Вчора ввечері (6 грудня) головний приз VinFuture 2024, вартістю 3 мільйони доларів (понад 76 мільярдів донгів), був присуджений п'яти вченим : Йошуа Бенджіо, Джеффрі Е. Хінтоном, Дженсеном Хуангом, Янном ЛеКуном та Фей-Фей Лі за їхній новаторський внесок у розвиток глибокого навчання.
Комітет з нагородження зазначив, що досягнення в глибокому навчанні започаткували новаторську еру технологічних інновацій, дозволяючи машинам «навчатися» на величезних обсягах даних та досягати неймовірної точності в таких завданнях, як розпізнавання зображень, обробка природної мови та прийняття рішень.
З 2012 року глибоке навчання стало ключовим інструментом, що сприяє значному прогресу в багатьох галузях, таких як охорона здоров'я, автоматизація та фінансові послуги, тим самим формуючи майбутні інновації. Ці нові технологічні застосування мають потенціал змінити життя мільйонів людей, покращуючи ефективність бізнесу та охорони здоров'я.
Професор Йосія Бенгіо
Професор Йошуа Бенджіо є засновником Дослідницького інституту Міла, який спеціалізується на штучних нейронних мережах, включаючи значні досягнення в навчанні на основі представлень та генеративних моделях.
Його внесок став невід'ємною частиною сучасних систем глибокого навчання, зокрема в обробці природної мови (NLP). Його робота сприяла розробці таких інструментів, як віртуальні помічники та інструменти перекладу мов, дозволяючи мільйонам людей у всьому світі отримати доступ до цих технологій. Його дослідження продовжують формувати галузі, пов'язані з глибоким навчанням, від робототехніки до розробки персоналізованої медицини.
Професор Йошіа Бенджіо (крайній ліворуч)
Інновації Bengio дозволяють системам «навчатися» та генерувати дані з неймовірною точністю. Ці інновації особливо важливі для створення рішень на основі штучного інтелекту для вирішення глобальних проблем, таких як покращення охорони здоров'я та сприяння сталому екологічному розвитку.
Виступаючи на церемонії нагородження, професор згадав свою подорож зі штучним інтелектом, яка почалася 20 років тому, коли він зацікавився нейронними мережами та захотів зрозуміти принципи, що лежать в основі інтелекту. Тоді він не думав про те, наскільки значними будуть досягнення та успіхи для суспільства сьогодні.
«Штучний інтелект може запропонувати величезні переваги лише за умови належного керівництва. Ми повинні розуміти масштаб виклику та взяти на себе відповідальність за успішне впровадження ШІ», – наголосив він.
Професор Джеффрі Хінтон
Професор Джеффрі Хінтон з Університету Торонто, Канада, відомий за своє лідерство та фундаментальні дослідження архітектури нейронних мереж. У своїй статті 1986 року, написаній у співавторстві з Девідом Румельхартом та Рональдом Вільямсом, він продемонстрував розподілені представлення в нейронних мережах, навчених алгоритмом зворотного поширення. Цей метод став стандартним інструментом у штучному інтелекті та призвів до успіхів у розпізнаванні зображень та мовлення.
Професор Джеффрі Хінтон. (Фото: TVP)
Удосконалюючи архітектуру глибоких нейронних мереж та використовуючи великі набори даних для їх навчання, професор Хінтон відкрив нові шляхи для досліджень та застосувань штучного інтелекту, тим самим прокладаючи шлях для прогресу в розробці моделей штучного інтелекту та автоматизованих систем.
Виступаючи на церемонії нагородження, професор Джеффрі Е. Хінтон сказав, що він, професори Йошуа Бенджіо та Янн ЛеКун присвятили своє життя розробці технології нейронних мереж. Він також висловив своє задоволення тим, що VinFuture відзначила внесок Джен-Сюнь Хуанга у розробку комп'ютерного програмного забезпечення, необхідного для штучного інтелекту, а також професора Фей-Фея Лі у надання великих даних – елемента, який довів ефективність цієї технології.
Пан Дженсен Хуан
Дженсен Хуанг, голова правління NVIDIA, визнаний за своє далекоглядне лідерство у перетворенні графічних процесорів (GPU) на потужні інструменти для глибокого навчання та прискорених обчислень.
Розробка платформи CUDA (Compute Unified Device Architecture) дозволила програмуванню на графічних процесорах ефективно обробляти величезні обчислювальні вимоги глибокого навчання. Цей прорив дозволяє швидко навчати нейронні мережі та робить графічні процесори важливим інструментом у дослідженнях та розробках у сфері штучного інтелекту в усьому світі.
