Turing Ödülü kahramanı unutmayacak: 3 kişi 30 yıllık derin öğrenme yalnızlık yolculuğu
Yaygın olarak dolaşan bir söz vardır: Jobs, şirkete Apple adını verdi ve zehirli bir elma alarak intihar eden bilgisayar bilimleri öncüsü Alan Turing'in anısına logosu olarak elmanın bir ısırığını kullandı.
Alan Turing Anıt Bronz Heykeli.Resim: Lmno
Jobs bu açıklamayı yalanladı, ancak "Umarım öyle düşünmüştür" dedi. Turing, bilgisayar biliminden yapay zekaya kadar çığır açan katkılarda bulundu.Onun adını taşıyan "Turing Ödülü" bilgisayar dünyasının en büyük ödülü olarak kabul edilir ve bilgisayar dünyasında Nobel Ödülü'ne eşdeğerdir.
Bu yılki Turing Ödülü, yapay zekanın geliştirilmesini teşvik ettikleri için derin öğrenme alanındaki üç deve verildi: Yoshua Bengio, Yann LeCun ve Geoffrey Hinton. Üç bilim insanı 1 milyon ABD doları ödülünü eşit olarak paylaşacak.
Soldan sağa: Yann LeCun, Geoffrey Hinton ve Yoshua Bengio.Fotoğraf: The New York Times
Şimdi, derin öğrenme neredeyse yapay zeka ile eş anlamlıdır, AlphaGo'dan yüz tanıma, akıllı sesli asistanlardan otonom sürüşe kadar, hepsi derin öğrenmenin gelişiminden yararlanıyor. Ancak ilerlemesi yalnız bir hikaye.
Geçtiğimiz 10 yılda ImageNet Görüntü Tanıma Mücadelesi, yapay zeka alanındaki en yetkili yarışmalardan biri oldu.
ImageNet bir milyondan fazla resimden oluşan süper bir veri tabanına sahiptir.Resimlerin içeriğini açıklamak için resimler insanlar tarafından manuel olarak etiketlenir.Hayvanlardan arabalara, kaplan köpekbalıkları ve tuvalet kağıdı gibi küçüklere kadar farklı kategorilere ayrılırlar. sınıf. Yarışmacıların tek yapması gereken resimdeki nesneleri tanımlayıp sınıflandırmaktır ve en yüksek doğruluğa sahip olan kazanır.
ImageNet veri setinde bazı "Foxhounds" örnekleri. Görüntü: Xinzhiyuan
2012'de ilk kez katılan Kanadalı bilgisayar bilimcisi Geoffrey Hinton liderliğindeki ekip şampiyonluğu kazandı ve doğruluk oranı ikinci sıraya göre% 10 daha yüksekti.
Bu sonuç akademik camiayı şok etti, çünkü o sırada ikinci ve dördüncü sıraların hepsi aynı araştırma yöntemlerini kullandılar, en uç noktayı başardılar ve her takımın doğruluk farkı% 1'den fazla değil.
Hinton ekibi tamamen farklı bir yöntem derin öğrenme kullanır. Spesifik algoritmaya evrişimli sinir ağı (CNN) denir. Bu bir kilometre taşı ilerlemesidir. Bu, Hinton ekibinin akademi ve endüstride daha fazla insanın derin öğrenmeye dikkat etmesine ve kullanmasına izin veren ve nihayetinde yapay zeka endüstrisinin gelişimini teşvik eden atılımıdır.
Li Shiduo'yu yenen AlphaGo, evrişimli sinir ağının bir uygulamasıdır
Örnek olarak kedi tanımlamasını alırsak, geleneksel bilgisayar görme algoritmaları, tasarımcının kedi koleksiyonundan dört ayaklı, küçük, miyavlayan hayvanın bir kedi olduğu sonucuna varmak gibi önceki bilgilerine dayanır. Makine, insan düşüncesi tarafından inşa edilen mod aracılığıyla bunun bir kedi olup olmadığına karar verir.
Derin öğrenme farklıdır. Kedi ile ilgili büyük miktarda veriden otomatik olarak öğrenir ve ilgili özellikleri çıkarır. Son olarak bilinmeyen bir nesne bir kedi olarak belirlenebilir. İnsan düşüncesine daha yakındır ve bu algoritma aynı zamanda bir sinir ağı olarak da sınıflandırılır.
Derin öğrenme, temelde daha gelişmiş bir algoritma gibi görünse de, geçmişte uzun süredir tercih edilmiyordu. Geçmişte eğitim için kullanılan veri seti göreceli olarak küçük olduğu için, bu kolaylıkla fazla uydurmaya yol açabilir, yani algoritma test setinde iyi performans gösterir, ancak gerçek uygulamada büyük hatalar olacaktır; aynı zamanda bilgisayar performansı tatmin edilemez. Binlerce parametre ile derin öğrenme modeli.
