Kik voltak az 5 mesterséges intelligencia óriás, akiket most tüntettek ki a VinFuture 2024-en?

[hirdetés_1]

Tegnap este (december 6-án) öt tudósnak ítélték oda a VinFuture 2024 fődíját, a 3 millió USD-t (több mint 76 milliárd VND-t): Yoshua Bengio-nak, Geoffrey E. Hinton-nak, Jensen Huang-nak, Yann LeCun-nak és Fei-Fei Li-nek a mélytanulás előmozdításához való úttörő hozzájárulásukért.

A díjbizottság megjegyezte, hogy a mélytanulás terén elért eredmények a technológiai innováció új korszakát nyitották meg, lehetővé téve a gépek számára, hogy hatalmas mennyiségű adatból „tanuljanak”, és hihetetlen pontosságot érjenek el olyan feladatokban, mint a képfelismerés, a természetes nyelvi feldolgozás és a döntéshozatal.

2012 óta a mélytanulás kulcsfontosságú eszközzé vált, amely jelentős előrelépéseket tesz lehetővé olyan területeken, mint az egészségügy, az automatizálás és a pénzügyi szolgáltatások, alakítva az innováció jövőjét. Az új technológiák alkalmazása emberek millióinak életét alakíthatja át azáltal, hogy hatékonyabbá teszi az üzleti életet és az egészségügyet.

Yoshua Bengio professzor

Yoshua Bengio professzor a Mila Intézet alapítója, amelynek kutatásai a mesterséges neurális hálózatokra (neuronokra) összpontosítanak, beleértve a reprezentációs tanulás és a generatív modellek terén elért fontos előrelépéseket.

Hozzájárulása nélkülözhetetlenné vált a modern mélytanulási rendszerekben, különösen a természetes nyelvi feldolgozásban (NLP). Munkája lehetővé tette olyan eszközök fejlesztését, mint a virtuális asszisztensek és a nyelvi fordítók, világszerte emberek millióinak biztosítva hozzáférést ezekhez a technológiákhoz. Kutatásai továbbra is formálják a mélytanulással kapcsolatos területeket a robotikától a személyre szabott orvoslásig.

A Bengio innovációi lehetővé teszik a rendszerek számára, hogy hihetetlen pontossággal „tanuljanak” és adatokat generáljanak. Ezek az innovációk különösen fontosak a mesterséges intelligencia alapú megoldások létrehozásában a globális kihívások megoldása érdekében, például az egészségügy fejlesztésében és a környezeti fenntarthatóság előmozdításában.

A díjátadó ünnepségen a professzor felidézte a mesterséges intelligenciával kapcsolatos útját, amely 20 évvel ezelőtt kezdődött, amikor érdeklődni kezdett a neurális hálózatok iránt, és meg akarta érteni az intelligencia mögött álló elveket. Akkoriban még nem gondolta volna, hogy a fejlődése és sikere mennyire hatással lesz a mai társadalomra.

„A mesterséges intelligencia csak akkor képes hatalmas előnyökkel járni, ha megfelelően irányítjuk. Meg kell értenünk a kihívás mértékét, és felelősséget kell vállalnunk a mesterséges intelligencia sikeréért” – hangsúlyozta.

Geoffrey Hinton professzor

Geoffrey Hinton professzor, a Torontói Egyetem munkatársa a neurális hálózatok architektúrájának terén végzett vezetői és alapvető munkájáért ismert. 1986-os, David Rumelharttal és Ronald Williamsszel közösen írt tanulmánya elosztott reprezentációkat mutatott be a visszaterjesztési algoritmussal tanított neurális hálózatokban. Ez a módszer a mesterséges intelligencia területén standard eszközzé vált, és a kép- és beszédfelismerés fejlődéséhez vezetett.

A mély neurális hálózatok architektúrájának finomításával és nagy adathalmazok használatával történő betanításukkal Hinton professzor új irányokat nyitott a mesterséges intelligencia kutatása és alkalmazásai előtt, ezáltal utat nyitva a mesterséges intelligencia modellek és az autonóm rendszerek fejlesztésének előrelépései előtt.

A díjátadó ünnepségen Geoffrey E. Hinton professzor elmondta, hogy ő, Yoshua Bengio professzor és Yann LeCun professzor életüket a neurális hálózati technológia fejlesztésének szentelték. Örömmel látta, hogy a VinFuture elismeri Jen-Hsun Huang úr hozzájárulását a mesterséges intelligenciához szükséges számítógépes szoftverek fejlesztéséhez, valamint Fei-Fei Li professzor hozzájárulását a big data szolgáltatásához – ez a tényező bizonyítja e technológia hatékonyságát.

Jensen Huang úr

Jensen Huangot, az NVIDIA elnökét elismerték a grafikus processzorok (GPU-k) mélytanulási és gyorsított számítástechnikai eszközökké alakításában betöltött előremutató vezető szerepéért.

A CUDA (Compute Unified Device Architecture) platform kifejlesztése lehetővé tette a GPU-programozás számára, hogy hatékonyan kezelje a mélytanulás hatalmas számítási igényeit. Ez az áttörés lehetővé tette a neurális hálózatok gyors betanítását, és a GPU-kat világszerte nélkülözhetetlen eszközzé tette a mesterséges intelligencia kutatásában és fejlesztésében.

