في الليلة الماضية (6 ديسمبر)، تم منح الجائزة الرئيسية لـ VinFuture 2024 بقيمة 3 ملايين دولار أمريكي (أكثر من 76 مليار دونج) إلى 5 علماء: يوشوا بينجيو، وجيفري إي. هينتون، وجينسن هوانج، ويان ليكون، وفي في لي لمساهماتهم الرائدة في تعزيز تقدم التعلم العميق.

وأشارت لجنة الجوائز إلى أن التقدم في مجال التعلم العميق قد فتح عهدًا جديدًا من الابتكار التكنولوجي، مما يسمح للآلات "بالتعلم" من كميات هائلة من البيانات وتحقيق دقة لا تصدق في مهام مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية واتخاذ القرار.

منذ عام 2012، أصبح التعلم العميق أداة رئيسية لدفع التقدم الكبير في مجالات مثل الرعاية الصحية والأتمتة والخدمات المالية، وتشكيل الابتكار في المستقبل. يمكن أن تساعد تطبيقات تطوير التكنولوجيا الجديدة ملايين الأشخاص على تغيير حياتهم من خلال جلب الكفاءة إلى الأعمال والرعاية الصحية.

البروفيسور يوشوا بنجيو

البروفيسور يوشوا بنجيو هو مؤسس معهد ميلا، الذي يركز على الشبكات العصبية الاصطناعية، بما في ذلك التقدم المهم في التعلم التمثيلي والنماذج التوليدية.

وأصبحت مساهماته جزءًا أساسيًا من أنظمة التعلم العميق الحديثة، وخاصة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP). وقد مكن عمله من تطوير أدوات مثل المساعدين الافتراضيين وأدوات ترجمة اللغات، مما سمح لملايين الأشخاص حول العالم بالوصول إلى هذه التقنيات. ويستمر بحثه في تشكيل المجالات المتعلقة بالتعلم العميق، بدءًا من الروبوتات وحتى تطوير الطب الشخصي.

تمكن ابتكارات بنجيو الأنظمة من "التعلم" وتوليد البيانات بدقة لا تصدق. وتكتسب هذه الابتكارات أهمية خاصة في ابتكار حلول تعتمد على الذكاء الاصطناعي لمواجهة التحديات العالمية، مثل تحسين الرعاية الصحية وتعزيز التنمية البيئية المستدامة.

وفي كلمته خلال حفل توزيع الجوائز، استذكر البروفيسور رحلته مع الذكاء الاصطناعي التي بدأت قبل 20 عامًا، عندما أصبح مهتمًا بالشبكات العصبية وأراد فهم المبادئ وراء الذكاء. ولم يكن يتصور في ذلك الوقت أن تقدمه ونجاحه سيكون لهما مثل هذا التأثير الضخم على مجتمع اليوم.

وأكد أن "الذكاء الاصطناعي قادر على تحقيق فوائد جمة إذا أدرناه بشكل صحيح. علينا أن ندرك حجم التحدي ونتحمل مسؤولية إنجاحه" .

البروفيسور جيفري هينتون

يُعرف البروفيسور جيفري هينتون، من جامعة تورنتو في كندا، بقيادته وأبحاثه الأساسية في مجال هندسة الشبكات العصبية. وقد أظهرت ورقته البحثية التي قدمها عام 1986 مع ديفيد روميلهارت ورونالد ويليامز التمثيلات الموزعة في الشبكات العصبية المدربة بواسطة خوارزمية الانتشار الخلفي. وأصبحت هذه الطريقة أداة قياسية في مجال الذكاء الاصطناعي وأدت إلى التقدم في التعرف على الصور والكلام.

ومن خلال تحسين بنية الشبكات العصبية العميقة واستخدام مجموعات البيانات الكبيرة لتدريبها، فتح البروفيسور هينتون اتجاهات جديدة لأبحاث وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما مهد الطريق للتقدم في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي والأنظمة المستقلة.

وفي كلمته خلال حفل توزيع الجوائز، قال البروفيسور جيفري إي. هينتون، إنه والبروفيسور يوشوا بينجيو ويان ليكون كرسوا حياتهم لتطوير تكنولوجيا الشبكات العصبية. كما أعرب عن سعادته برؤية شركة VinFuture تعترف بمساهمات السيد جين هسون هوانج في تطوير برامج الكمبيوتر اللازمة للذكاء الاصطناعي؛ كما قام البروفيسور فيفي لي بتوفير البيانات الضخمة - وهو العامل الذي أثبت فعالية هذه التكنولوجيا.

