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In diesem Jahr verlieh der Informatikverband ACM den Turing Award an drei Wissenschaftler, die als „Paten des maschinellen Lernens“ bekannt sind und den Grundstein für die moderne künstliche Intelligenz legten.
Der Turing Award wird mit dem Nobelpreis auf dem Gebiet der Informatik verglichen und ist eine jährliche Auszeichnung, die an Einzelpersonen oder Gruppen verliehen wird, die wichtige Beiträge zur Computer Science Association geleistet haben. Der Preis ist nach Mathison Turing benannt, einem britischen Wissenschaftler, der als Vater der theoretischen Informatik und künstlichen Intelligenz gilt.
Die drei Wissenschaftler, die den diesjährigen Preis gewonnen haben, sind Yann LeCun, Professor an der New York University und Hauptverantwortlicher für KI bei Facebook; Geoff Hinton, emeritierter Professor an der University of Toronto und leitender Google-Forscher bei Google Brain; Yoshua Bengio, Professor an der Universität Montreal und Mitbegründer eines KI-Unternehmens namens Element AI.
Die drei Wissenschaftler werden gemeinsam als „Paten des maschinellen Lernens (Deep Learning)“ bezeichnet, weil sie gemeinsam an neuronalen Netzen arbeiten, einer Art Software, die der KI beibringt, wie das menschliche Gehirn zu funktionieren.
Der Wert des Turing-Preises beträgt bis zu 1 Million US-Dollar und wird zu gleichen Teilen unter allen drei Wissenschaftlern aufgeteilt. Darüber hinaus erhalten die Gewinner auch gesonderte Auszeichnungen von Google, dem Sponsorunternehmen Turing Award.
Yoshua Bengio, Yann LeCun und Geoff Hinton (von links nach rechts).
Ab Ende der 1970er und Anfang der 1980er Jahre begann Hinton mit neuronalen Netzen zu arbeiten. Damals glaubten die meisten Informatiker, dass die Technik eine Sackgasse sei. 1983 war er Miterfinder eines der ersten neuronalen Netzwerkgeräte, das statistische Wahrscheinlichkeit nutzte, die Boltzmann-Maschine. Derzeit nutzen große Technologieunternehmen wie Facebook, Amazon usw. diese Technologie, nachdem sie verbessert wurde.
LeCun leistete wichtige Beiträge zur Entwicklung der Technologie, die die heutigen modernen Computer-Vision-Systeme antreibt.
Bengio hat an einer neuen Methode gearbeitet, um ein generatives kontradiktorisches Netzwerk zu schaffen, das aus einfachen Zeichnungen Originalbilder erstellen kann.
Alle drei Wissenschaftler äußerten sich optimistisch hinsichtlich der Zukunft des maschinellen Lernens und neuronaler Netze, äußerten jedoch auch Vorsicht hinsichtlich der praktischen Anwendungen, die sie mit sich bringen könnten, darunter auch ihre Verwendung zur Entwicklung von Waffensystemen.
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