VinFuture 2024'te onurlandırılan 5 yapay zeka devi kimlerdir?

Dün gece (6 Aralık), 3 milyon ABD Doları (76 milyar VND'den fazla) değerindeki ana VinFuture 2024 ödülü, derin öğrenmenin ilerlemesine yaptıkları çığır açıcı katkılarından dolayı 5 bilim insanına verildi: Yoshua Bengio, Geoffrey E. Hinton, Jensen Huang, Yann LeCun ve Fei-Fei Li.

Ödül komitesi, derin öğrenmedeki ilerlemelerin teknolojik inovasyonda yeni bir çağı başlattığını, makinelerin büyük miktardaki verilerden "öğrenmelerine" ve görüntü tanıma, doğal dil işleme ve karar verme gibi görevlerde inanılmaz bir doğruluk elde etmelerine olanak sağladığını belirtti.

Derin öğrenme, 2012'den bu yana sağlık, otomasyon ve finansal hizmetler gibi alanlarda önemli ilerlemelere öncülük eden ve inovasyonun geleceğini şekillendiren önemli bir araç haline geldi. Yeni teknolojilerin uygulamaları, iş ve sağlık hizmetlerine verimlilik getirerek milyonlarca insanın hayatını değiştirebilir.

Profesör Yoshua Bengio

Profesör Yoshua Bengio, temsil öğrenimi ve üretken modeller alanındaki önemli ilerlemeler de dahil olmak üzere yapay sinir ağları (nöronlar) üzerine araştırmalar yapan Mila Enstitüsü'nün kurucusudur.

Katkıları, özellikle doğal dil işleme (NLP) alanında, modern derin öğrenme sistemleri için vazgeçilmez hale gelmiştir. Çalışmaları, sanal asistanlar ve dil çevirmenleri gibi araçların geliştirilmesini sağlayarak dünya çapında milyonlarca insanın bu teknolojilere erişmesini sağlamıştır. Araştırmaları, robotikten kişiselleştirilmiş tıbba kadar derin öğrenmeyle ilgili alanları şekillendirmeye devam etmektedir.

Bengio'nun yenilikleri, sistemlerin "öğrenmesini" ve inanılmaz bir doğrulukla veri üretmesini sağlıyor. Bu yenilikler, sağlık hizmetlerinin iyileştirilmesi ve çevresel sürdürülebilirliğin teşvik edilmesi gibi küresel zorlukları çözmek için yapay zeka tabanlı çözümler geliştirmede özellikle önemli.

Ödül töreninde konuşan profesör, 20 yıl önce sinir ağlarına ilgi duymaya ve zekanın ardındaki prensipleri anlamaya başladığında başlayan yapay zeka yolculuğunu anlattı. O zamanlar, bu alanın ilerlemesinin ve başarısının günümüz toplumunu ne kadar etkileyeceğinin farkında değildi.

"Yapay zeka, ancak doğru şekilde yönetilirse büyük faydalar sağlayabilir. Karşılaştığımız zorluğun boyutunu anlamalı ve yapay zekayı başarılı kılmak için sorumluluk almalıyız," diye vurguladı.

Profesör Geoffrey Hinton

Kanada, Toronto Üniversitesi'nden Profesör Geoffrey Hinton, sinir ağı mimarisi alanındaki liderliği ve temel çalışmalarıyla tanınmaktadır. David Rumelhart ve Ronald Williams ile birlikte 1986 yılında yayınladığı makalesinde, geri yayılım algoritmasıyla eğitilen sinir ağlarında dağıtık temsiller ortaya koymuştur. Bu yöntem, yapay zekâ alanında standart bir araç haline gelmiş ve görüntü ve konuşma tanımada ilerlemelere yol açmıştır.

Derin sinir ağlarının mimarisini geliştirerek ve onları eğitmek için büyük veri kümelerini kullanarak Profesör Hinton, yapay zeka araştırmaları ve uygulamaları için yeni yönler açtı ve böylece yapay zeka modelleri ve otonom sistemlerin geliştirilmesinde ilerlemelerin önünü açtı.

Ödül töreninde konuşan Profesör Geoffrey E. Hinton, Profesör Yoshua Bengio ve Yann LeCun ile birlikte hayatlarını sinir ağı teknolojisini geliştirmeye adadıklarını söyledi. Ayrıca, VinFuture'ın, Sayın Jen-Hsun Huang'ın yapay zeka için gerekli bilgisayar yazılımlarını geliştirmedeki katkılarını ve Profesör Fei-Fei Li'nin de bu teknolojinin etkinliğini kanıtlayan büyük veri sağlamadaki katkılarını takdir etmesinden memnuniyet duyduğunu belirtti.

Bay Jensen Huang

NVIDIA Başkanı Jensen Huang, grafik işlem birimlerini (GPU) derin öğrenme ve hızlandırılmış bilgi işlem için güçlü araçlara dönüştürmedeki vizyoner liderliği nedeniyle ödüllendirildi.

CUDA (Hesaplamalı Birleşik Cihaz Mimarisi) platformunun geliştirilmesi, GPU programlamanın derin öğrenmenin muazzam hesaplama gereksinimlerini verimli bir şekilde karşılamasını sağladı. Bu çığır açan gelişme, sinir ağlarının hızlı bir şekilde eğitilmesini sağladı ve GPU'ları dünya çapında yapay zeka araştırma ve geliştirmesinde vazgeçilmez bir araç haline getirdi.

