في الليلة الماضية (6 ديسمبر)، تم منح الجائزة الرئيسية لـ VinFuture 2024 بقيمة 3 ملايين دولار أمريكي (أكثر من 76 مليار دونج) إلى 5 علماء: يوشوا بينجيو، وجيفري إي. هينتون، وجينسن هوانج، ويان ليكون، وفي في لي لمساهماتهم الرائدة في تعزيز تقدم التعلم العميق.
وأشارت لجنة الجوائز إلى أن التقدم في التعلم العميق قد أدى إلى عصر جديد من الابتكار التكنولوجي، مما يسمح للآلات "بالتعلم" من كميات هائلة من البيانات وتحقيق دقة لا تصدق في مهام مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية واتخاذ القرار.
منذ عام 2012، أصبح التعلم العميق أداة رئيسية لدفع التقدم الكبير في مجالات مثل الرعاية الصحية والأتمتة والخدمات المالية، وتشكيل الابتكار في المستقبل. يمكن لتطبيقات تطوير التكنولوجيا الجديدة أن تساعد ملايين الأشخاص على تغيير حياتهم من خلال جلب الكفاءة إلى الأعمال والرعاية الصحية.
البروفيسور يوشوا بنجيو
البروفيسور يوشوا بنجيو هو مؤسس معهد ميلا، الذي يركز على الشبكات العصبية الاصطناعية، بما في ذلك التقدم المهم في التعلم التمثيلي والنماذج التوليدية.
وأصبحت مساهماته جزءًا أساسيًا من أنظمة التعلم العميق الحديثة، وخاصة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP). وقد مكن عمله من تطوير أدوات مثل المساعدين الافتراضيين وأدوات ترجمة اللغات، مما سمح لملايين الأشخاص حول العالم بالوصول إلى هذه التقنيات. وتستمر أبحاثه في تشكيل المجالات المتعلقة بالتعلم العميق، بدءًا من الروبوتات وحتى تطوير الطب الشخصي.
البروفيسور يوشوا بنجيو (أقصى اليسار)
تمكن ابتكارات بنجيو الأنظمة من "التعلم" وتوليد البيانات بدقة لا تصدق. وتكتسب هذه الابتكارات أهمية خاصة في إنشاء حلول تعتمد على الذكاء الاصطناعي لمواجهة التحديات العالمية، مثل تحسين الرعاية الصحية وتعزيز التنمية البيئية المستدامة.
وفي كلمته خلال حفل توزيع الجوائز، استذكر البروفيسور رحلته مع الذكاء الاصطناعي والتي بدأت قبل 20 عامًا، عندما أصبح مهتمًا بالشبكات العصبية وأراد فهم المبادئ وراء الذكاء. ولم يكن يتصور في ذلك الوقت أن تقدمه ونجاحه سيكون له مثل هذا الأثر الضخم على مجتمع اليوم.
وأكد أن "الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحقق فوائد هائلة إذا وفقط إذا قمنا بقيادته بشكل صحيح. يتعين علينا أن نفهم حجم التحدي ونتحمل المسؤولية عن جعل الذكاء الاصطناعي ناجحًا" .
البروفيسور جيفري هينتون
يُعرف البروفيسور جيفري هينتون، من جامعة تورنتو بكندا، بقيادته وأبحاثه الأساسية في مجال هندسة الشبكات العصبية. وقد أظهرت ورقته البحثية التي قدمها عام 1986 مع ديفيد روميلهارت ورونالد ويليامز التمثيلات الموزعة في الشبكات العصبية المدربة بواسطة خوارزمية الانتشار الخلفي. وأصبحت هذه الطريقة أداة قياسية في مجال الذكاء الاصطناعي وأدت إلى التقدم في التعرف على الصور والكلام.
البروفيسور جيفري هينتون. (الصورة: TVP)
ومن خلال تحسين بنية الشبكات العصبية العميقة واستخدام مجموعات البيانات الكبيرة لتدريبها، فتح البروفيسور هينتون اتجاهات جديدة لأبحاث وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وبالتالي مهد الطريق للتقدم في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي والأنظمة المستقلة.
وقال البروفيسور جيفري إي هينتون في حفل توزيع الجوائز، إنه والبروفيسور يوشوا بينجيو ويان ليكون كرسوا حياتهم لتطوير تكنولوجيا الشبكات العصبية. كما أعرب عن سعادته لرؤية شركة VinFuture تعترف بمساهمات السيد جين هسون هوانج في تطوير برامج الكمبيوتر اللازمة للذكاء الاصطناعي؛ بالإضافة إلى دور البروفيسور فيفي لي في توفير البيانات الضخمة - وهو العامل الذي أثبت فعالية هذه التكنولوجيا.
السيد جينسن هوانج
تم تكريم رئيس شركة NVIDIA جينسن هوانج لقيادته الثاقبة في تحويل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) إلى أدوات قوية للتعلم العميق والحوسبة السريعة.
يساعد تطوير منصة CUDA (هندسة الأجهزة الموحدة للحوسبة) برمجة وحدة معالجة الرسوميات على التعامل بكفاءة مع المتطلبات الحسابية الهائلة للتعلم العميق. لقد مكن هذا الاختراق من التدريب السريع للشبكات العصبية وجعل وحدات معالجة الرسوميات أداة أساسية في البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم.
السيد جينسن هوانغ يتحدث في حفل توزيع الجوائز.