Дженсен Хуанг виступає на церемонії нагородження.
Графічні процесори (GPU) стали важливим елементом сучасних досліджень штучного інтелекту, прискорюючи інновації в таких галузях, як розпізнавання мовлення, автомобілі з автономним керуванням, обробка медичних зображень та обробка мови. Сьогодні глибоке навчання з прискоренням GPU є рушійною силою багатьох досягнень, таких як популярні моделі штучного інтелекту та інструменти діагностики та догляду за здоров'ям, що приносить користь мільйонам людей у всьому світі.
«Для мене велика честь отримати головний приз VinFuture у присутності моїх друзів та видатних науковців, таких як професор Йошуа Бенджіо, Джеффрі Хінтон та Янн ЛеКун».
«Це визнання Фондом VinFuture нашого новаторського потенціалу в галузі штучного інтелекту в усіх галузях. Для мене честь отримати цю нагороду, адже я представляю своїх колег з NVIDIA, які присвятили своє життя та кар’єру інформатиці та суміжним галузям», – сказав Джен-Хсун Хуан.
Професор Янн ЛеКун
Професор Янн ЛеКун, директор відділу штучного інтелекту в Meta, визнаний за свою новаторську роботу з розробки згорткових нейронних мереж (ЗНМ). Це ключові моделі в розвитку технологій розпізнавання зображень та глибокого навчання.
Його робота над звичайними з’єднаннями (CNN) наприкінці 1980-х років заклала основу для автоматизованого навчання ієрархічних ознак зображення, що має вирішальне значення в таких завданнях, як виявлення об’єктів та розпізнавання облич.
Професор Янн ЛеКун.
Інновації професора ЛеКуна призвели до проривів у галузях, що використовують технології обробки зображень, від медичної діагностики до автономного водіння. ЗНС тепер стали стандартом у застосунках штучного інтелекту, які щодня використовують мільярди людей, відіграючи центральну роль у розвитку таких технологій, як розпізнавання облич та обробка медичних зображень.
Професор Янн ЛеКун поділився тим, що трофей VinFuture 2024 дуже нагадує нейронну мережу з її взаємопов'язаними нейронами. Цей символ справді пасує до його роботи.
«Машини можуть навчатися, хоча ще не в такій мірі, як люди, але ми рухаємося до цієї мети. Я думаю, що ШІ може розвиватися ще далі, стаючи розумнішим. ШІ допомагає нам розширювати людський інтелект; насправді, ШІ вже робив це у своїх попередниках», – сказав він.
Помічники штучного інтелекту можуть стати розумнішими, і оскільки ми продовжуватимемо навчати їх мові, культурі та цінностям, вони створять скарбницю людських даних, якими потрібно ділитися, розширюючи знання в усьому світі та стимулюючи прогрес у науці, медицині та технологіях, заявив експерт.
Професор Фей-Фей Лі
Професор Фей-Фей Лі зі Стенфордського університету, США, визнана за свій новаторський внесок у галузь комп'ютерного зору та розробку набору даних ImageNet. Її керівництво проектом ImageNet революціонізувало розпізнавання зображень, створивши великий, маркований набір даних, який дозволяє машинам точніше ідентифікувати та класифікувати об'єкти.
Професор Фей-Фей Лі був зайнятий і тому не зміг поїхати до В'єтнаму, щоб отримати нагороду.
ImageNet заклав основу для навчання моделей глибокого навчання та стимулював розробку таких завдань, як виявлення об'єктів, розпізнавання облич та класифікація зображень. Робота професора Лі є яскравим прикладом важливості даних у навчанні систем штучного інтелекту, впливаючи на підхід, керований даними, який використовується в багатьох галузях.
Внесок професорки Лі змінив те, як системи глибокого навчання обробляють та розуміють візуальну інформацію, сприяючи розвитку в таких галузях, як автономне водіння, медична діагностика та інтелектуальні системи безпеки. Розширюючи межі того, що машини можуть спостерігати та інтерпретувати, її робота стимулювала інновації в галузі комп'ютерного зору та принесла користь суспільству в цілому.
Премія Фонду VinFuture, започаткована у 2020 році, щорічно вручається новаторським науковим та технологічним винаходам, які можуть призвести до значущих змін у житті людей. За чотири сезони було відзначено 37 вчених. Загальний призовий фонд становить 4,5 мільйона доларів, включаючи один головний приз у розмірі 3 мільйони доларів та три спеціальні призи по 500 000 доларів кожен у трьох категоріях: жінка-вчений, вчений з країн, що розвиваються, та вчений, який досліджує нові галузі.
Джерело
Коментар (0)