Derin öğrenme sistemleri, yüksek performanslı GPU'lar için güçlü bir talebe sahiptir ve Nvidia bundan faydalanan şirketlerden biridir
Üç bilim adamı, Yoshua Bengio, Yann LeCun ve Geoffrey Hinton, bu tür kısıtlamalar altında derin öğrenme araştırmalarında ısrar ediyor.
Hinton 71 yaşında. 1970'lerde Edinburgh Üniversitesi'nde yapay zeka alanında doktora eğitimi alırken sinir ağlarından etkilenmişti.Bu o zamanki akademik ana akıma aykırıydı. Doktora danışmanı bile araştırmasına karşı çıktı.
"Haftada bir buluşuyoruz, bazen kavgayla bitiyor, bazen değil." Hinton bir defasında doktora derecesini hatırladı.
Yoshua Bengio ve Yann LeCun daha genç ve araştırmaları örtüşüyor. Yann LeCun 58 yaşında, 1987'den 1988'e kadar Hinton'un laboratuvarında bir yıllık doktora sonrası araştırma deneyimine sahipti ve daha sonra ATT altında en iyi Bell Laboratuvarlarına katıldı.
Bell Labs bir zamanlar dünyanın en ileri bilimsel araştırma kurumuydu.Araştırma kapsamı matematik, fizik, malzeme bilimi, davranış bilimi ve bilgisayar programlama teorisinin yanı sıra son derece karmaşık telekomünikasyon ağ sistemlerini içerir. Resim: MBisanz
Bell Laboratuvarlarında LeCun, el yazısıyla yazılmış harfleri ve telefon numaralarını tanımak için bir sistem geliştirmek için derin öğrenmeyi kullandı. Bu başarı iyi bir ticari başarı elde etti. Bir zamanlar Amerika Birleşik Devletleri'ndeki el yazısı kontrollerin% 10'unu tanıdı.
Ancak derin öğrenmeyi diğer alanlara uyguladığında birçok zorlukla karşılaştı, ancak eğitim veri seti yeterince büyük olduğunda derin öğrenme iyi bir performans sergileyebilirdi, ancak o sırada çok az alan bu koşulu karşıladı.
LeCun'un araştırması farklı bir tür olarak kabul ediliyor, ancak yine de o sırada Bell Labs'ta bulunan 55 yaşındaki Yoshua Bengio da dahil olmak üzere derin öğrenmenin geleceğine inanan bazı araştırmacılar var.
2004 yılında, Kanada Sınır Bilim Ajansı sponsorluğunda, Geoffrey Hinton "Sinirsel Hesaplama ve Uyarlanabilir Algılama" üzerine odaklanan bir proje kurdu ve ayrıca uzun yıllardır derin öğrenme içinde olan Yoshua Bengio ve Yann LeCun'u katılmaya davet etti.
Üç kişi birlikte çalıştıktan sonra, derin öğrenmenin sürekli ilerlemesini destekleyen bir hikaye. Microsoft, IBM ve Google'ın 2010 yılında konuşma tanımanın sınırlarını genişletmesine yardımcı oldular ve ardından aynı işi görüntü tanımada yaptılar. 2012 yılına kadar Hinton liderliğindeki ekip, kılavuzu açarak ImageNet Image Recognition Challenge'da ünlendi Yeni bir istihbarat sayfası.
Hinton, Toronto Üniversitesi'nde araştırmasına devam ederken Google'a katıldı; LeCun, Facebook'ta baş yapay zeka bilimcisi ve New York Üniversitesi'nde bir profesör; Bengio, teknoloji devinin davetini reddetti. Montreal Üniversitesi'nde profesör ve bir şirket kurdu Element AI adlı bir AI şirketi.
Hinton'un doktora araştırmasını sayarsanız, 30 yıllarını sessizce derin öğrenmeye adadılar.
Allen Yapay Zeka Enstitüsü'nün CEO'su olan başka bir yapay zeka ustası olan Oren Etzioni, "Bilimsel paradigmanın dönüşümüne öncülük ettiler ve tarih sonunda onları seçti. Şaşkınlık içindeyim."
Turing Ödülü kahramanı unutmadı ve biz de hatırlamalıyız.
Başlık resmi: The New York Times
Referans malzemeleri:
The New York Times: Turing Ödülü, Yapay Zeka Alanında 3 Öncü Tarafından Kazandı
Hong Kong Çin Üniversitesi'nden Profesör Wang Xiaogang: Araştırma İlerlemesi ve Görüntü Tanıma Alanında Derin Öğrenme Beklentileri
