Quali sono i 5 giganti dell'IA premiati di recente a VinFuture 2024?

VTC News•07/12/2024

Ieri sera (6 dicembre), il premio principale di VinFuture 2024, del valore di 3 milioni di dollari (oltre 76 miliardi di VND), è stato assegnato a cinque scienziati : Yoshua Bengio, Geoffrey E. Hinton, Jensen Huang, Yann LeCun e Fei-Fei Li, per i loro contributi innovativi al progresso del deep learning.

Il comitato di premiazione ha osservato che i progressi nel deep learning hanno inaugurato un'era rivoluzionaria di innovazione tecnologica, consentendo alle macchine di "imparare" da enormi quantità di dati e di raggiungere un'incredibile precisione in compiti come il riconoscimento di immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e il processo decisionale.

Dal 2012, il deep learning è diventato uno strumento chiave per importanti progressi in molti settori come la sanità, l'automazione e i servizi finanziari, plasmando così l'innovazione del futuro. Queste nuove applicazioni tecnologiche hanno il potenziale per trasformare la vita di milioni di persone, migliorando l'efficienza aziendale e sanitaria.

Il professor Yoshia Bengio

Il professor Yoshua Bengio è il fondatore del Mila Research Institute, che si concentra sulle reti neurali artificiali, con particolare attenzione ai progressi significativi nell'apprendimento delle rappresentazioni e nei modelli generativi.

I suoi contributi sono diventati parte integrante dei moderni sistemi di apprendimento profondo, in particolare nell'ambito dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Il suo lavoro ha facilitato lo sviluppo di strumenti come assistenti virtuali e strumenti di traduzione automatica, consentendo a milioni di persone in tutto il mondo di accedere a queste tecnologie. La sua ricerca continua a plasmare settori correlati all'apprendimento profondo, dalla robotica allo sviluppo della medicina personalizzata.

Il professor Yoshia Bengio (all'estrema sinistra)

Le innovazioni di Bengio consentono ai sistemi di "apprendere" e generare dati con incredibile precisione. Queste innovazioni sono particolarmente importanti per la creazione di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale per affrontare sfide globali, come il miglioramento dell'assistenza sanitaria e la promozione dello sviluppo ambientale sostenibile.

Intervenendo alla cerimonia di premiazione, il professore ha ripercorso il suo percorso nel campo dell'intelligenza artificiale, iniziato 20 anni fa quando si interessò alle reti neurali e volle comprenderne i principi. All'epoca, non immaginava quanto significativi sarebbero stati i progressi e i successi odierni in questo campo per la società.

"L'intelligenza artificiale può offrire enormi vantaggi solo se la gestiamo in modo appropriato. Dobbiamo comprendere la portata della sfida e assumerci la responsabilità della sua implementazione di successo", ha sottolineato.

Professor Geoffrey Hinton

Il professor Geoffrey Hinton dell'Università di Toronto, in Canada, è riconosciuto per la sua leadership e la sua ricerca fondamentale sull'architettura delle reti neurali. Il suo articolo del 1986, scritto in collaborazione con David Rumelhart e Ronald Williams, ha dimostrato la possibilità di realizzare rappresentazioni distribuite in reti neurali addestrate con l'algoritmo di retropropagazione. Questo metodo è diventato uno strumento standard nell'intelligenza artificiale e ha portato a progressi nel riconoscimento di immagini e del parlato.

Perfezionando l'architettura delle reti neurali profonde e utilizzando grandi insiemi di dati per addestrarle, il professor Hinton ha aperto nuove strade per la ricerca e le applicazioni dell'intelligenza artificiale, spianando così la strada a progressi nello sviluppo di modelli di IA e sistemi automatizzati.

Intervenendo alla cerimonia di premiazione, il professor Geoffrey E. Hinton ha affermato che lui, i professori Yoshua Bengio e Yann LeCun hanno dedicato la loro vita allo sviluppo della tecnologia delle reti neurali. Ha inoltre espresso la sua soddisfazione per il riconoscimento da parte di VinFuture del contributo di Jen-Hsun Huang nello sviluppo del software necessario per l'intelligenza artificiale, nonché di quello della professoressa Fei-Fei Li per aver fornito i big data, un elemento che ha dimostrato l'efficacia di questa tecnologia.

Il signor Jensen Huang

Jensen Huang, presidente di NVIDIA, è riconosciuto per la sua leadership visionaria nella trasformazione delle unità di elaborazione grafica (GPU) in potenti strumenti per il deep learning e il calcolo accelerato.

Lo sviluppo della piattaforma CUDA (Compute Unified Device Architecture) ha permesso alla programmazione delle GPU di gestire in modo efficiente le enormi esigenze computazionali del deep learning. Questa innovazione consente un addestramento rapido delle reti neurali e rende le GPU uno strumento essenziale nella ricerca e nello sviluppo dell'intelligenza artificiale in tutto il mondo.

Jensen Huang interviene alla cerimonia di premiazione.