Jensen Huang úr beszédet mond a díjátadó ünnepségen.

A GPU-k elengedhetetlenné váltak a modern mesterséges intelligencia kutatásában, felgyorsítva az innovációkat olyan területeken, mint a beszédfelismerés, az önvezető autók, az orvosi képalkotás és a nyelvi feldolgozás. Napjainkban a GPU-gyorsított mélytanulás olyan fejlesztéseket hajt végre, mint a mai népszerű MI-modellek, valamint diagnosztikai és egészségügyi eszközök, amelyek világszerte emberek millióinak javát szolgálják.

„Megtiszteltetés számomra, hogy olyan barátaim és nagyszerű tudósok jelenlétében vehetem át a VinFuture fődíját, mint Yoshua Bengio professzor, Geoffrey Hinton és Yann LeCun.”

„Ez a VinFuture Alapítvány elismerése a mesterséges intelligencia áttörési potenciáljáért minden iparágban. Megtiszteltetés számomra, hogy ezt a díjat az NVIDIA-nál dolgozó kollégáim nevében vehetem át, akik életüket a számítástechnikának és a kapcsolódó területeknek szentelték” – mondta Jen-Hsun Huang úr.

Yann LeCun professzor

Yann LeCun professzort, a Meta vezető mesterséges intelligencia-tudósát a konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek) fejlesztésében végzett úttörő munkájáért ismerik el, amelyek kulcsfontosságú paradigmát jelentenek a képfelismerés és a mélytanulási technológiák fejlesztésében.

Az 1980-as évek végén a CNN-ekkel végzett munkája lefektette a hierarchikus képi jellemzők automatikus tanulásának alapjait, ami kulcsfontosságú olyan feladatokban, mint az objektumészlelés és az arcfelismerés.

LeCun professzor innovációi felforgatták a képfeldolgozást alkalmazó iparágakat, az orvosi diagnosztikától az önvezető autókig. A CNN-ek mára szabványossá váltak a mesterséges intelligencia alkalmazásokban, amelyeket nap mint nap emberek milliárdjai használnak, és központi szerepet játszanak olyan technológiák fejlesztésében, mint az arcfelismerés és az orvosi képfeldolgozás.

Yann LeCun professzor elmondta, hogy a VinFuture 2024 trófea alakja nagyon hasonlít egy neurális modellhez, neuronok kapcsolódásával. Ez a szimbólum nagyon illik a munkájához.

„A gépek képesek tanulni, még nem úgy, mint az emberek, de jó úton haladunk. Szerintem a mesterséges intelligencia továbbfejlődhet, okosabbá válhat. A mesterséges intelligencia segít bővíteni az emberi intelligenciát, sőt, a mesterséges intelligencia már megtette ezt elődeitől kezdve” – mondta.

A szakértő szerint a mesterséges intelligencia asszisztensei egyre okosabbak lehetnek, és ahogy folytatjuk a mesterséges intelligencia nyelvi, kulturális és értékbeli képzését, az emberi adatok kincsesbányáját fogja létrehozni, amelyet meg kell osztani, a tudást terjeszteni a világban, előmozdítva a tudomány, az orvostudomány és a technológia fejlődését.

Fei-Fei Li professzor

Fei-Fei Li professzor, a Stanford Egyetem munkatársa, az Egyesült Államokbeli Stanford Egyetem munkatársa, a számítógépes látás területén és az ImageNet adatkészlet fejlesztésében betöltött úttörő szerepéért ismert. Az ImageNet projekt vezetésével forradalmasította a képfelismerést azáltal, hogy egy nagyméretű, címkézett adatkészletet hozott létre, amely lehetővé tette a gépek számára, hogy pontosabban felismerjék és osztályozzák az objektumokat.

Az ImageNet lefektette a mélytanulási modellek betanításának alapjait, és ösztönözte olyan feladatok fejlesztését, mint az objektumfelismerés, az arcfelismerés és a képosztályozás. Li professzor munkája kiváló példa az adatok fontosságára a mesterséges intelligencia rendszerek betanításában, befolyásolva a számos területen alkalmazott adatvezérelt megközelítést.

Li professzor hozzájárulásai átalakították a mélytanulási rendszerek vizuális információk feldolgozásának és megértésének módját, lehetővé téve az olyan területeken elért előrelépéseket, mint az önvezető rendszerek, az orvosi diagnosztika és az intelligens biztonsági rendszerek. Azzal, hogy a gépek látásának és értelmezésének határait feszegette, munkája lendületet adott az innovációnak a számítógépes látás területén, és az egész társadalom javára vált.

A VinFuture Alapítvány által 2020-ban kezdeményezett díjat minden évben olyan áttörést hozó tudományos és technológiai találmányoknak ítélik oda, amelyek érdemi változásokat hozhatnak az emberek életében. Négy évad után 37 tudóst tüntettek ki. A teljes díj értéke 4,5 millió USD, beleértve egy 3 millió USD-s fődíjat és 3 különdíjat, egyenként 500 000 USD-val, 3 kategóriában: Női tudósok, Fejlődő országokból származó tudósok és Új területeket kutató tudósok.

Ha Cuong

[hirdetés_2]
Forrás