VinFuture 2024 で表彰された 5 人の AI 巨人とは誰でしょうか?

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昨夜（12月6日）、300万米ドル（760億ベトナムドン以上）相当のVinFuture 2024メイン賞が、ディープラーニングの進歩を前進させる画期的な貢献をした5人の科学者、Yoshua Bengio、Geoffrey E. Hinton、Jensen Huang、Yann LeCun、Fei-Fei Liに授与されました。

授賞委員会は、ディープラーニングの進歩により、機械が膨大な量のデータから「学習」し、画像認識、自然言語処理、意思決定などのタスクで驚異的な精度を達成できる画期的な技術革新の新時代が到来したと指摘した。

2012年以降、ディープラーニングはヘルスケア、自動化、金融サービスといった分野における大きな進歩を推進する重要なツールとなり、イノベーションの未来を形作っています。新たなテクノロジーの応用は、ビジネスとヘルスケアに効率をもたらし、何百万人もの人々の生活に変革をもたらす可能性があります。

ヨシュア・ベンジオ教授

ヨシュア・ベンジオ教授は、表現学習と生成モデルの重要な進歩を含む人工ニューラルネットワーク（ニューロン）を研究するミラ研究所の創設者です。

彼の貢献は、現代のディープラーニングシステム、特に自然言語処理（NLP）において不可欠なものとなっています。彼の研究は、バーチャルアシスタントや言語翻訳といったツールの開発を可能にし、世界中の何百万人もの人々がこれらの技術を利用できるようにしました。彼の研究は、ロボット工学から個別化医療に至るまで、ディープラーニング関連分野に新たな風を吹き込み続けています。

Bengioのイノベーションは、システムが「学習」し、驚異的な精度でデータを生成することを可能にします。これらのイノベーションは、医療の向上や環境の持続可能性の促進といった地球規模の課題を解決するためのAIベースのソリューションを構築する上で特に重要です。

授賞式で講演した教授は、AIとの歩みを振り返りました。それは20年前、ニューラルネットワークに興味を持ち、知能の背後にある原理を理解したいと思ったことから始まりました。当時は、AIの進歩と成功が今日の社会にどれほど大きな影響を与えるか、想像もしていませんでした。

「AIは、私たちが適切に導いてこそ、大きな利益をもたらすことができる。私たちは課題の大きさを理解し、AIを成功させる責任を負わなければならない」と彼は強調した。

ジェフリー・ヒントン教授

カナダ、トロント大学のジェフリー・ヒントン教授は、ニューラルネットワークアーキテクチャにおけるリーダーシップと基礎研究で高く評価されています。1986年にデイビッド・ルメルハート、ロナルド・ウィリアムズと共著した論文では、バックプロパゲーションアルゴリズムによって学習されたニューラルネットワークにおける分散表現を実証しました。この手法は人工知能分野の標準ツールとなり、画像認識と音声認識の進歩につながりました。

ヒントン教授は、ディープニューラルネットワークのアーキテクチャを改良し、大規模なデータセットを使用してそれらをトレーニングすることで、人工知能の研究と応用に新たな方向性を開拓し、人工知能モデルと自律システムの開発の進歩への道を切り開きました。

授賞式でジェフリー・E・ヒントン教授は、自身、ヨシュア・ベンジオ教授、そしてヤン・ルカン氏がニューラルネットワーク技術の開発に人生を捧げてきたと述べました。また、VinFutureが、人工知能に必要なコンピュータソフトウェアの開発におけるジェン・シュン・ファン氏、そしてこの技術の有効性を証明する要素であるビッグデータの提供におけるフェイ・フェイ・リー教授の貢献を評価したことを嬉しく思います。

ジェンセン・ファン氏

NVIDIA 社長のジェンスンフアン氏は、グラフィックスプロセッシングユニット (GPU) をディープラーニングとアクセラレーションコンピューティングのための強力なツールに変革する先見性のあるリーダーシップが高く評価されました。

