Kik voltak az 5 mesterséges intelligencia óriás, akiket nemrégiben kitüntettek a VinFuture 2024-en?

Tegnap este (december 6-án) öt tudósnak ítélték oda a VinFuture 2024 fődíját, melynek 3 millió dolláros (több mint 76 milliárd VND) érdeme. A díjat Yoshua Bengio, Geoffrey E. Hinton, Jensen Huang, Yann LeCun és Fei-Fei Li kapta a mélytanulás előmozdításához való úttörő hozzájárulásukért.

A díjbizottság megjegyezte, hogy a mélytanulás terén elért eredmények a technológiai innováció úttörő 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 számos területen, például az egészségügyben, az automatizálásban és a pénzügyi szolgáltatásokban jelentős előrelépéseket eredményez, ezáltal alakítva a jövőbeli innovációkat. Ezek az új technológiai alkalmazások képesek átalakítani milliók életét az üzleti és egészségügyi hatékonyság javításával.

Yoshia Bengio professzor

Yoshua Bengio professzor a Mila Kutatóintézet alapítója, amely a mesterséges neurális hálózatokra összpontosít, beleértve a reprezentációs tanulás és a generatív modellek terén elért jelentős előrelépéseket.

Hozzájárulásai a modern mélytanulási rendszerek, különösen a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) elengedhetetlen részévé váltak. Munkássága elősegítette olyan eszközök fejlesztését, mint a virtuális asszisztensek és a nyelvi fordítóeszközök, lehetővé téve világszerte emberek milliói számára, hogy hozzáférjenek ezekhez a technológiákhoz. Kutatásai továbbra is formálják a mélytanulással kapcsolatos területeket, a robotikától a személyre szabott orvoslás fejlesztéséig.

Yoshia Bengio professzor (bal szélen)

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 kezelésére, például az egészségügy javítására és a fenntartható környezeti fejlődés előmozdítására.

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 gondolt arra, hogy milyen jelentősek lesznek a mai társadalom számára a fejlődések és sikerek.

„A mesterséges intelligencia csak akkor kínálhat óriási előnyöket, ha megfelelően irányítjuk. Meg kell értenünk a kihívás mértékét, és felelősséget kell vállalnunk a mesterséges intelligencia sikeres megvalósításáért” – hangsúlyozta.

Geoffrey Hinton professzor

A kanadai Torontói Egyetem professzora, Geoffrey Hinton vezető szerepéért és a neurális hálózatok architektúrájának alapkutatásáért 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 standard eszközévé vált, és a kép- és beszédfelismerés fejlődéséhez vezetett.

Geoffrey Hinton professzor. (Fotó: TVP)

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

A díjátadó ünnepségen Geoffrey E. Hinton professzor elmondta, hogy Yoshua Bengio és Yann LeCun professzorokkal együtt életüket a neurális hálózati technológia fejlesztésének szentelték. Örömét fejezte ki amiatt, hogy a VinFuture elismerte Jen-Hsun Huang hozzájárulását a mesterséges intelligenciához szükséges számítógépes szoftverek fejlesztéséhez, valamint Fei-Fei Li professzor hozzájárulását a big data szolgáltatásához – ez az elem bizonyította e technológia hatékonyságát.

Jensen Huang úr

Jensen Huang, az NVIDIA elnöke elismert vezető szerepéért, amellyel a grafikus processzorokat (GPU-kat) a mélytanulás és a gyorsított számítástechnika hatékony eszközeivé alakította.

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 teszi a neurális hálózatok gyors betanítását, és a GPU-kat világszerte nélkülözhetetlen eszközzé teszi a mesterséges intelligencia kutatásában és fejlesztésében.

Jensen Huang beszédet mond a díjátadó ünnepségen.

A GPU-k alapvető elemévé váltak a modern mesterséges intelligencia kutatásának, felgyorsítva az innovációt olyan területeken, mint a beszédfelismerés, az önvezető autók, az orvosi képfeldolgozás és a nyelvi feldolgozás. Napjainkban a GPU-gyorsított mélytanulás számos előrelépést hajt, például a jelenlegi népszerű MI-modelleket és az egészségügyi diagnosztikai és gondozási eszközöket, amelyek világszerte emberek millióinak javát szolgálják.

