어젯밤(12월 6일), 300만 달러(760억 VND 이상) 상당의 VinFuture 2024 본상이 딥 러닝의 진보에 획기적인 기여를 한 5명의 과학자, Yoshua Bengio, Geoffrey E. Hinton, Jensen Huang, Yann LeCun, Fei-Fei Li에게 수여되었습니다.
시상 위원회는 딥 러닝의 발전으로 기술 혁신의 새로운 시대가 열렸으며, 기계가 엄청난 양의 데이터로부터 "학습"하고 이미지 인식, 자연어 처리 및 의사 결정과 같은 작업에서 놀라운 정확도를 달성할 수 있게 되었다고 언급했습니다.
2012년 이래로 딥러닝은 의료, 자동화, 금융 서비스 등의 분야에서 주요 발전을 이끄는 핵심 도구가 되어 미래 혁신을 형성하고 있습니다. 새로운 기술 개발 응용 프로그램은 비즈니스와 의료에 효율성을 가져다줌으로써 수백만 명의 사람들의 삶을 바꾸는 데 도움이 될 수 있습니다.
요슈아 벤지오 교수
요슈아 벤지오 교수는 표현 학습 및 생성 모델 분야의 중요한 진전을 포함하여 인공 신경망에 중점을 둔 밀라 연구소의 설립자입니다.
그의 공헌은 현대 딥러닝 시스템, 특히 자연어 처리(NLP) 분야의 필수적인 부분이 되었습니다. 그의 연구를 통해 가상 비서, 언어 번역 도구와 같은 도구가 개발되었고, 그 덕분에 전 세계 수백만 명의 사람들이 이런 기술에 접근할 수 있게 되었습니다. 그의 연구는 로봇공학부터 개인맞춤형 의학 개발까지 딥러닝 관련 분야에 지속적으로 영향을 미치고 있습니다.
요슈아 벤지오 교수(맨 왼쪽)
벤지오의 혁신은 시스템이 "학습"하고 놀라운 정확도로 데이터를 생성할 수 있도록 합니다. 이러한 혁신은 의료 개선, 지속 가능한 환경 개발 촉진 등 세계적 과제를 해결하기 위한 AI 기반 솔루션을 만드는 데 특히 중요합니다.
수상식에서 교수는 20년 전 신경망에 관심을 갖고 지능의 원리를 이해하고 싶었을 때부터 시작된 AI와의 여정을 회상했습니다. 당시 그는 그것의 발전과 성공이 오늘날 사회에 이렇게 큰 영향을 미칠 것이라고는 생각하지 못했습니다.
"AI는 우리가 올바르게 이끌 때에만 엄청난 이점을 제공할 수 있습니다. 우리는 도전의 규모를 이해하고 AI를 성공으로 이끄는 책임을 져야 합니다." 그는 강조했습니다.
제프리 힌튼 교수
캐나다 토론토 대학의 제프리 힌튼 교수는 신경망 아키텍처 분야에서의 리더십과 기초 연구로 인정을 받았습니다. 그는 1986년 데이비드 루멜하트와 로널드 윌리엄스와 공동으로 발표한 논문에서 역전파 알고리즘을 통해 학습한 신경망의 분산 표현을 입증했습니다. 이 방법은 인공지능 분야의 표준 도구가 되었고 이미지 및 음성 인식 분야의 발전을 이끌었습니다.
제프리 힌튼 교수. (사진=TVP)
힌튼 교수는 심층 신경망의 아키텍처를 개선하고 대규모 데이터 세트를 사용하여 이를 훈련시킴으로써 인공지능 연구와 응용 분야에 새로운 방향을 열었으며, 이를 통해 인공지능 모델과 자율 시스템 개발에 있어 발전의 길을 열었습니다.
수상식에서 Geoffrey E. Hinton 교수는 자신과 Yoshua Bengio 교수, Yann LeCun이 평생을 신경망 기술 개발에 바쳤다고 말했습니다. 그는 또한 VinFuture가 인공지능에 필요한 컴퓨터 소프트웨어 개발에 대한 젠슨 황 씨의 기여를 인정한 것을 기쁘게 생각했습니다. 그리고 빅데이터를 제공한 Fei-Fei Li 교수의 경우도 마찬가지입니다. 이는 이 기술의 효과성을 입증하는 요소입니다.
젠슨 황 씨
NVIDIA의 젠슨 황(Jensen Huang) 사장에게는 딥 러닝과 가속 컴퓨팅을 위한 강력한 도구로 그래픽 처리 장치(GPU)를 전환하는 데 있어 탁월한 리더십이 인정되었습니다.
CUDA(Compute Unified Device Architecture) 플랫폼의 개발은 GPU 프로그래밍이 딥 러닝의 엄청난 계산적 요구 사항을 효율적으로 처리하는 데 도움이 됩니다. 이러한 획기적인 기술로 인해 신경망의 빠른 훈련이 가능해졌고, GPU는 전 세계적으로 인공지능 연구 및 개발에 필수적인 도구가 되었습니다.
젠슨 황 씨가 시상식에서 연설하고 있습니다.
GPU는 현대 인공지능 연구에 필수적인 요소가 되었으며, 음성 인식, 자율주행 자동차, 의료 영상 처리, 언어 처리 등의 분야에서 혁신을 가속화하고 있습니다. 오늘날 GPU 가속 딥 러닝은 오늘날 인기 있는 인공지능 모델이나 의료 및 진단 도구와 같은 많은 발전을 이루어 전 세계 수백만 명의 사람들에게 혜택을 제공하고 있습니다.
"저는 요슈아 벤지오 교수님, 제프리 힌튼, 얀 르쿤 등 친구들과 위대한 과학자들이 지켜보는 가운데 VinFuture 본상을 받게 되어 영광입니다.
이는 VinFuture 재단이 모든 산업 분야에서 AI가 지닌 획기적인 잠재력을 인정한 것입니다. 저는 컴퓨터 과학과 관련 분야에 삶을 바친 NVIDIA의 동료들을 대신하여 이 상을 받게 되어 영광입니다." 라고 Jen-Hsun Huang이 말했습니다.
얀 르쿤 교수
Meta의 수석 AI 과학자인 얀 르쿤 교수는 합성곱 신경망(CNN) 개발 분야에서 선구적인 업적을 인정받았습니다. 이는 이미지 인식과 딥러닝 기술 개발에 중요한 모델이다.
1980년대 후반 CNN에 관한 그의 연구는 객체 감지 및 얼굴 인식과 같은 작업에 중요한 계층적 이미지 특징의 자동 학습을 위한 기초를 마련했습니다.
얀 르쿤 교수.
르쿤 교수의 혁신은 의료 진단부터 자율 주행까지, 이미지 처리 기술을 사용하는 산업에서 획기적인 발전을 가져왔습니다. CNN은 이제 수십억 명의 사람들이 매일 사용하는 인공지능 애플리케이션의 표준이 되었으며, 얼굴 인식 및 의료 영상 처리와 같은 기술 개발에 중심적인 역할을 하고 있습니다.
얀 르쿤 교수는 VinFuture 2024 트로피가 뉴런이 연결된 신경 모델과 매우 유사한 모양을 가지고 있다고 말했습니다. 이 상징은 그의 작품에 정말 잘 어울리네요.
"기계는 아직 인간처럼 학습할 수는 없지만, 우리는 그 단계에 도달하고 있습니다. 저는 AI가 더욱 발전하고 더 똑똑해질 수 있다고 생각합니다. AI는 인간의 지능을 확장하는 데 도움이 됩니다. 사실, AI는 이전 세대부터 이를 해왔습니다." 라고 그는 말했습니다.
AI 조수는 더욱 똑똑해질 수 있으며, 우리가 언어, 문화, 가치에 대한 AI 훈련을 계속함에 따라 공유되어야 할 인간 데이터의 보고가 생성되어, 전 세계에 지식을 전파하고 과학, 의학, 기술의 발전을 촉진할 것이라고 전문가는 말했습니다.
페이페이 리 교수
미국 스탠포드 대학의 페이페이 리 교수는 컴퓨터 비전 분야와 ImageNet 데이터 세트 개발 분야에서 선구적인 공헌을 한 공로를 인정받았습니다. 그녀가 이끈 ImageNet 프로젝트는 기계가 사물을 더 정확하게 인식하고 분류할 수 있도록 대용량의 레이블이 지정된 데이터 세트를 만들어서 이미지 인식 분야에 혁명을 일으켰습니다.
페이페이 리 교수는 바빠서 베트남에 오셔서 상을 받으실 수 없습니다.
ImageNet은 딥 러닝 모델을 훈련하기 위한 기반을 마련하고, 사물 감지, 얼굴 인식, 이미지 분류와 같은 작업의 개발을 촉진했습니다. 리 교수의 연구는 인공지능 시스템을 훈련하는 데 있어 데이터의 중요성을 잘 보여주는 좋은 사례이며, 많은 분야에서 사용되는 데이터 중심 접근 방식에 영향을 미쳤습니다.
리 교수의 공헌은 딥 러닝 시스템이 시각 정보를 처리하고 이해하는 방식을 변화시켜 자율 주행, 의료 진단, 지능형 보안 시스템 등의 분야에서 진전을 이루었습니다. 그녀의 연구는 기계가 볼 수 있는 것과 해석할 수 있는 것의 경계를 넓혀줌으로써 컴퓨터 비전 분야의 혁신을 촉진하고 사회 전체에 이로움을 가져왔습니다.
이 상은 VinFuture Foundation이 2020년에 처음 제정한 것으로, 사람들의 삶에 의미 있는 변화를 가져올 수 있는 획기적인 과학 및 기술 발명품에 매년 수여됩니다. 4시즌 동안 37명의 과학자가 영예를 얻었습니다. 총 상금은 450만 달러이며, 300만 달러의 본상과 50만 달러의 특별상 3개를 포함하여 여성 과학자, 개발도상국의 과학자, 새로운 분야를 연구하는 과학자 등 3개 부문에서 수상자를 선정합니다.
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