Şu anda Turing Ödülü açıklandı: derin öğrenmede Üç Büyük'e verildi
Dün akşam Amerikan Bilgisayar Derneği (ACM), 2018 Turing Ödülünün "Derin Öğrenmede Büyük Üçlü" olarak tanınan Yoshua Bengio, Yann LeCun ve Geoffrey Hinton'a verildiğini duyurdu.
Üç bilim adamı, derin öğrenmenin temel kavramlarını icat etti, deneylerde harika sonuçlar buldu ve derin sinir ağlarının pratik uygulamalar elde etmesine yardımcı olmak için mühendislik alanında önemli atılımlar yaptı ve birlikte 2006'da başlayan derin öğrenme rönesansını yarattı.
Yapay zeka teknolojisi alanında günümüzün en önemli teknolojilerinden biri olan derin öğrenme, bilgisayarla görme, konuşma tanıma, doğal dil işleme ve robotikte son yıllarda yaşanan patlayıcı ilerleme, derin öğrenmeden ayrılamaz.
ACM ayrıca çok yüksek bir değerlendirme de verdi: "Konsept ve mühendislikte yaptıkları büyük atılımlar, derin sinir ağlarını hesaplamanın önemli bir unsuru haline getirdi." (Derin sinir ağlarını bilgi işlemin kritik bir bileşeni yapan kavramsal ve mühendislik buluşları için. )
Yoshua Bengio, Montreal Üniversitesi'nde profesördür. İki klasik "AI için Derin Mimarileri Öğrenme" ve "Sinirsel olasılıklı dil modeli" dahil olmak üzere 300'den fazla makale yayınlamıştır. , Derin öğrenmenin geliştirilmesinde büyük rol oynadı. 2017'de Kanada Valisi Övgü Ödülü'nü kazandı.
Yann LeCun Fransa'da doğdu ve Toronto Üniversitesi'nde derin öğrenmenin kurucusu Geoffrey Hinton ile doktora sonrası araştırma yaptı. 1980'lerin sonunda, Bell Labs'ta bir araştırmacı olarak evrişimli ağ teknolojisini önerdi ve el yazısı tanımayı büyük ölçüde geliştirmek için nasıl kullanılacağını gösterdi. kabiliyet.
20. yüzyılın sonunda ve 21. yüzyılın başında, sinir ağları gözden düştüğünde, Yann LeCun ısrar eden birkaç bilim adamından biriydi. 2003 yılında New York Üniversitesi'nde profesör oldu ve o zamandan beri derin öğrenmenin gelişimine öncülük etti. Şu anda Facebook'ta baş yapay zeka bilimcisi ve Facebook'u kurdu. Yapay Zeka Araştırma Enstitüsü (FAIR).
Geoffrey E. Hinton, Kanadalı bir bilişsel psikolog ve bilgisayar bilimcisi, Toronto Üniversitesi'nde seçkin bir profesör ve Edinburgh Üniversitesi'nden yapay zeka alanında doktora sahibidir. Yapay sinir ağlarıyla ünlüdür ve "sinir ağlarının babası" olarak bilinir. Derin öğrenmenin yaratıcısı ", 2013 yılında Google AI ekibine katılarak sinir ağlarını uygulamaların ön saflarına taşıdı.
Önemli ödülleri şunlardır: 2001 "Rumelhart Ödülü" (uluslararası bilişsel bilimler alanındaki en yüksek akademik onur, ödülü alan ilk kişi Geoffrey E. Hinton'dur); 2005 IJCAI "Mükemmel Araştırma Ödülü"; 2011 "Kanada "Herzberg Kanada Bilim ve Mühendislik Altın Madalyası" (Herzberg Kanada Bilim ve Mühendislik Altın Madalyası); 2012 Kanada "Killam Ödülleri" (Killam Prizes, "Kanada Nobel Ödülü" olarak bilinen bir ülke) En Yüksek Bilim Ödülü); 2016'da Wolfson, RSE ve IEEE, vb. Tarafından ortaklaşa verilen "James Clerk Maxwell Ödülü".
Geoffrey Hinton
Geoffrey Hinton, 1947 doğumlu, 72 yaşında, Google'ın başkan yardımcısı ve mühendisi, AI araştırma kuruluşu Vector Institute'un baş bilimsel danışmanı ve Toronto Üniversitesi'nde fahri profesör.
