Drei Pioniere der Forschung mit künstlicher Intelligenz haben ausgezeichnet der renommierte Turing Award für ihre Arbeit beim Aufbau der Grundlage für modernes maschinelles Lernen.
Turing Award geht an AI Pioneers
Der Turing-Preis, der von einigen mit dem Nobelpreis verglichen wird, wird an Personen vergeben, die „für Beiträge technischer Art zur Computergemeinschaft ausgewählt wurden“ und wird häufig als „Nobelpreis für Informatik“ bezeichnet.
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Google-Vizepräsident Geoffrey Hinton, Facebooks Yann LeCun und Yoshua Bengio, Professor an der Universität von Montreal, wurden gemeinsam mit dem Turing Award für 2018 für ihre Pionierarbeit auf dem Gebiet des maschinellen Lernens ausgezeichnet, die zu allem geführt hat, von Nachrichtenaggregatoren über Netflix bis hin zur ModerneBoom in der praktischen Entwicklung künstlicher Intelligenz.
„Künstliche Intelligenz ist heute einer der am schnellsten wachsenden Bereiche in der gesamten Wissenschaft und eines der am meisten diskutierten Themen in der Gesellschaft.“ sagte Cherri Pancake , Präsident der Computergesellschaft, in einer Erklärung zum Preis: „Das Wachstum und das Interesse an KI sind nicht zuletzt auf die jüngsten Fortschritte beim Deep Learning zurückzuführen, für die Bengio, Hinton und LeCun den Grundstein gelegt haben.”
Insbesondere wurden die drei zitiert, um die „konzeptuellen Grundlagen“ tiefer neuronaler Netze zu schaffen, die Art von Algorithmen, die das Wie antreiben. künstliche Intelligenz Systeme lernen neue Dinge. Die Fähigkeit eines Systems, etwas zu lernen, ist für die künstliche Intelligenz von entscheidender Bedeutung, da ein System nicht für alle Eventualitäten programmiert werden kann, mit denen es in realen Anwendungen konfrontiert ist. Es muss in der Lage sein, Muster zu erkennen und angemessen auf das Gelernte zu reagieren.
Die Turing Award wird jedes Jahr von der Association for Computing Machinery überreicht und beinhaltet einen Geldpreis von 1 Million US-Dollar, der in diesem Jahr auf die drei Empfänger aufgeteilt wird.
Anerkennung für die konzeptionelle Grundlage neuronaler Netze
Neuronale Netze, inspiriert vom Netz der Neuronen, aus denen das menschliche Gehirn besteht, waren seit Jahrzehnten Gegenstand von Forschungen, aber niemand hatte große Fortschritte gemacht, um sie dazu zu bringen, etwas Wertvolles zu tun. Dann, im Jahr 2004 Hinton verwendet die Unterstützung der kanadischen Regierung bei der Organisation einer Gemeinschaft von Forschern, darunter LeCun und Bengio, die neuronale Netze zu den leistungsstarken Computerwerkzeugen machen würde, die sie heute sind.
Hinton begann in den 1970er Jahren als Doktorand mit der Verfolgung neuronaler Netze und später in den Bell Laboratories von AT & T, wo er ein neuronales Netz aufbaute, das das Lesen von Handschrift lernen konnte. Nach einem Zuschuss von 400.000 USD durch das Canadian Institute for Advanced Research, Hinton, LeCun und Bengio entwickelten die Algorithmen, mit denen erstmals Spracherkennungssysteme für IBM, Microsoft und Google betrieben wurden.
Als nächstes wechselte Hinton zu Bilderkennungsnetzwerken, die einen Algorithmus von LeCun aufbauten, der Systeme wie die Computer-Vision-Fähigkeit eines selbstfahrenden Fahrzeugs mit Strom versorgte - seine Fähigkeit, die Straße zu sehen, Autos, Fußgänger zu erkennen usw.
Bengio, der als Professor an der Universität von Montreal arbeitete, beaufsichtigte die Erforschung von Generativen kontrovers Netzwerke, die ein neuronales Netzwerk verwenden, um ein anderes zu aktivieren, wobei eines so konzipiert ist, dass es etwas Originelles wie ein Bild des Gesichts einer Person erzeugt, und das andere Netzwerk mit dem arbeitet, was als eine Form der Qualitätssicherung generiert wurde.