que permitió a las máquinas reconocer y clasificar objetos con mayor precisión.

ImageNet sentó las bases para el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo e impulsó el desarrollo de tareas como la detección de objetos, el reconocimiento facial y la clasificación de imágenes. El trabajo del profesor Li es un excelente ejemplo de la importancia de los datos en el entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial, influyendo en el enfoque basado en datos utilizado en numerosos campos.

Las contribuciones de la profesora Li han transformado la forma en que los sistemas de aprendizaje profundo procesan y comprenden la información visual, lo que ha permitido avances en áreas como la conducción autónoma, el diagnóstico médico y los sistemas de seguridad inteligentes. Al ampliar los límites de lo que las máquinas pueden ver e interpretar, su trabajo ha impulsado la innovación en el campo de la visión artificial y ha beneficiado a la sociedad en su conjunto.

El premio, creado por la Fundación VinFuture en 2020, se otorga anualmente a inventos científicos y tecnológicos innovadores con el potencial de generar cambios significativos en la vida de las personas. Tras cuatro ediciones, 37 científicos han sido galardonados. El premio total está dotado con 4,5 millones de dólares, incluyendo un premio principal de 3 millones de dólares y tres premios especiales de 500.000 dólares cada uno, en tres categorías: Científicas, Científicos de países en desarrollo y Científicos que investigan nuevos campos.

Ha Cuong

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