Le GPU sono diventate un elemento essenziale nella moderna ricerca sull'intelligenza artificiale, accelerando l'innovazione in campi come il riconoscimento vocale, le auto a guida autonoma, l'elaborazione di immagini mediche e l'elaborazione del linguaggio. Oggi, il deep learning accelerato dalle GPU sta guidando molti progressi, come i modelli di IA più diffusi e gli strumenti di diagnosi e cura in ambito sanitario, a beneficio di milioni di persone in tutto il mondo.

"Sono profondamente onorato di ricevere il Gran Premio VinFuture alla presenza dei miei amici e di illustri scienziati come il professor Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton e Yann LeCun."

"Questo premio, conferito dalla VinFuture Foundation, rappresenta un riconoscimento del nostro potenziale rivoluzionario nell'ambito dell'intelligenza artificiale in tutti i settori. Sono onorato di riceverlo, a nome dei miei colleghi di NVIDIA che hanno dedicato la loro vita e la loro carriera all'informatica e ai campi correlati", ha dichiarato Jen-Hsun Huang.

Professor Yann LeCun

Il professor Yann LeCun, direttore della divisione AI Science di Meta, è riconosciuto per il suo lavoro pionieristico nello sviluppo delle reti neurali convoluzionali (CNN). Questi modelli sono fondamentali per lo sviluppo del riconoscimento delle immagini e delle tecnologie di apprendimento profondo.

Il suo lavoro sulle reti neurali convoluzionali (CNN) alla fine degli anni '80 ha gettato le basi per l'apprendimento automatico delle caratteristiche gerarchiche delle immagini, fondamentale in compiti come il rilevamento di oggetti e il riconoscimento facciale.

Le innovazioni del professor LeCun hanno portato a scoperte rivoluzionarie in settori che utilizzano la tecnologia di elaborazione delle immagini, dalla diagnostica medica alla guida autonoma. Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono ormai diventate uno standard nelle applicazioni di intelligenza artificiale utilizzate quotidianamente da miliardi di persone, svolgendo un ruolo centrale nello sviluppo di tecnologie come il riconoscimento facciale e l'elaborazione di immagini mediche.

Il professor Yann LeCun ha spiegato che il trofeo VinFuture 2024 assomiglia molto a una rete neurale, con i suoi neuroni interconnessi. Questo simbolo si addice perfettamente al suo lavoro.

"Le macchine possono imparare, anche se non ancora allo stesso livello degli esseri umani, ma ci stiamo muovendo verso questo obiettivo. Credo che l'intelligenza artificiale possa svilupparsi ulteriormente, diventando ancora più intelligente. L'IA ci aiuta ad ampliare l'intelligenza umana; in realtà, l'IA lo ha già fatto nelle sue generazioni precedenti", ha affermato.

Gli assistenti basati sull'intelligenza artificiale possono diventare più intelligenti e, continuando ad addestrarli in ambito linguistico, culturale e valoriale, creeranno un tesoro di dati umani che dovranno essere condivisi, ampliando la conoscenza a livello globale e promuovendo il progresso in campo scientifico, medico e tecnologico, ha affermato l'esperto.

Professoressa Fei-Fei Li

La professoressa Fei-Fei Li dell'Università di Stanford, negli Stati Uniti, è riconosciuta per i suoi contributi pionieristici nel campo della visione artificiale e per lo sviluppo del dataset ImageNet. La sua leadership nel progetto ImageNet ha rivoluzionato il riconoscimento delle immagini, creando un ampio dataset etichettato che consente alle macchine di identificare e classificare gli oggetti con maggiore precisione.

ImageNet ha gettato le basi per l'addestramento di modelli di deep learning e ha dato impulso allo sviluppo di attività come il rilevamento di oggetti, il riconoscimento facciale e la classificazione delle immagini. Il lavoro del professor Li è un esempio lampante dell'importanza dei dati nell'addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale, influenzando l'approccio basato sui dati utilizzato in molti campi.

I contributi della professoressa Li hanno trasformato il modo in cui i sistemi di apprendimento profondo elaborano e comprendono le informazioni visive, facilitando progressi in campi come la guida autonoma, la diagnostica medica e i sistemi di sicurezza intelligenti. Ampliando i limiti di ciò che le macchine possono osservare e interpretare, il suo lavoro ha stimolato l'innovazione nel campo della visione artificiale e ha apportato benefici alla società nel suo complesso.

Il VinFuture Foundation Award, istituito nel 2020, viene assegnato annualmente a invenzioni scientifiche e tecnologiche rivoluzionarie con il potenziale di apportare cambiamenti significativi nella vita delle persone. Dopo quattro edizioni, 37 scienziati sono stati premiati. Il montepremi totale ammonta a 4,5 milioni di dollari, di cui un premio principale di 3 milioni di dollari e tre premi speciali di 500.000 dollari ciascuno, suddivisi in tre categorie: Scienziata, Scienziato proveniente da Paesi in via di sviluppo e Scienziato impegnato nella ricerca in campi emergenti.

Ha Cuong

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