Премія Тюрінга 2018 присуджена трьом дослідникам, які заклали основи нинішнього буму штучного інтелекту

Премія Тюрінга 2018 року, також відома як «Нобелівська премія з обчислювальної техніки», була присуджена трьом дослідникам, які заклали основи нинішнього буму штучного інтелекту, інформує Ukr.Media.

Йошуа Бенжіо, Джеффрі Хінтон і Янн ЛеКун, яких іноді називають «хрещеними батьками штучного інтелекту» були нагороджені щорічною премією в сумі $1 млн за свою роботу з розвитку такої сфери штучного інтелекту, як глибоке навчання. Методи, розроблені цією трійкою вчених в 1990-х і 2000-х роках, дозволили зробити величезний прорив в таких завданнях, як комп'ютерний зір і розпізнавання мови. Їх робота лежить в основі сучасного поширення технологій штучного інтелекту, від самокерованих автомобілів до автоматизованої медичної діагностики.

Ймовірно, багато які люди взаємодіяли з нащадками алгоритмів, розроблених Бенжіо, Хінтоном і ЛеКуном - будь то система розпізнавання облич, застосовувана для розблокування смартфонів, або модель штучного інтелекту для письмового спілкування, яка пропонує варіанти введення тексту в процесі його набору.

Всі троє вчених з тих пір посіли чільні місця у дослідницькій екосистемі штучного інтелекту, займаючись як науковою діяльністю, так і розвитком реальних галузевих проектів. Так, Джеффрі Хінтон ділить свій час між Google і Університетом Торонто. Йошуа Бенжіо - професор Монреальського університету, а також він заснував спеціалізовану на питаннях штучного інтелекту компанію Element AI. В той же час як Янн ЛеКун - головний спеціаліст зі штучного мистецтва в компанії Facebook і одночасно є професором Нью-Йоркського університету.

Сфера штучного інтелекту відома своєю циклічністю. Слідом за бумом приходить спад. І робота зазначеної трійки дослідників якраз припала на період такого спаду інтересу до цієї теми (період «зими штучного інтелекту»), що супроводжувалося зниженням інтересу і фінансуванням відповідних досліджень. Саме в кінці однієї з таких «зим» в кінці 1980-х років Бенджіо, Хінтон і ЛеКан почали обмінюватися ідеями та працювати над пов'язаними проблемами.

«Між серединою 90-х і серединою 2000-х років був похмурий період, коли було неможливо публікувати дослідження з нейронних мереж, тому що спільнота втратила до них інтерес», - говорить ЛеКун. «Насправді, у нього була погана репутація. Це було свого роду табу».

Тим не менш, вчені змогли відродити інтерес до теми досліджень штучного інтелекту. Їм вдалося добитися фінансування від канадського уряду, щоб спонсорувати центр взаємопов'язаних досліджень.

«Ми організовували регулярні зустрічі, регулярні семінари та літні школи для наших студентів», - каже ЛеКун. «Це створило невелике співтовариство, яке [...] приблизно в 2012, 2013 роках дійсно раптово і швидко збільшилося».

Протягом цього періоду трійка дослідників показала, що нейронні мережі можуть досягти відмінних результатів в таких завданнях, як розпізнавання символів. Але інша частина дослідного світу не звертала уваги на цю сферу аж до 2012 року, коли команда на чолі з Хінтоном зайнялася відомим еталонним тестом штучного інтелекту під назвою ImageNet. До тих пір дослідники тільки вносили додаткові поліпшення в цю задачу по розпізнаванню об'єктів. Але Джеффрі Хінтон і його учні розробили покращений алгоритм, який за допомогою нейронних мереж поліпшив результати відразу більш ніж на 40%.

Як зазначив Янн ЛеКун, різниця була настільки велика, що «в головах багатьох людей стався зсув». Вони переконалися в ефективності нейронних мереж, а пізніше зростаючі обчислювальні потужності (GPU) дозволили ще більше розкрити потенціал глибокого навчання.