`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Что для вас является метрикой простоя серверной инфраструктуры?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Виталий Кобальчинский

Высшей наградой в сфере ИТ отмечены трое пионеров глубокого обучения

+22
голоса

Премия Тьюринга по престижности является аналогом Нобелевской, но присуждается за выдающиеся заслуги в развитии компьютерных технологий. На этот раз она досталась тройке учёных, усилия которых стали причиной бума популярности, переживаемого сегодня приложениями искусственного интеллекта (ИИ).

Йошуа Бенджио (Yoshua Bengio), Джеффри Хинтон (Geoffrey Hinton) и Ян Лекун (Yann LeCun), иногда называемые крестными отцами ИИ, получили премию в 1 млн долл. в знак признания их заслуг в развитии глубокого обучения. Разработанные ими на переломе тысячелетия методы сделали возможными качественный прорыв в таких областях, как компьютерное зрение и распознавание речи. Именно их деятельность создала фундамент, на котором взошёл богатый урожай ИИ-технологий не только для самоуправляемых автомобилей, автоматизированной медицинской диагностики, но и для приложений, проникающих в повседневный быт миллионов людей, вроде разблокировки телефона через распознавание лица или помощи при составлении ответа на электронное письмо.

Но, пожалуй, наибольшая заслуга этих трёх учёных в том, что они не сдались и продолжали работу в те годы, когда искусственный интеллект считался хрестоматийным примером тупикового направления исследований.

Высшей наградой в сфере ИТ отмечены трое пионеров глубокого обучения

(Слева направо) Ян Лекун, Джеффри Хинтон, Йошуа Бенджио

Многими областям науки и технологии присуще неровное развитие, со взлетами и падениями. Если исследования не оправдывают чрезмерно завышенных ожиданий, за ними следует период застоя, когда интерес к предмету падает и финансирование замораживают. Смутное время — «зима ИИ» — продолжалось с середины 90-х до середины 2000-х. «В этот тёмный период было невозможно опубликовать исследование по нейронным сетям, потому что сообщество потеряло к ним интерес, — говорит Лекун. — У данной темы была плохая репутация. Это было немного табу».

Именно тогда Бенджио, Лекун и Хинтон начали обмениваться идеями и совместно работать над проблемами цифровых нейронных сетей — ключевого элемента современного ИИ. Коллегам удалось заручиться поддержкой канадского правительства в финансировании комплекса взаимосвязанных исследований.

«Мы организовывали регулярные встречи, семинары и летние школы для наших студентов, — говорит Лекун. — Благодаря этому образовалось небольшое сообщество, которое [...] примерно в 2012, 2013 годах поистине взорвалось».

Поворотным для ИИ стал 2012 год, когда нейросети, разработанные командой Хинтона, в эталонных тестах распознавания объектов, ImageNet, финишировали с отрывом более 40% от лучших на то время алгоритмов ИИ.

«Разница была слишком велика, и в головах множества людей произошёл почти слышимый «щелчок», — рассказывает Лекун. — Теперь они были убеждены».

Немаловажным для успеха обстоятельством стало и то, что разработанная тройкой учёных методология глубокого обучения появилась в очень удачное время, когда дешёвые вычислительные ресурсы GPU (разработанных для игр) и широкая доступность цифровых данных в Интернете создали питательную среду для всевозможных когнитивных приложений.

Все трое лауреатов в настоящее время продолжают работу по развитию академических и прикладных аспектов искусственного интеллекта. Хинтон делит своё время между Google и Университетом Торонто, Бенджио является профессором Монреальского университета и основателем стартапа Element AI, а Лекун совмещает обязанности профессора Нью-Йоркского университета и главного специалиста по ИИ компании Facebook.

Все они сохранили свой неубиваемый оптимизм в отношении ИИ, однако считают, что потребуется немало труда прежде чем машинный разум начнёт оправдывать ожидания. Сегодня системы ИИ нуждаются в огромных объёмах тренировочных данных, могут быть легко введены в заблуждение и хорошо работают только в рамках узкой специфики задачи.

«У нас просто нет машин, обладающих здравым смыслом», — утверждает Лекун. На пути к созданию компьютеров с человеческим уровнем интеллекта, по его словам, предстоит покорить ещё с полсотни горных вершин, включая те, которые ещё даже нельзя увидеть. «Пока что мы вскарабкались на первую гору. Ну может быть на вторую», — утешает он.

+22
голоса

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 
IDC
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT