Gestern Abend (6. Dezember) wurde der mit 3 Millionen USD (mehr als 76 Milliarden VND) dotierte Hauptpreis von VinFuture 2024 an fünf Wissenschaftler verliehen: Yoshua Bengio, Geoffrey E. Hinton, Jensen Huang, Yann LeCun und Fei-Fei Li für ihre bahnbrechenden Beiträge zur Weiterentwicklung des Deep Learning.
Das Preiskomitee stellte fest, dass die Fortschritte im Bereich Deep Learning eine neue Ära technologischer Innovationen eingeläutet haben, die es Maschinen ermöglicht, aus riesigen Datenmengen zu „lernen“ und bei Aufgaben wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Entscheidungsfindung eine unglaubliche Genauigkeit zu erreichen.
Seit 2012 ist Deep Learning zu einem wichtigen Instrument geworden, das in Bereichen wie dem Gesundheitswesen, der Automatisierung und den Finanzdienstleistungen große Fortschritte vorantreibt und zukünftige Innovationen prägt. Anwendungen für die Entwicklung neuer Technologien können Millionen von Menschen dabei helfen, ihr Leben zu verändern, indem sie die Effizienz in Geschäftswelt und Gesundheitswesen steigern.
Professor Yoshua Bengio
Professor Yoshua Bengio ist der Gründer des Mila Institute, das sich auf künstliche neuronale Netzwerke konzentriert, einschließlich wichtiger Fortschritte im Bereich des Repräsentationslernens und generativer Modelle.
Seine Beiträge wurden zu einem wesentlichen Bestandteil moderner Deep-Learning-Systeme, insbesondere in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Seine Arbeit ermöglichte die Entwicklung von Tools wie virtuellen Assistenten und Sprachübersetzungstools und verschaffte Millionen von Menschen auf der ganzen Welt Zugang zu diesen Technologien. Seine Forschung prägt weiterhin Bereiche des Deep Learning, von der Robotik bis zur Entwicklung personalisierter Medizin.
Professor Yoshua Bengio (ganz links)
Die Innovationen von Bengio ermöglichen es Systemen, zu „lernen“ und Daten mit unglaublicher Genauigkeit zu generieren. Diese Innovationen sind besonders wichtig, wenn es darum geht, KI-basierte Lösungen für globale Herausforderungen zu schaffen, etwa zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung und zur Förderung einer nachhaltigen Umweltentwicklung.
Bei seiner Rede bei der Preisverleihung erinnerte sich der Professor an seine Reise mit der KI, die vor 20 Jahren begann, als er begann, sich für neuronale Netzwerke zu interessieren und die Prinzipien hinter der Intelligenz verstehen wollte. Damals hätte er nicht geglaubt, dass der Fortschritt und Erfolg dieser Technologie einen so großen Einfluss auf die heutige Gesellschaft haben würden.
„KI kann nur dann enorme Vorteile bringen, wenn wir sie richtig steuern. Wir müssen das Ausmaß der Herausforderung verstehen und die Verantwortung dafür übernehmen, dass KI ein Erfolg wird“, betonte er.
Professor Geoffrey Hinton
Professor Geoffrey Hinton von der Universität Toronto, Kanada, wird für seine Führungsrolle und seine grundlegende Forschung zur Architektur neuronaler Netzwerke ausgezeichnet. In seiner Arbeit von 1986 zusammen mit David Rumelhart und Ronald Williams demonstrierte er verteilte Darstellungen in neuronalen Netzwerken, die mit dem Backpropagation-Algorithmus trainiert wurden. Dieses Verfahren entwickelte sich zu einem Standardwerkzeug im Bereich der künstlichen Intelligenz und führte zu Fortschritten in der Bild- und Spracherkennung.
Professor Geoffrey Hinton. (Foto: TVP)
Durch die Verfeinerung der Architektur tiefer neuronaler Netzwerke und die Nutzung großer Datensätze zu deren Training hat Professor Hinton neue Richtungen für die Forschung und Anwendung künstlicher Intelligenz erschlossen und damit den Weg für Fortschritte in der Entwicklung künstlicher Intelligenzmodelle und autonomer Systeme geebnet.
Bei der Preisverleihung sagte Professor Geoffrey E. Hinton, dass er, Professor Yoshua Bengio und Yann LeCun ihr Leben der Entwicklung neuronaler Netzwerktechnologie gewidmet haben. Er freute sich auch darüber, dass VinFuture die Beiträge von Herrn Jen-Hsun Huang bei der Entwicklung der für künstliche Intelligenz erforderlichen Computersoftware anerkennt. sowie von Professor Fei-Fei Li bei der Bereitstellung von Big Data – ein Faktor, der die Wirksamkeit dieser Technologie bewiesen hat.
Herr Jensen Huang
Jensen Huang, Präsident von NVIDIA, wurde für seine visionäre Führung bei der Umwandlung von Grafikprozessoren (GPUs) in leistungsstarke Werkzeuge für Deep Learning und beschleunigtes Computing ausgezeichnet.
Die Entwicklung der CUDA-Plattform (Compute Unified Device Architecture) hilft der GPU-Programmierung, die enormen Rechenleistungsanforderungen des Deep Learning effizient zu bewältigen. Dieser Durchbruch ermöglichte ein schnelles Training neuronaler Netzwerke und machte GPUs zu einem unverzichtbaren Werkzeug in der weltweiten Forschung und Entwicklung im Bereich künstliche Intelligenz.
Herr Jensen Huang spricht bei der Preisverleihung.
