Кто эти 5 гигантов в области искусственного интеллекта, недавно удостоенных награды на конференции VinFuture 2024?

Вчера вечером (6 декабря) главный приз VinFuture 2024, оцениваемый в 3 миллиона долларов (более 76 миллиардов вьетнамских донгов), был присужден пяти ученым : Йошуа Бенджио, Джеффри Э. Хинтону, Дженсену Хуангу, Янну ЛеКуну и Фэй-Фэй Ли за их новаторский вклад в развитие глубокого обучения.

Комитет по присуждению наград отметил, что достижения в области глубокого обучения положили начало революционной эре технологических инноваций, позволив машинам «учиться» на основе огромных массивов данных и достигать невероятной точности в таких задачах, как распознавание изображений, обработка естественного языка и принятие решений.

С 2012 года глубокое обучение стало ключевым инструментом, способствующим значительному прогрессу во многих областях, таких как здравоохранение, автоматизация и финансовые услуги, тем самым формируя будущие инновации. Эти новые технологические приложения потенциально могут изменить жизнь миллионов людей, повысив эффективность бизнеса и здравоохранения.

Профессор Йошиа Бенджио

Профессор Йошуа Бенджио является основателем исследовательского института Mila, который специализируется на искусственных нейронных сетях, включая значительные достижения в области обучения представлениям и генеративных моделей.

Его вклад стал неотъемлемой частью современных систем глубокого обучения, особенно в области обработки естественного языка (NLP). Его работа способствовала разработке таких инструментов, как виртуальные помощники и инструменты языкового перевода, что позволило миллионам людей по всему миру получить доступ к этим технологиям. Его исследования продолжают формировать области, связанные с глубоким обучением, от робототехники до разработки персонализированной медицины.

Профессор Йошиа Бенджио (крайний слева)

Инновации компании Bengio позволяют системам «обучаться» и генерировать данные с невероятной точностью. Эти инновации особенно важны для создания решений на основе искусственного интеллекта, направленных на решение глобальных проблем, таких как улучшение здравоохранения и содействие устойчивому развитию окружающей среды.

Выступая на церемонии награждения, профессор вспомнил свой путь в мире искусственного интеллекта, который начался 20 лет назад, когда он заинтересовался нейронными сетями и захотел понять принципы, лежащие в основе интеллекта. В то время он не задумывался о том, насколько значительными будут достижения и успехи в этой области для современного общества.

«Искусственный интеллект может принести огромную пользу только в том случае, если мы будем правильно им руководить. Мы должны понимать масштаб проблемы и взять на себя ответственность за успешное внедрение ИИ», — подчеркнул он.

Профессор Джеффри Хинтон

Профессор Джеффри Хинтон из Университета Торонто (Канада) известен своим лидерством и фундаментальными исследованиями в области архитектуры нейронных сетей. В своей статье 1986 года, написанной в соавторстве с Дэвидом Румельхартом и Рональдом Уильямсом, он продемонстрировал распределенные представления в нейронных сетях, обученных с помощью алгоритма обратного распространения ошибки. Этот метод стал стандартным инструментом в искусственном интеллекте и привел к прогрессу в распознавании изображений и речи.

Профессор Джеффри Хинтон. (Фото: TVP)

Усовершенствовав архитектуру глубоких нейронных сетей и используя большие наборы данных для их обучения, профессор Хинтон открыл новые возможности для исследований и применения искусственного интеллекта, тем самым проложив путь к прогрессу в разработке моделей ИИ и автоматизированных систем.

Выступая на церемонии награждения, профессор Джеффри Э. Хинтон сказал, что он, профессора Йошуа Бенджио и Ян ЛеКун посвятили свою жизнь развитию технологии нейронных сетей. Он также выразил свою радость по поводу того, что VinFuture признал вклад Джен-Хсуна Хуанга в разработку компьютерного программного обеспечения, необходимого для искусственного интеллекта, а также профессора Фэй-Фэй Ли в предоставление больших данных — элемента, доказавшего эффективность этой технологии.

Г-н Дженсен Хуанг

Дженсен Хуанг, председатель совета директоров NVIDIA, известен своим дальновидным лидерством в преобразовании графических процессоров (GPU) в мощные инструменты для глубокого обучения и ускоренных вычислений.

Разработка платформы CUDA (Compute Unified Device Architecture) позволила программировать графические процессоры для эффективного решения масштабных вычислительных задач глубокого обучения. Этот прорыв обеспечивает быструю подготовку нейронных сетей и делает графические процессоры незаменимым инструментом в исследованиях и разработках в области искусственного интеллекта во всем мире.