ACM ödülü konuşma blog gönderisinde, Hinton'un üç katkısından esas olarak bahsedilir. Bir AI projesi yaptıysanız, kesinlikle yabancı olmayacaksınız. Bunlar:
Geri yayılım: 1986'da, Hata Yayılımıyla İç Temsilleri Öğrenmek adlı makalesinde Hinton, geri yayılmanın, sinir ağlarının kendi dahili veri temsillerini keşfetmelerine izin verdiğini ve böylece geçmişte çözülemeyen sorunların üstesinden gelebileceklerini kanıtladı.
Günümüzde geri yayılım, sinir ağlarının standart işlemidir ve Hinton ayrıca "geri yayılmanın babası" adını da taşımaktadır.
Boltzmann Makineleri: 1 983'te Hinton ve meslektaşları, nöronların iç temsillerini öğrenebilen ilk ağlardan biri olan Boltzmann makinesini icat ettiler: bu temsiller ne girdiden ne de çıktıdan gelmiyor.
Geliştirilmiş evrişimli sinir ağı: 2012 yılında Hinton ve öğrencileri, Rectified Linear Nöronlar ve okul terkini düzenleyerek evrişimli sinir ağını geliştirdiler.
ImageNet yarışmasında, nesne tanımanın hata oranını neredeyse öncekinin yarısına düşürerek bilgisayar görme alanına yeni bir görünüm kazandırdılar.
Turing Ödülü'nü almadan önce Hinton, Kanada'nın en yüksek Onur Madalyası'na (Companion of the Order of Canada) sahip olarak, Rumehart En İyi Bilişsel Bilim Ödülü'nün ilk sahibi oldu ve aynı zamanda birçok onursal ödül almıştı. Uluslararası Yapay Zeka Federasyonu (IJCAI) Seçkin Bilim Adamı Ödülü Yaşam Boyu Başarı Ödülü, vb.
Ayrıca Royal Society üyesi ve American Academy of Engineering'in yabancı üyesidir.
İlginç bir anekdot, Hinton'un büyük büyükbabasının Boole mantığının kurucusu olan ünlü George Bull olması ve "Boolean araştırması" ile tüm dünyada ünlü olmasıdır.
Ortaya çıkmak üzere olan kişi, bir zamanlar Hinton'un laboratuvarında doktora sonrası olarak çalıştı.
Yann LeCun
1960 doğumlu 58 yaşındaki Yann LeCun, şu anda Facebook'ta yapay zeka baş bilim insanı. Convolutional Neural Networks'ün (CNN) babası, en bilinen adıdır.
ACM tarafından listelenen başarılar da buradan başlıyor.
Evrişimli Sinir Ağı (CNN): 1989'da ATT Bell Labs'de çalışan LeCun, "El yazısı posta kodlarının tanınmasında geri yayılımın kullanılması" adlı geri yayılımı temel alan bir çalışma yayınladı. CNN'in ilk gerçekleşmesi burada doğdu.
Günümüzde CNN, yalnızca bilgisayarla görme alanında değil, aynı zamanda konuşma sentezi ve konuşma tanıma uygulamalarında da derin öğrenmenin temel teknolojisi haline gelmiştir, aynı zamanda endüstri standardı bir işlemdir.
Geri yayılma prototipi: 1985 yılında, Hinton henüz geri yayılmanın babası olmadığında, LeCun, Paris Altıncı Üniversitesi'nde doktora çalışması sırasında, varyasyon ilkesine dayalı basit bir türetme süreci veren, geri yayılmanın erken bir versiyonunu yayınladı.
Geri yayılımı daha hızlı hale getirmek için öğrenmeyi hızlandırmak için iki yöntem kullandı.
Sinir ağlarının vizyonunu genişletti: LeCun, görüntü tanıma için yalnızca sinir ağlarını kullanmakla kalmaz, aynı zamanda diğer birçok görevin kilidini de açar. Ortaya koyduğu kavramlardan bazıları şimdi AI alanının temeli haline geldi.
Örneğin, görüntü tanımada, günümüzde birçok tanıma görevinde ortak bir kavram haline gelen Hiyerarşik Özellik Gösterimini (Hiyerarşik Özellik Temsili) sinir ağlarının nasıl öğrendiğini inceledi.
Ek olarak, kendisi ve arkadaşı Léon Bottou, öğrenme sisteminin karmaşık sinir ağlarından oluşabileceğini öne sürdü. Böyle bir sistemde, geri yayılma, otomatik farklılaşma ile sağlanır. Ayrıca, derin öğrenme mimarisinin yapılandırılmış verileri (grafikler gibi) işleyebileceğini öne sürdüler.
Dr. LeCun'dan mezun olduktan sonra, sektöre girmeden önce Hinton'un laboratuvarında doktora sonrası araştırmacı olarak yalnızca bir yıl çalıştı.
