Les trois pionniers de l'apprentissage en profondeur ont remporté le prix Turing d'un million de dollars

Catégorie: Intelligence artificielle Posté 27 mars

Trois scientifiques qui ont lancé une révolution de l'IA en étudiant les capacités d'apprentissage de grands réseaux de neurones artificiels ont reçu la distinction la plus prestigieuse en informatique : le million de dollars Prix ​​Touring.

Pendant des décennies, Geoffrey Hinton, Yann LeCun et Yoshua Bengio ont persévéré avec les réseaux de neurones alors que le reste de la communauté de l'IA les considérait comme une impasse, préférant se concentrer plutôt sur des approches symboliques (c'est-à-dire des règles de logique codées à la main plutôt qu'appris). ).

Grande percée : En 2012, ces réseaux de neurones profonds se sont soudainement révélés étonnamment bons pour la reconnaissance d'images. La clé consistait à leur fournir d'énormes quantités de données d'entraînement et à les exécuter sur de puissantes puces de traitement graphique, bien adaptées aux calculs parallélisés requis.

Effets de réseau : L'apprentissage en profondeur est maintenant un peu partout. Il est utilisé pour traiter les images sur Facebook, cibler les publicités sur Google et aider les voitures autonomes à percevoir le monde qui les entoure. Les entreprises non technologiques désireuses d'être plus efficaces adoptent également rapidement la technologie.

Gros canons : Lorsque la puissance de l'apprentissage en profondeur est devenue évidente, Hinton et LeCun ont été rapidement recrutés par Google et Facebook. Et l'essor de la technologie a fait naître l'espoir de faire des percées dans l'IA qui ont longtemps semblé être de la science-fiction. LeCun, par exemple, a mené un effort au sein de Facebook pour développer non seulement de puissantes capacités de reconnaissance d'images et de vidéos, mais également des assistants personnels plus performants.

Risques croissants : L'essor de l'apprentissage en profondeur, et de l'IA en général, s'est produit si rapidement que beaucoup, dont Hinton, LeCun et Bengio, ont parfoisje me demandais si les choses n'allaient pas trop vite. L'apprentissage en profondeur a par exemple suralimenté la reconnaissance faciale et d'autres formes de surveillance. La technologie a également consolidé le pouvoir entre les mains des entreprises disposant de beaucoup de données et de puissance de calcul.

Essai de Touring : Le moment est une douce justification pour le trio. Pour Hinton, cela reflète également une vérité fondamentale sur l'IA qui remonte à l'homme qui a d'abord spéculé sur les machines intelligentes. Une personne qui croyait fermement que la racine de l'intelligence était l'apprentissage était Turing, a-t-il déclaré au MIT Technology Review.