CUDA（Compute Unified Device Architecture）プラットフォームの開発により、GPUプログラミングはディープラーニングの膨大な計算需要を効率的に処理できるようになりました。この画期的な進歩により、ニューラルネットワークの迅速な学習が可能になり、GPUは世界中のAI研究開発において不可欠なツールとなりました。

GPUは現代のAI研究に不可欠な存在となり、音声認識、自動運転、医用画像、言語処理といった分野におけるイノベーションを加速させています。今日、GPUアクセラレーションによるディープラーニングは、人気のAIモデルや診断・医療ツールなどの進歩を支え、世界中の何百万人もの人々に恩恵をもたらしています。

「ヨシュア・ベンジオ教授、ジェフリー・ヒントン教授、ヤン・ルカン教授などの友人や偉大な科学者たちの前で、VinFutureの最高賞を受け取ることができて光栄です。

これは、あらゆる業界におけるAIの画期的な可能性に対するVinFuture Foundationからの表彰です。コンピューターサイエンスと関連分野に人生を捧げてきたNVIDIAの同僚たちを代表して、この賞を受け取ることができ、光栄に思います」とジェンスン・フアン氏は述べています。

ヤン・ルカン教授

Meta の主任 AI 科学者である Yann LeCun 教授は、画像認識とディープラーニング技術の開発における重要なパラダイムである畳み込みニューラルネットワーク (CNN) の開発における先駆的な業績で知られています。

1980 年代後半の CNN に関する研究は、物体検出や顔認識などのタスクに不可欠な階層的画像特徴の自動学習の基礎を築きました。

ルカン教授のイノベーションは、医療診断から自動運転まで、画像処理を利用する産業に破壊的な変化をもたらしました。CNNは、数十億人が毎日利用する人工知能アプリケーションの標準となり、顔認識や医療画像処理などの技術開発において中心的な役割を果たしています。

ヤン・ルカン教授は、VinFuture 2024のトロフィーはニューロンのつながりを表現した神経モデルに非常に似た形をしていると語りました。このシンボルは教授の研究に非常によく合っています。

「機械は学習できます。まだ人間のようにはいきませんが、近づいています。AIはさらに発展し、より賢くなると考えています。AIは人間の知能を拡張するのに役立ちます。実際、AIは先駆者たちからそうしてきました」と彼は述べた。

AIアシスタントはより賢くなり、私たちがAIに言語、文化、価値観についてトレーニングを続けると、共有すべき人間のデータの宝庫が生まれ、知識が世界に広がり、科学、医学、テクノロジーの進歩が促進されるだろうと専門家は述べた。

フェイフェイ・リー教授

米国スタンフォード大学のフェイフェイ・リー教授は、コンピュータービジョン分野における先駆的な貢献とImageNetデータセットの開発が評価されました。ImageNetプロジェクトにおけるリー教授のリーダーシップは、機械による物体の認識と分類をより正確に行える大規模なラベル付きデータセットを作成することで、画像認識に革命をもたらしました。

ImageNetはディープラーニングモデルの学習基盤を築き、物体検出、顔認識、画像分類といったタスクの発展を促しました。Li教授の研究は、人工知能システムの学習におけるデータの重要性を示す好例であり、多くの分野で用いられるデータ駆動型アプローチに影響を与えています。

リー教授の貢献は、ディープラーニングシステムが視覚情報を処理・理解する方法を変革し、自動運転、医療診断、インテリジェントセキュリティシステムなどの分野の進歩を可能にしました。機械が認識・解釈できるものの限界を押し広げることで、彼女の研究はコンピュータービジョン分野におけるイノベーションを加速させ、社会全体に利益をもたらしました。

この賞は、VinFuture財団が2020年に創設したもので、人々の生活に意義ある変化をもたらす可能性のある画期的な科学技術の発明に毎年授与されます。4シーズンを経て、これまでに37名の科学者が受賞しました。賞金総額は450万米ドルで、300万米ドルの正賞1件と、各50万米ドルの特別賞3件で構成され、女性科学者、発展途上国の科学者、新分野を研究する科学者の3つのカテゴリーに分かれています。

ハ・クオン

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