父の日のトリビュート: 人工知能の技術的創始者
人工知能の栄枯盛衰に関しては、この分野の発展を常に主張してきた人々がいます。ちょうど父の日に合わせて、XX の父として知られる人々がどのように取り組んできたかを見てみましょう。彼らは個人の力を使って AI への道を変えてきました。
父の日について話しましょう。
この日、人々は通常、父親に感謝の意を表します。AIの分野にも、その分野に新しい生命を吹き込み、創設者の責任を負ったそのような「父親」がいます。
私たちは、それぞれの分野での先駆的な貢献により、その分野の父と呼ばれる数人の科学者やエンジニアを選出し、父の日に敬意を表します。 。
GANの父、イアン・グッドフェロー
最初に名前が挙がったのは、少し年下のグッドフェローで、彼はまだ 35 歳に達しておらず、まだ 2 歳の子供の父親になったばかりです。しかし、グッドフェローは勝った」GANの父」と賞賛されていますが、このリストに確固たる足場を築くことができます。
GAN は間違いなく最近の AI で最も注目されているテクノロジーです。写真の修復、顔の変更操作、スタイルの転送などの魔法の機能はすべて GAN の魔法を示しています。, 2 つのニューラル ネットワークを互いに対抗させる GAN のアプローチは、新しい世界への扉を開きます。
ルカンですらかつてこう言った。GAN は AI の未来となる。
グッドフェロー氏は2014年に他の学者とともにGANを提案しました。このアイデアの誕生も非常に興味深いもので、彼は友人の飲み会での突然のアイデアから一晩かけて開発したと言われています。 ガン の原型。
Goodfellow は Andrew Ng、Yoshua Bengio、Aaron Courville に師事し、卒業後、4 月に Google からオリーブの枝を受け取りました。
グッドフェローは若くしてすでに多くの賞を受賞しており、かつて「MIT Technology Review」誌で 35 歳以下の革新者 35 人のリストに選ばれ、「Foreign Policy」誌でも世界のトップ 100 人の思想家に選ばれました。
畳み込みニューラルネットワークの父、ヤン・ルカン
ルカン氏はニューヨーク大学の教授であり、フェイスブックの副社長兼チーフAIサイエンティストを務めている。ルカンの最も優れた貢献は次の点にあります。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を発明した、それにより彼は「」の名誉を獲得しました。 CNNの父”。
1980 年代後半、Yan LeCun はベル研究所に勤務していたときに、手書き数字認識に初めて畳み込みニューラル ネットワークを使用しました。不思議なのは、当時、この画期的な作品を楽観視する人があまりいなかったことだ。
現在、CNN はコンピュータ ビジョン、音声認識、音声合成、画像合成、自然言語処理などで広く使用されています。また、自動運転、医療画像認識、音声アシスタント、情報フィルタリングなどの用途でも大きな可能性を秘めています。
彼の貢献には次のようなものもあります。バックプロパゲーションアルゴリズムの改善、動作が高速になります。ニューラルネットワークの応用範囲を拡大、ニューラル ネットワークを、多数のさまざまなタスクを完了できるコンピューティング モデルに変えます。彼の概念の多くは現在、人工知能の開発を変えています。
誰もディープラーニングに注目していなかったときも、ルカン氏は何十年にもわたって粘り強く研究を続け、ついに 2018 年に彼とヒントン氏、ベンジオ氏がチューリング賞を受賞しました。これは彼らにとって最高の賞賛となるはずです。
ディープラーニングの父 ジェフリー・ヒントン
2018 年のチューリング賞受賞者の 1 人であるヒントンは、ディープラーニングの創始者であり操舵手であると言えます。 「ディープラーニングの父」当然、その名前は彼のものです。
ヒントンは、Google の副社長兼エンジニアリング研究者、Vector Institute の首席科学顧問、そしてトロント大学の名誉教授です。