أصبحت وحدات معالجة الرسوميات عناصر أساسية في أبحاث الذكاء الاصطناعي الحديثة، حيث تعمل على تسريع الابتكار في مجالات مثل التعرف على الكلام، والسيارات ذاتية القيادة، ومعالجة الصور الطبية، ومعالجة اللغة. اليوم، يعمل التعلم العميق المعجل بواسطة وحدة معالجة الرسوميات على دعم العديد من التطورات مثل نماذج الذكاء الاصطناعي الشائعة اليوم أو أدوات الرعاية الصحية والتشخيص، مما يعود بالنفع على ملايين الأشخاص في جميع أنحاء العالم.
"يشرفني أن أتلقى الجائزة الرئيسية لـ VinFuture بحضور الأصدقاء والعلماء العظماء مثل البروفيسور يوشوا بينجيو، وجيفري هينتون، ويان ليكون.
يعد هذا تقديرًا لنا من مؤسسة VinFuture لإمكانات الذكاء الاصطناعي الرائدة في جميع الصناعات. وقال جين هسون هوانج: "يشرفني أن أتلقى هذه الجائزة نيابة عن زملائي في NVIDIA الذين كرسوا حياتهم لعلوم الكمبيوتر والمجالات ذات الصلة".
البروفيسور يان ليكون
تم تكريم البروفيسور يان ليكون، كبير علماء الذكاء الاصطناعي في ميتا، لعمله الرائد في تطوير الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs). ويعد هذا نموذجًا مهمًا في تطوير تقنية التعرف على الصور والتعلم العميق.
أرسى عمله على شبكات CNN في أواخر الثمانينيات الأساس للتعلم التلقائي لسمات الصور الهرمية، وهو أمر مهم في مهام مثل اكتشاف الكائنات والتعرف على الوجوه.
البروفيسور يان ليكون.
لقد أدت ابتكارات البروفيسور ليكون إلى تحقيق اختراقات في الصناعات التي تستخدم تكنولوجيا معالجة الصور، من التشخيص الطبي إلى القيادة الذاتية. أصبحت الشبكات العصبية التلافيفية الآن هي المعيار في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي يستخدمها مليارات الأشخاص كل يوم، حيث تلعب دورًا محوريًا في تطوير التقنيات مثل التعرف على الوجه ومعالجة الصور الطبية.
وأوضح البروفيسور يان ليكون أن كأس VinFuture 2024 له شكل مشابه جدًا للنموذج العصبي، مع اتصال الخلايا العصبية. هذا الرمز يناسب عمله حقًا.
وقال "الآلات قادرة على التعلم، ليس مثل البشر بعد، لكننا نقترب من ذلك. أعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يتطور أكثر ويصبح أكثر ذكاءً. يساعدنا الذكاء الاصطناعي على توسيع نطاق الذكاء البشري، في الواقع، لقد فعل الذكاء الاصطناعي هذا، من أسلافه" .
وأضاف الخبير أن مساعدي الذكاء الاصطناعي يمكن أن يصبحوا أكثر ذكاءً، ومع استمرارنا في تدريب الذكاء الاصطناعي على اللغة والثقافة والقيم، فإنه سيخلق كنزًا من البيانات البشرية التي يجب مشاركتها، ونشر المعرفة في العالم، وتعزيز التقدم في العلوم والطب والتكنولوجيا.
البروفيسور فيفي لي
البروفيسور فاي فاي لي، من جامعة ستانفورد، الولايات المتحدة الأمريكية، معروف بمساهماته الرائدة في مجال الرؤية الحاسوبية وتطوير مجموعة البيانات ImageNet. لقد أحدثت قيادتها لمشروع ImageNet ثورة في مجال التعرف على الصور من خلال إنشاء مجموعة بيانات كبيرة ومُصنفة تسمح للآلات بالتعرف على الأشياء وتصنيفها بشكل أكثر دقة.
الأستاذة فاي فاي لي مشغولة ولا تستطيع الحضور إلى فيتنام لاستلام الجائزة.
أرسى ImageNet الأساس لتدريب نماذج التعلم العميق وساهم في تطوير مهام مثل اكتشاف الكائنات والتعرف على الوجوه وتصنيف الصور. ويعد عمل البروفيسور لي مثالاً بارزًا على أهمية البيانات في تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي، حيث يؤثر على النهج القائم على البيانات المستخدم في العديد من المجالات.
لقد أدت مساهمات البروفيسور لي إلى تحويل الطريقة التي تعالج بها أنظمة التعلم العميق المعلومات البصرية وتفهمها، مما مكن من تحقيق تقدم في مجالات مثل القيادة الذاتية، والتشخيص الطبي، وأنظمة الأمن الذكية. ومن خلال دفع حدود ما يمكن للآلات رؤيته وتفسيره، ساهم عملها في تعزيز الابتكار في مجال الرؤية الحاسوبية واستفاد المجتمع ككل.
تم إطلاق الجائزة من قبل مؤسسة VinFuture في عام 2020 ويتم منحها سنويًا للاختراعات العلمية والتكنولوجية الرائدة التي لديها القدرة على إحداث تغييرات ذات مغزى في حياة الناس. بعد أربعة مواسم، تم تكريم 37 عالمًا. وتبلغ قيمة الجائزة الإجمالية 4.5 مليون دولار أمريكي، بما في ذلك جائزة رئيسية بقيمة 3 ملايين دولار أمريكي و3 جوائز خاصة قيمة كل منها 500 ألف دولار أمريكي، مع 3 فئات: العالمات، والعلماء من البلدان النامية، والعلماء الذين يبحثون في مجالات جديدة.
[إعلان رقم 2]
مصدر
تعليق (0)