Trei oameni de știință care au pus bazele multor progrese recente în domeniul inteligenței artificiale au primit premiul Turing, considerat cea mai înaltă distincție a domeniului, scrie Bloomberg.
Geoff Hinton, profesor emerit la Universitatea din Toronto și cercetător principal la Google Brain al lui Alphabet Inc., Yann LeCun, profesor la Universitatea din New York și șeful AI de la Facebook Inc., și Yoshua Bengio, profesor la Universitatea din Montreal și co-fondator al companiei Element AI Inc., vor împărți premiul, acordat anual de Asociația pentru Calculatoare.
Cei trei câștigători vor împărți un premiu de 1 milion de dolari. Hinton a spus că va dona o parte dintre bani departamentului umanist al Universității din Toronto. "Ele sunt mult mai puțin finanțate și cred că științele umaniste sunt foarte importante pentru viitor", a spus acesta, într-un interviu. Bengio a declarat că ar putea folosi banii pentru a ajuta la combaterea schimbărilor climatice.
Câștigătorii de anul acesta sunt deseori numiți "Nașii învățării profunde (Godfathers of Deep Learning)", pentru cercetările în rețelele neuronale artificiale.
În 1983 Hinton a co-inventat mașinile Boltzmann (rețeaua stochastică Hopfield cu unități ascunse), unul dintre primele tipuri de rețele neuronale care utiliza probabilitățile statistice. Trei ani mai târziu, a fost co-autor al unei lucrări care demonstrează că o tehnică de updatare a puterii conexiunilor într-o rețea neurală, cunoscută drept backpropagation, ar putea înzestra acest software cu capabilități remarcabile de învățare.
Când Hinton a început să lucreze cu rețele neuronale la sfârșitul anilor 1970 și începutul anilor 1980, majoritatea oamenilor de știință din domeniul computerelor au crezut că tehnica era sortită eșecului. Software-ul care codifica în mod explicit expertiza umană într-un set complicat de reguli a fost considerat o abordare mai bună a inteligenței artificiale.
Astăzi, rețelele neuronale profunde care utilizează backpropagation sunt în spatele celor mai multe progrese în inteligența artificială, de la capacitatea Facebook de a vă eticheta automat prietenii în fotografii la capacitățile de recunoaștere vocală și traducerile Google.
LeCun, care a lucrat în echipa lui Hinton pentru a-și îmbunătăți tehnicile de backpropagation, a dezvoltat rețele neuronale convoluționale, genul de arhitectură software susține capacitatea computerelor de a interpreta și înțelege imaginile digitale sau video-urile.
Bengio, care a lucrat cu LeCun la Bell Labs, a continuat să utilizeze rețele neuronale pentru prelucrarea limbajului natural, ceea ce a dus la progrese mari în traducerea automată. Mai recent, a lucrat la o metodă mai cunoscută pentru a permite rețelelor neuronale să creeze imagini complet noi, dar extrem de realiste.
Hinton a declarat că învățarea profundă va permite în cele din urmă calculatoarelor să aibă un nivel de inteligență uman sau chiar supra-uman.
Hinton și Bengio au declarat că sunt preocupați de utilizarea abuzivă a tehnologiei la inventarea căreia au ajutat, în special în ceea ce privește sistemele de arme care utilizează învățarea profundă pentru a găsi și a angaja obiective fără contribuția umană. Dar ambii au spus că impactul pozitiv al învățării profunde va depăși orice efecte dăunătoare.
