Których 5 gigantów sztucznej inteligencji zostało uhonorowanych przez VinFuture 2024?

[reklama_1]

Wczoraj wieczorem (6 grudnia) główną nagrodę VinFuture 2024 o wartości 3 milionów dolarów (ponad 76 miliardów VND) przyznano 5 naukowcom : Yoshua Bengio, Geoffrey E. Hinton, Jensen Huang, Yann LeCun i Fei-Fei Li za ich przełomowy wkład w rozwój głębokiego uczenia się.

Komitet przyznający nagrody zauważył, że postęp w dziedzinie głębokiego uczenia zapoczątkował nową erę innowacji technologicznych, umożliwiając maszynom „uczenie się” z ogromnych ilości danych i osiąganie niesamowitej dokładności w takich zadaniach, jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i podejmowanie decyzji.

Od 2012 roku uczenie głębokie stało się kluczowym narzędziem napędzającym znaczący postęp w takich obszarach jak opieka zdrowotna, automatyzacja i usługi finansowe, kształtując przyszłość innowacji. Zastosowania nowych technologii mogą odmienić życie milionów ludzi, zwiększając efektywność biznesu i opieki zdrowotnej.

Profesor Yoshua Bengio

Profesor Yoshua Bengio jest założycielem Instytutu Mila, którego badania skupiają się na sztucznych sieciach neuronowych (neuronach), w tym na ważnych postępach w dziedzinie uczenia się reprezentacji i modeli generatywnych.

Jego wkład stał się nieodzowny dla współczesnych systemów głębokiego uczenia, zwłaszcza w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego (NLP). Jego praca umożliwiła rozwój narzędzi takich jak wirtualni asystenci i tłumacze językowi, dając milionom ludzi na całym świecie dostęp do tych technologii. Jego badania nadal kształtują dziedziny związane z głębokim uczeniem, od robotyki po medycynę spersonalizowaną.

Innowacje Bengio pozwalają systemom „uczyć się” i generować dane z niesamowitą dokładnością. Innowacje te są szczególnie ważne w tworzeniu rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, które pomagają stawić czoła globalnym wyzwaniom, takim jak poprawa opieki zdrowotnej i promowanie zrównoważonego rozwoju środowiska.

Przemawiając podczas ceremonii wręczenia nagród, profesor wspominał swoją przygodę ze sztuczną inteligencją, która rozpoczęła się 20 lat temu, kiedy zainteresował się sieciami neuronowymi i chciał zrozumieć zasady rządzące inteligencją. Nie zdawał sobie wówczas sprawy, jak wielki wpływ na dzisiejsze społeczeństwo będzie miał jej postęp i sukces.

„Sztuczna inteligencja może przynieść ogromne korzyści tylko wtedy, gdy będziemy nią odpowiednio zarządzać. Musimy zrozumieć skalę wyzwania i wziąć odpowiedzialność za sukces sztucznej inteligencji” – podkreślił.

Profesor Geoffrey Hinton

Profesor Geoffrey Hinton z Uniwersytetu w Toronto w Kanadzie jest doceniany za swoje przywództwo i fundamentalne prace nad architekturą sieci neuronowych. Jego artykuł z 1986 roku, napisany wspólnie z Davidem Rumelhartem i Ronaldem Williamsem, zademonstrował rozproszone reprezentacje w sieciach neuronowych trenowanych algorytmem propagacji wstecznej. Metoda ta stała się standardowym narzędziem w dziedzinie sztucznej inteligencji i doprowadziła do postępu w rozpoznawaniu obrazu i mowy.

Udoskonalając architekturę głębokich sieci neuronowych i wykorzystując duże zbiory danych do ich trenowania, profesor Hinton wytyczył nowe kierunki badań i zastosowań sztucznej inteligencji, torując tym samym drogę postępowi w rozwoju modeli sztucznej inteligencji i systemów autonomicznych.

Przemawiając podczas ceremonii wręczenia nagród, profesor Geoffrey E. Hinton powiedział, że on, profesor Yoshua Bengio i Yann LeCun poświęcili swoje życie rozwojowi technologii sieci neuronowych. Z zadowoleniem przyjął również uznanie VinFuture dla wkładu pana Jen-Hsun Huanga w rozwój oprogramowania komputerowego niezbędnego dla sztucznej inteligencji, a także profesor Fei-Fei Li w dostarczanie danych o dużych zbiorach danych – czynnika, który dowiódł skuteczności tej technologii.

Pan Jensen Huang

Prezes firmy NVIDIA, Jensen Huang, został doceniony za wizjonerskie przywództwo w przekształcaniu jednostek przetwarzania grafiki (GPU) w potężne narzędzia do głębokiego uczenia się i przyspieszonych obliczeń.

Rozwój platformy CUDA (Compute Unified Device Architecture) umożliwił programowaniu GPU efektywne radzenie sobie z ogromnymi wymaganiami obliczeniowymi głębokiego uczenia. Ten przełom umożliwił szybkie szkolenie sieci neuronowych i uczynił GPU niezbędnym narzędziem w badaniach i rozwoju sztucznej inteligencji na całym świecie.

Pan Jensen Huang przemawia podczas ceremonii wręczenia nagród.

Procesory graficzne (GPU) stały się niezbędne dla współczesnych badań nad sztuczną inteligencją (AI), przyspieszając innowacje w takich obszarach jak rozpoznawanie mowy, autonomiczna jazda, obrazowanie medyczne i przetwarzanie języka. Obecnie głębokie uczenie wspomagane przez GPU napędza postęp technologiczny, taki jak popularne modele AI oraz narzędzia diagnostyczne i medyczne, przynosząc korzyści milionom ludzi na całym świecie.

„Jestem zaszczycony, że mogę odebrać główną nagrodę VinFuture w obecności przyjaciół i wybitnych naukowców, takich jak profesor Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton i Yann LeCun.

„To wyróżnienie od Fundacji VinFuture za przełomowy potencjał sztucznej inteligencji we wszystkich branżach. Jestem zaszczycony, że mogę odebrać tę nagrodę w imieniu moich kolegów z firmy NVIDIA, którzy poświęcili swoje życie informatyce i pokrewnym dziedzinom” – powiedział Jen-Hsun Huang.

Profesor Yann LeCun

Profesor Yann LeCun, główny naukowiec zajmujący się sztuczną inteligencją w Meta, został doceniony za pionierską pracę nad rozwojem splotowych sieci neuronowych (CNN), kluczowego paradygmatu w rozwoju technologii rozpoznawania obrazów i głębokiego uczenia się.

Jego prace nad sieciami CNN pod koniec lat 80. XX wieku położyły podwaliny pod automatyczne uczenie się hierarchicznych cech obrazu, co jest kluczowe w takich zadaniach, jak wykrywanie obiektów i rozpoznawanie twarzy.

Innowacje profesora LeCuna napędzają rewolucję w branżach wykorzystujących przetwarzanie obrazu, od diagnostyki medycznej po autonomiczne pojazdy. Sieci neuronowe (CNN) stały się obecnie standardem w aplikacjach sztucznej inteligencji, z których korzystają miliardy ludzi każdego dnia, odgrywając kluczową rolę w rozwoju technologii takich jak rozpoznawanie twarzy i przetwarzanie obrazów medycznych.

Profesor Yann LeCun dodał, że puchar VinFuture 2024 ma kształt bardzo zbliżony do modelu neuronowego, z połączeniami neuronów. Ten symbol idealnie pasuje do jego pracy.

„Maszyny potrafią się uczyć, jeszcze nie tak jak ludzie, ale jesteśmy na dobrej drodze. Myślę, że sztuczna inteligencja może się dalej rozwijać, stawać się mądrzejsza. Sztuczna inteligencja pomaga nam rozwijać ludzką inteligencję – w rzeczywistości sztuczna inteligencja zrobiła to samo, co jej poprzednicy” – powiedział.

Asystenci AI mogą stawać się mądrzejsi, a w miarę jak będziemy szkolić AI w zakresie języka, kultury i wartości, powstanie kopalnia danych o ludziach, którymi trzeba się dzielić, rozprzestrzeniając wiedzę na cały świat, promując postęp w nauce, medycynie i technologii – powiedział ekspert.

Profesor Fei-Fei Li

Profesor Fei-Fei Li z Uniwersytetu Stanforda w USA jest doceniana za pionierski wkład w dziedzinie wizji komputerowej i rozwój zbioru danych ImageNet. Jej kierownictwo w projekcie ImageNet zrewolucjonizowało rozpoznawanie obrazów, tworząc obszerny, oznakowany zbiór danych, który umożliwił maszynom dokładniejsze rozpoznawanie i klasyfikowanie obiektów.

Sieć ImageNet położyła podwaliny pod szkolenie modeli głębokiego uczenia i przyspieszyła rozwój zadań takich jak wykrywanie obiektów, rozpoznawanie twarzy i klasyfikacja obrazów. Praca profesora Li jest doskonałym przykładem znaczenia danych w szkoleniu systemów sztucznej inteligencji, wpływając na podejście oparte na danych stosowane w wielu dziedzinach.

Wkład profesor Li zrewolucjonizował sposób, w jaki systemy głębokiego uczenia przetwarzają i rozumieją informacje wizualne, umożliwiając postęp w takich dziedzinach jak autonomiczna jazda, diagnostyka medyczna i inteligentne systemy bezpieczeństwa. Przesuwając granice tego, co maszyny potrafią widzieć i interpretować, jej praca napędza innowacje w dziedzinie wizji komputerowej i przynosi korzyści całemu społeczeństwu.

Nagroda, ustanowiona przez Fundację VinFuture w 2020 roku, przyznawana jest corocznie przełomowym wynalazkom naukowym i technologicznym, które mają potencjał do znaczącej zmiany w życiu ludzi. Po czterech sezonach uhonorowano 37 naukowców. Łączna wartość nagrody wynosi 4,5 miliona dolarów, w tym jedną nagrodę główną w wysokości 3 milionów dolarów oraz trzy nagrody specjalne w wysokości 500 000 dolarów każda, w trzech kategoriach: Kobiety Naukowcy, Naukowcy z Krajów Rozwijających się oraz Naukowcy Badający Nowe Dziedziny.

Ha Cuong

Źródło