„Nagy megtiszteltetés számomra, hogy a VinFuture Nagydíjat olyan barátaim és kiemelkedő tudósok jelenlétében vehetem át, mint Yoshua Bengio professzor, Geoffrey Hinton és Yann LeCun.”

„A VinFuture Alapítvány ezzel elismeri a mesterséges intelligencia területén rejlő úttörő potenciálunkat minden iparágban. Megtiszteltetés számomra, hogy átvehetem ezt a díjat, képviselve az NVIDIA-nál dolgozó kollégáimat, akik életüket és karrierjüket a számítástechnikának és a kapcsolódó területeknek szentelték” – mondta Jen-Hsun Huang.

Yann LeCun professzor

Yann LeCun professzor, a Meta mesterséges intelligencia tudományért felelős igazgatója a konvolúciós neurális hálózatok (CNN) fejlesztésében végzett úttörő munkájáért ismert. Ezek kulcsfontosságú modellek a képfelismerő és a mélytanulási technológiák fejlesztésében.

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

Yann LeCun professzor.

LeCun professzor innovációi áttörést hoztak a képfeldolgozási technológiát alkalmazó iparágakban, az orvosi diagnosztikától az önvezető autókig. A CNN-ek mára szabványossá váltak a mesterséges intelligencia alkalmazásokban, amelyeket nap mint nap emberek milliárdjai használnak, központi szerepet játszva olyan technológiák fejlesztésében, mint az arcfelismerés és az orvosi képfeldolgozás.

Yann LeCun professzor elmondta, hogy a VinFuture 2024 trófea nagyon hasonlít egy neurális hálózatra, annak összekapcsolódó neuronjaival. Ez a szimbólum valóban illik a munkájához.

„A gépek képesek tanulni, bár még nem olyan mértékben, mint az emberek, de haladunk e cél felé. Úgy gondolom, hogy a mesterséges intelligencia még tovább fejlődhet, okosabbá válhat. A mesterséges intelligencia segít bővíteni az emberi intelligenciát; sőt, a mesterséges intelligencia már megtette ezt elődeinél is” – mondta.

A mesterséges intelligencia által támogatott asszisztensek okosabbá válhatnak, és ahogy folyamatosan képzzük őket nyelvi, kulturális és értékbeli téren, emberi adatok kincsesbányáját hozzák létre, amelyet meg kell osztani, globálisan bővítve a tudást és előmozdítva a tudomány, az orvostudomány és a technológia fejlődését – jelentette ki a szakértő.

Fei-Fei Li professzor

Az egyesült államokbeli Stanford Egyetem professzora, Fei-Fei Li, úttörő hozzájárulásáért ismert a számítógépes látás területén és az ImageNet adatkészlet fejlesztésében. Az ImageNet projektben betöltött vezető szerepe forradalmasította a képfelismerést azáltal, hogy egy nagyméretű, címkézett adatkészletet hozott létre, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy pontosabban azonosítsák és osztályozzák az objektumokat.

Fei-Fei Li professzor elfoglalt volt, ezért nem tudott Vietnámba utazni, hogy átvegye a díjat.

Az ImageNet lefektette a mélytanulási modellek alapjait, és előmozdította 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 mélytanuló rendszerek vizuális információk feldolgozását és megértését, elősegítve az olyan területeken elért fejlődést, mint az önvezető rendszerek, az orvosi diagnosztika és az intelligens biztonsági rendszerek. Azzal, hogy kitágította a gépek megfigyelési és értelmezési képességeinek határait, munkája innovációt ösztönzött a számítógépes látás területén, és az egész társadalom javára vált.

A 2020-ban életre hívott VinFuture Alapítvány díját minden évben olyan úttörő tudományos és technológiai találmányoknak ítélik oda, amelyek érdemi változásokat hozhatnak az emberek életében. Négy szezon után 37 tudóst tüntettek ki. A teljes díjazás 4,5 millió dollár, beleértve egy 3 millió dolláros fődíjat és három, egyenként 500 000 dolláros különdíjat, három kategóriában: Női tudós, Fejlődő országokból származó tudós és Feltörekvő területeket kutató tudós.

Ha Cuong

Forrás: https://vtcnews.vn/5-ong-lon-ai-vua-duoc-vinfuture-2024-vinh-danh-la-ai-ar911993.html