彼の1986年の論文 《誤差伝播による内部表現の学習》重要なコンセプトが提案されました——バックプロパゲーション、それ以来ニューラルネットワークが実用化されました。
1983年にヒントンによって発明されたボルツマンマシン、2012年畳み込みニューラル ネットワークの改善、どれもAIの歴史に刻まれる先駆的な成果です。 特に 2012 年に、ヒントンと彼の学生たちは畳み込みニューラル ネットワークを改良し、有名な ImageNet の評価で瞬く間に成功を収め、他の出場者を圧倒し、コンピューター ビジョンの分野に大きな嵐を巻き起こしました。
ヒントンは特別な家族的な雰囲気を持っているため、長年研究の最前線で働いてきましたが、医学界とも積極的に協力しています。彼の最初の妻は、幼少期に卵巣癌で亡くなり、ADHD と学習障害のある 2 人の子供を残しました。
ヒントンは、プレッシャーのかかる仕事の下で、良き父親の役割を果たし続ける必要がある。かつては、激務にもかかわらず、毎晩6時に帰宅して子供たちに付き添っていた時期もあった。
AI の熱狂の中でも、ヒントンは、もう一人の巨匠であるジョーダンと同様に、冷静かつ批判的な目を保っています。彼らは時代をリードしましたが、いつでも自分たちの理論を覆すかのように、常に人々に用心するよう警告していました。
マイケル・I・ジョーダン、機械学習の父
マイケル・I・ジョーダンはカリフォルニア大学バークレー校で働いており、全米科学アカデミー、全米工学アカデミー、およびアメリカ芸術科学アカデミーの会員、機械学習の分野における主要なパイオニアです。
1988 年から 1998 年まで、マサチューセッツ工科大学の脳・認知科学学部で教鞭をとり、その研究はコンピューティング、統計、認知科学、生物科学など幅広いテーマをカバーしていました。
マスターのエネルギーは常に非常に強力で、近年では、分散コンピューティング システム、自然言語処理、信号処理、統計におけるベイズ ノンパラメトリック分析、確率グラフィカル モデル、スペクトル法、カーネル法などにも浸透しています。遺伝学などの問題の応用においても大きな成果を上げています。
ジョーダンは「機械学習の父」として知られており、それに値します。最も優れた業績を評価するとすれば、それはおそらく次の昇進でしょう。機械学習と統計の融合、そしてそれについてパラメトリックモデルとノンパラメトリックモデル研究。
ジョーダンは機械学習の達人として業界で数多くの賞を受賞しており、かつては Semantic Scholar によって「最も影響力のあるコンピューター科学者」に指名されました。
ジョーダンとヒントンは、機械学習の 2 人の達人と見なすことができます。発案者, 現在AI分野で活躍する大御所のほとんどはその弟子の出身です。たとえば、ヨシュア・ベンジオ、アンドリュー・ンらは皆、ヨルダンの弟子です。前述のイアン・グッドフェローはジョーダンの弟子とみなされています。
確かに、マイケル・ジョーダンという人は神のような存在です。
彼らはテクノロジーの父であり、人工知能の創始者です
人工知能の開発は何度か激動と寒い冬を経験しましたが、彼らのような技術者たちの努力によって、今日の AI の精力的な発展につながったのは、この偉大なリーダーたちです。このテクノロジーはもともと実験室でのみ開発されました。アイデアは、仕事や生活の中で楽しめる技術的な成果に変わります。
私たちが社会のテクノロジー変革の成果を十分に享受するとき、私たちが巨人の肩の上に立ち、より早く、より正確に目標を達成する機会を得られるのは、これらの父親のおかげであることを忘れてはなりません。
「XX の父」というタイトルと比較して、これらの粘り強い科学者は、AI をさらに進歩させ、人類により良い利益をもたらす方法にもっと関心を持っています。
これらの有名人たちに幸せな父の日を過ごしてもらいたいと思います!そして、彼らがより強力な理論や技術を「生み出す」ことを期待しています。