Bay Jensen Huang ödül töreninde konuşuyor.

GPU'lar, konuşma tanıma, otonom sürüş, tıbbi görüntüleme ve dil işleme gibi alanlardaki yenilikleri hızlandırarak modern yapay zekâ araştırmaları için vazgeçilmez hale gelmiştir. Günümüzde GPU hızlandırmalı derin öğrenme, günümüzün popüler yapay zekâ modelleri ve teşhis ve sağlık araçları gibi gelişmelere güç vererek dünya çapında milyonlarca insana fayda sağlamaktadır.

"Profesör Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton ve Yann LeCun gibi dostlarımın ve büyük bilim insanlarının huzurunda VinFuture ana ödülünü almaktan onur duyuyorum.

Bu, VinFuture Vakfı'nın yapay zekanın tüm sektörlerdeki çığır açıcı potansiyeline dair bir takdiridir. Hayatlarını bilgisayar bilimine ve ilgili alanlara adamış NVIDIA'daki meslektaşlarım adına bu ödülü almaktan onur duyuyorum," dedi Bay Jen-Hsun Huang.

Profesör Yann LeCun

Meta'da Baş Yapay Zeka Bilim İnsanı olan Profesör Yann LeCun, görüntü tanıma ve derin öğrenme teknolojilerinin geliştirilmesinde önemli bir paradigma olan evrişimli sinir ağlarını (CNN'ler) geliştirmedeki öncü çalışmalarıyla tanınıyor.

1980'lerin sonlarında CNN'ler üzerinde yaptığı çalışmalar, nesne algılama ve yüz tanıma gibi görevlerde kritik öneme sahip olan hiyerarşik görüntü özelliklerinin otomatik olarak öğrenilmesinin temelini attı.

Profesör LeCun'un yenilikleri, tıbbi teşhisten otonom sürüşe kadar görüntü işleme kullanan sektörlerde devrim yarattı. CNN'ler artık her gün milyarlarca insan tarafından kullanılan yapay zeka uygulamalarında standart haline geldi ve yüz tanıma ve tıbbi görüntü işleme gibi teknolojilerin geliştirilmesinde merkezi bir rol oynuyor.

Profesör Yann LeCun, VinFuture 2024 kupasının nöronların birbirine bağlı olduğu bir sinir modeline çok benzeyen bir şekle sahip olduğunu belirtti. Bu sembol, çalışmalarına gerçekten çok yakışıyor.

"Makineler öğrenebilir, henüz insanlar gibi değil, ama bu noktaya geliyoruz. Yapay zekanın daha da gelişebileceğini, daha akıllı hale gelebileceğini düşünüyorum. Yapay zeka, insan zekasını genişletmemize yardımcı oluyor, aslında bunu öncüllerinden beri yapıyor," dedi.

Uzman, yapay zeka asistanlarının daha akıllı hale gelebileceğini ve yapay zekayı dil, kültür ve değerler konusunda eğitmeye devam ettikçe, paylaşılması gereken bir insan verisi hazinesi yaratacağını, bilgiyi dünyaya yayacağını, bilim, tıp ve teknolojide ilerlemeyi teşvik edeceğini söyledi.

Profesör Fei-Fei Li

ABD, Stanford Üniversitesi'nden Profesör Fei-Fei Li, bilgisayarlı görme alanına ve ImageNet veri kümesinin geliştirilmesine yaptığı öncü katkılarla tanınmaktadır. ImageNet projesine liderlik etmesi, makinelerin nesneleri daha doğru bir şekilde tanımasını ve sınıflandırmasını sağlayan büyük ve etiketli bir veri kümesi oluşturarak görüntü tanımada devrim yaratmıştır.

ImageNet, derin öğrenme modellerinin eğitimi için temel oluşturmuş ve nesne algılama, yüz tanıma ve görüntü sınıflandırma gibi görevlerin geliştirilmesini teşvik etmiştir. Profesör Li'nin çalışması, yapay zekâ sistemlerinin eğitiminde verinin öneminin ve birçok alanda kullanılan veri odaklı yaklaşımın nasıl etkilendiğinin en iyi örneklerinden biridir.

Profesör Li'nin katkıları, derin öğrenme sistemlerinin görsel bilgileri işleme ve anlama biçimini dönüştürerek otonom sürüş, tıbbi teşhis ve akıllı güvenlik sistemleri gibi alanlarda ilerlemeler sağlamıştır. Makinelerin görüp yorumlayabildiği şeylerin sınırlarını zorlayarak, çalışmaları bilgisayarlı görme alanında inovasyonu teşvik etmiş ve toplumun tamamına fayda sağlamıştır.

VinFuture Vakfı tarafından 2020 yılında başlatılan ödül, insanların hayatlarında anlamlı değişiklikler yaratma potansiyeline sahip çığır açıcı bilimsel ve teknolojik buluşlara her yıl veriliyor. Dört sezonun ardından 37 bilim insanı onurlandırıldı. Toplam ödül 4,5 milyon ABD doları değerinde olup, 3 milyon ABD doları tutarında bir ana ödül ve her biri 500.000 ABD doları tutarında 3 özel ödül olmak üzere 3 kategoride veriliyor: Kadın Bilim İnsanları, Gelişmekte Olan Ülkelerden Bilim İnsanları ve Yeni Alanlarda Araştırma Yapan Bilim İnsanları.

Ha Cuong

[reklam_2]
Kaynak