GPUs sind zu wesentlichen Elementen in der modernen künstlichen Intelligenzforschung geworden und beschleunigen Innovationen in Bereichen wie Spracherkennung, selbstfahrende Autos, medizinische Bildverarbeitung und Sprachverarbeitung. Heute ermöglicht GPU-beschleunigtes Deep Learning viele Fortschritte, beispielsweise in den heute gängigen Modellen der künstlichen Intelligenz oder in den Instrumenten für das Gesundheitswesen und die Diagnose, und kommt Millionen von Menschen auf der ganzen Welt zugute.
„Es ist mir eine Ehre, den VinFuture-Hauptpreis im Beisein von Freunden und großartigen Wissenschaftlern wie Professor Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton und Yann LeCun entgegenzunehmen.
Dies ist für uns eine Anerkennung der VinFuture Foundation für das bahnbrechende Potenzial der KI in allen Branchen. „Ich fühle mich geehrt, diese Auszeichnung im Namen meiner Kollegen bei NVIDIA entgegenzunehmen, die ihr Leben der Informatik und verwandten Bereichen gewidmet haben“, sagte Jen-Hsun Huang.
Professor Yann LeCun
Professor Yann LeCun, leitender KI-Wissenschaftler bei Meta, wird für seine Pionierarbeit bei der Entwicklung von Convolutional Neural Networks (CNNs) ausgezeichnet. Dies ist ein wichtiges Modell in der Entwicklung der Bilderkennungs- und Deep-Learning-Technologie.
Seine Arbeit an CNNs Ende der 1980er Jahre legte den Grundstein für das automatische Lernen hierarchischer Bildmerkmale, was bei Aufgaben wie der Objekt- und Gesichtserkennung wichtig ist.
Professor Yann LeCun.
Die Innovationen von Professor LeCun haben zu Durchbrüchen in Branchen geführt, in denen Bildverarbeitungstechnologie zum Einsatz kommt – von der medizinischen Diagnose bis zum autonomen Fahren. CNNs sind mittlerweile zum Standard in Anwendungen der künstlichen Intelligenz geworden, die täglich von Milliarden Menschen genutzt werden, und spielen eine zentrale Rolle bei der Entwicklung von Technologien wie Gesichtserkennung und medizinischer Bildverarbeitung.
Professor Yann LeCun teilte mit, dass die VinFuture 2024-Trophäe eine Form habe, die einem neuronalen Modell mit verbundenen Neuronen sehr ähnlich sei. Dieses Symbol passt wirklich gut zu seiner Arbeit.
„Maschinen können lernen, noch nicht so wie Menschen, aber wir sind auf dem Weg dahin. Ich denke, KI kann sich weiterentwickeln und intelligenter werden. KI hilft uns, die menschliche Intelligenz zu erweitern, tatsächlich hat KI dies seit ihren Vorgängern getan“, sagte er.
KI-Assistenten können intelligenter werden, und indem wir KI weiterhin in den Bereichen Sprache, Kultur und Werte schulen, entsteht ein Schatz an menschlichen Daten, der geteilt werden muss, um Wissen in der Welt zu verbreiten und den Fortschritt in Wissenschaft, Medizin und Technologie zu fördern, sagte der Experte.
Professor Fei-Fei Li
Professor Fei-Fei Li von der Stanford University, USA, wird für seine bahnbrechenden Beiträge auf dem Gebiet der Computer Vision und der Entwicklung des ImageNet-Datensatzes ausgezeichnet. Ihre Leitung des ImageNet-Projekts revolutionierte die Bilderkennung durch die Erstellung eines großen, beschrifteten Datensatzes, der es Maschinen ermöglichte, Objekte genauer zu erkennen und zu klassifizieren.
Professor Fei-Fei Li ist beschäftigt und kann nicht nach Vietnam kommen, um die Auszeichnung entgegenzunehmen.
ImageNet legte den Grundstein für das Training von Deep-Learning-Modellen und trieb die Entwicklung von Aufgaben wie Objekterkennung, Gesichtserkennung und Bildklassifizierung voran. Die Arbeit von Professor Li ist ein Paradebeispiel für die Bedeutung von Daten beim Training künstlicher Intelligenzsysteme und beeinflusst den datengesteuerten Ansatz, der in vielen Bereichen verwendet wird.
Die Beiträge von Professor Li haben die Art und Weise verändert, wie Deep-Learning-Systeme visuelle Informationen verarbeiten und verstehen, und ermöglichen Fortschritte in Bereichen wie autonomes Fahren, medizinische Diagnose und intelligente Sicherheitssysteme. Indem sie die Grenzen dessen erweitert, was Maschinen sehen und interpretieren können, hat ihre Arbeit Innovationen auf dem Gebiet der Computervision vorangetrieben und der Gesellschaft als Ganzes geholfen.
Der Preis wurde 2020 von der VinFuture Foundation ins Leben gerufen und wird jährlich für bahnbrechende wissenschaftliche und technologische Erfindungen verliehen, die das Potenzial haben, bedeutende Veränderungen im Leben der Menschen herbeizuführen. Nach vier Staffeln wurden 37 Wissenschaftler geehrt. Der Gesamtwert des Preises beträgt 4,5 Millionen USD, darunter ein Hauptpreis in Höhe von 3 Millionen USD und drei Sonderpreise in Höhe von jeweils 500.000 USD in drei Kategorien: Wissenschaftlerinnen, Wissenschaftler aus Entwicklungsländern und Wissenschaftler, die auf neuen Gebieten forschen.
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