Дженсен Хуанг выступает на церемонии награждения.

Графические процессоры (GPU) стали неотъемлемым элементом современных исследований в области искусственного интеллекта, ускоряя инновации в таких областях, как распознавание речи, беспилотные автомобили, обработка медицинских изображений и обработка естественного языка. Сегодня ускоренное с помощью GPU глубокое обучение является движущей силой многих достижений, таких как популярные модели ИИ и инструменты диагностики и лечения в здравоохранении, приносящие пользу миллионам людей по всему миру.

«Для меня большая честь получить Гран-при VinFuture в присутствии моих друзей и выдающихся ученых, таких как профессор Йошуа Бенджио, Джеффри Хинтон и Ян Лекун».

«Это признание Фондом VinFuture нашего новаторского потенциала в области искусственного интеллекта во всех отраслях. Для меня большая честь получить эту награду, представляя моих коллег из NVIDIA, которые посвятили свою жизнь и карьеру информатике и смежным областям», — сказал Джен-Хсун Хуанг.

Профессор Ян ЛеКун

Профессор Ян ЛеКун, директор по науке об искусственном интеллекте в компании Meta, известен своей новаторской работой по разработке сверточных нейронных сетей (CNN). Эти модели играют важнейшую роль в развитии технологий распознавания изображений и глубокого обучения.

Его работа над сверточными нейронными сетями в конце 1980-х годов заложила основу для автоматического обучения иерархическим признакам изображений, что имеет решающее значение в таких задачах, как обнаружение объектов и распознавание лиц.

Профессор Ян ЛеКун.

Инновации профессора ЛеКуна привели к прорывам в отраслях, использующих технологии обработки изображений, от медицинской диагностики до автономного вождения. Сверточные нейронные сети (CNN) стали стандартом в приложениях искусственного интеллекта, используемых миллиардами людей каждый день, играя центральную роль в разработке таких технологий, как распознавание лиц и обработка медицинских изображений.

Профессор Ян ЛеКун отметил, что трофей VinFuture 2024 очень напоминает нейронную сеть с её взаимосвязанными нейронами. Этот символ действительно подходит для его работы.

«Машины способны учиться, хотя пока не в такой степени, как люди, но мы движемся к этой цели. Я думаю, что ИИ может развиваться еще дальше, становясь умнее. ИИ помогает нам расширять человеческий интеллект; фактически, ИИ уже сделал это в своих предшественниках», — сказал он.

По словам эксперта, ИИ-помощники могут стать умнее, и по мере того, как мы будем продолжать обучать их языку, культуре и ценностям, они создадут кладезь человеческих данных, которыми необходимо делиться, расширяя знания во всем мире и способствуя прогрессу в науке, медицине и технологиях.

Профессор Фэй-Фэй Ли

Профессор Фэй-Фэй Ли из Стэнфордского университета (США) известна своим новаторским вкладом в область компьютерного зрения и разработку набора данных ImageNet. Ее лидерство в проекте ImageNet произвело революцию в распознавании изображений, создав большой размеченный набор данных, позволяющий машинам более точно идентифицировать и классифицировать объекты.

Профессор Фэй-Фэй Ли был занят и поэтому не смог поехать во Вьетнам, чтобы получить награду.

ImageNet заложил основу для обучения моделей глубокого обучения и дал толчок развитию таких задач, как обнаружение объектов, распознавание лиц и классификация изображений. Работа профессора Ли является ярким примером важности данных в обучении систем искусственного интеллекта, оказав влияние на подход, основанный на данных, используемый во многих областях.

Вклад профессора Ли изменил подход систем глубокого обучения к обработке и пониманию визуальной информации, способствуя прогрессу в таких областях, как автономное вождение, медицинская диагностика и интеллектуальные системы безопасности. Расширяя границы того, что машины могут наблюдать и интерпретировать, ее работа стимулировала инновации в области компьютерного зрения и принесла пользу обществу в целом.

Премия фонда VinFuture, учрежденная в 2020 году, ежегодно присуждается за новаторские научные и технологические изобретения, способные внести значимые изменения в жизнь людей. За четыре сезона были отмечены 37 ученых. Общий призовой фонд составляет 4,5 миллиона долларов, включая главный приз в размере 3 миллионов долларов и три специальных приза по 500 000 долларов каждый в трех категориях: женщина-ученый, ученый из развивающихся стран и ученый, занимающийся исследованиями в новых областях.

Ха Куонг

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