Нобелевскую премию в области технологий присудили программному обеспечению, которое учит ИИ учиться, как люди

В этом году ассоциация компьютерных наук ACM наградила Премией Тьюринга трем учёным, известным как «крестные отцы машинного обучения», которые заложили основы современного искусственного интеллекта.

Премия Тьюринга аналогична Нобелевской премии в области информатики и представляет собой ежегодную награду, вручаемую отдельным лицам или группам, внесшим важный вклад в Ассоциацию компьютерных наук. Премия названа в честь Мэтисона Тьюринга, британского учёного, считающегося отцом теоретической информатики и искусственного интеллекта.

В этом году премию получили три учёных: Ян ЛеКун, профессор Нью-Йоркского университета и главный человек, отвечающий за искусственный интеллект в Facebook; Джефф Хинтон, почетный профессор Университета Торонто и старший научный сотрудник Google в Google Brain; Йошуа Бенджио, профессор Монреальского университета, а также соучредитель компании в области искусственного интеллекта Element AI.

Трое ученых вместе известны как «крестные отцы машинного обучения (глубокого обучения)», потому что они вместе работают над нейронными сетями — типом программного обеспечения, которое учит ИИ действовать подобно человеческому мозгу.

Размер премии Тьюринга составляет до 1 миллиона долларов США, разделенных поровну между всеми тремя учеными. Кроме того, победители также получают отдельные награды от Google, компании-спонсора Turing Award.

Йошуа Бенджио, Ян ЛеКун и Джефф Хинтон (слева направо).

В конце 1970-х — начале 1980-х Хинтон начал работать с нейронными сетями. В то время большинство ученых-компьютерщиков считали, что этот метод зашел в тупик. В 1983 году он стал соавтором одного из первых устройств нейронной сети, использующего статистическую вероятность, — машины Больцмана. В настоящее время крупные технологические компании, такие как Facebook, Amazon... все используют эту технологию после ее усовершенствования.

ЛеКун внес важный вклад в разработку технологии, которая лежит в основе современных систем компьютерного зрения.

Бенджио работал над новым методом создания генеративно-состязательной сети, которая может создавать оригинальные изображения из простых рисунков.

Все трое ученых с оптимизмом смотрели на будущее машинного обучения и нейронных сетей, но также выразили осторожность в отношении практических применений, которые они могут принести, одним из которых является их использование для разработки систем вооружения.