Ancak, 2003 yılında New York Üniversitesi'nde profesör oldu ve 2012'de New York Üniversitesi Veri Bilimi Merkezi'ni kurdu. Facebook'a katıldıktan sonra bile New York Üniversitesi'nde yarı zamanlı çalışmaya devam etti.
Ve LeCun gibi bir sonraki dev, akademi ve endüstriyi birbirine bağlar. Ayrıca prestijli Bell Laboratuvarlarında da çalıştı.
Yoshua Bengio
1964 doğumlu, 55 yaşında olan Yoshua Bengio, şu anda Montreal Üniversitesi Bilgisayar Bilimi ve Yöneylem Araştırması Bölümü'nde profesördür.
Bengio, Montreal Öğrenme Algoritmaları Enstitüsü'nü (MILA) kurdu, enstitünün bilimsel direktörü olarak görev yaptı ve Kanada İleri Araştırmalar Enstitüsü (CIFAR) makine ve beyin öğrenme projesine başkanlık etti. Bengio, aynı zamanda Veri Değerlendirme Enstitüsü'nün (IVADO) bilimsel eş direktörü olarak da görev yapıyor.
Benzer şekilde ACM, Bengio'nun üç ana katkısını da özetledi.
Dizinin olasılık modeli: 1990'larda, Bengio bir olasılık dizisi modeli önerdi. Sinir ağlarını olasılıksal modellerle (gizli Markov modelleri gibi) birleştirdi ve el yazısı kontrolleri tanımak için yeni teknolojiyi kullandı. Dış dünya, bunun 1990'larda sinir ağlarının zirvesi olduğuna inanıyor ve mevcut konuşma tanıma teknolojisi buna dayanıyor.
Yüksek boyutlu kelime gömme ve dikkat mekanizması: Bengio, kelime anlamının bir temsili olarak Yüksek Boyutlu Kelime Gömme'yi kullanan Nöral Olasılıksal Dil Modeli (Sinir Olasılıksal Dil Modeli) adlı dönüm noktası niteliğindeki bir makalenin yayınlanmasına katıldı. Bunun NLP araştırması (çeviri, Soru-Cevap ve görsel Soru-Cevap görevleri gibi) üzerinde derin bir etkisi oldu.
Bir yüzleşme ağı (GAN) oluşturun: 2014 yılında Bengio ve Ian Goodfellow, bilgisayar görüşü ve grafikte bir devrimi tetikleyen Generative Adversarial Network'ü (GAN) yayınladı.
İstatistiklere göre, Yoshua Bengio tarafından yayınlanan 300'den fazla akademik makalenin kümülatif atıf sayısı 137.000'i aştı.
Bir profesör olarak Bengio, bir zamanlar Ian Goodfellow ve Aaron Courville gibi endüstri tanrıları ile birlikte Deep Learning'i yazdı ve elde tutulan bir "AI İncil" oldu. Pek çok insan bu kitaba sevgiyle "çiçek kitabı" diyor.
Akademiye ek olarak, Bengio endüstride de aktiftir.
Bir zamanlar Bengio ve Jean-François Gagné, kendi işletmeleri için makine öğrenimi çözümleri bulmak isteyen şirketler için AI alanında uzmanlar bulmak üzere Element AI'yı kurdu.
Ek olarak, Bengio'nun birçok ödülü de vardır. Sadece Kanada Kraliyet Koleji'nde (RSC) ve Kanada İleri Araştırmalar Enstitüsü'nde (CIFAR) akademisyen olmakla kalmadı, aynı zamanda 2017'de Kanada vatandaşları için en yüksek onur olan "Kanada Valisi Övgü Ödülü" nü aldı.
Turing Ödülü, 1966 yılında ACM tarafından, bilgisayar bilimi alanındaki en büyük ödül olan, bilgisayar bilimi alanında en yüksek ödül olan ünlü bilgisayar bilimi öncüsü Alan Turing'i anmak için kurulmuştur. Kazanan, bilgisayar bilimi alanında kalıcı ve önemli bir teknolojik katkıya sahip olmalıdır.
Yapay zeka alanındaki öncüler, Marvin Lee Minsky, John McCarthy, Allen Newell, Herbert Alexander Simon ve diğerleri Turing'i kazandı. ödül. 2000 yılında Çinli bilim adamı Yao Qizhi, sözde rasgele sayı üretimi gibi hesaplama alanına yaptığı önemli katkılardan dolayı Turing Ödülü'nü kazandı.