السيد جينسن هوانغ

تم تكريم جينسن هوانج، رئيس شركة NVIDIA، لقيادته الثاقبة في تحويل وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) إلى أدوات قوية للتعلم العميق والحوسبة المتسارعة.

يساعد تطوير منصة CUDA (هندسة الأجهزة الموحدة للحوسبة) برمجة وحدة معالجة الرسومات على التعامل بكفاءة مع المتطلبات الحسابية الهائلة للتعلم العميق. وقد مكّن هذا الاختراق من التدريب السريع للشبكات العصبية وجعل وحدات معالجة الرسوميات أداة أساسية في البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم.

أصبحت وحدات معالجة الرسومات عناصر أساسية في أبحاث الذكاء الاصطناعي الحديثة، مما أدى إلى تسريع الابتكار في مجالات مثل التعرف على الكلام، والسيارات ذاتية القيادة، ومعالجة الصور الطبية، ومعالجة اللغة. اليوم، أصبح التعلم العميق المعجل بواسطة وحدة معالجة الرسوميات يدعم العديد من التطورات مثل نماذج الذكاء الاصطناعي الشائعة اليوم أو أدوات الرعاية الصحية والتشخيص، مما يعود بالنفع على ملايين الأشخاص في جميع أنحاء العالم.

"يشرفني أن أحصل على الجائزة الرئيسية لـ VinFuture بحضور الأصدقاء والعلماء العظماء مثل البروفيسور يوشوا بينجيو، وجيفري هينتون، ويان ليكون.

يعد هذا تقديرًا لنا من مؤسسة VinFuture لإمكانيات الذكاء الاصطناعي الرائدة في جميع الصناعات. وقال جين هسون هوانج: "يشرفني أن أحصل على هذه الجائزة نيابة عن زملائي في NVIDIA الذين كرسوا حياتهم لعلوم الكمبيوتر والمجالات ذات الصلة".

البروفيسور يان ليكون

تم تكريم البروفيسور يان ليكون، كبير علماء الذكاء الاصطناعي في ميتا، لعمله الرائد في تطوير الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs). ويعد هذا نموذجًا مهمًا في تطوير تقنية التعرف على الصور والتعلم العميق.

وقد أرسى عمله على شبكات CNN في أواخر الثمانينيات الأساس للتعلم التلقائي لميزات الصور الهرمية، وهو أمر مهم في مهام مثل اكتشاف الكائنات والتعرف على الوجوه.

لقد أدت ابتكارات البروفيسور ليكون إلى تحقيق اختراقات في الصناعات التي تستخدم تقنية معالجة الصور، من التشخيص الطبي إلى القيادة الذاتية. أصبحت الشبكات العصبية التلافيفية الآن هي المعيار في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي يستخدمها مليارات الأشخاص كل يوم، حيث تلعب دورًا محوريًا في تطوير التقنيات مثل التعرف على الوجه ومعالجة الصور الطبية.

وأوضح البروفيسور يان ليكون أن كأس VinFuture 2024 له شكل مشابه جدًا للنموذج العصبي، مع اتصال الخلايا العصبية. هذا الرمز يناسب عمله حقًا.

قال: "الآلات قادرة على التعلم، ليس كالبشر بعد، لكننا نقترب من ذلك. أعتقد أن الذكاء الاصطناعي قادر على التطور أكثر، وأن يصبح أكثر ذكاءً. يساعدنا الذكاء الاصطناعي على توسيع نطاق الذكاء البشري، بل لقد نجح الذكاء الاصطناعي في ذلك منذ أسلافه" .

وقال الخبير إن مساعدي الذكاء الاصطناعي يمكن أن يصبحوا أكثر ذكاءً، ومع استمرارنا في تدريب الذكاء الاصطناعي على اللغة والثقافة والقيم، فإنه سيخلق كنزًا من البيانات البشرية التي تحتاج إلى المشاركة، ونشر المعرفة في العالم، وتعزيز التقدم في العلوم والطب والتكنولوجيا.

البروفيسور في-في لي

تم تكريم البروفيسور فاي فاي لي، من جامعة ستانفورد، الولايات المتحدة الأمريكية، لمساهماته الرائدة في مجال الرؤية الحاسوبية وتطوير مجموعة البيانات ImageNet. لقد أحدثت قيادتها لمشروع ImageNet ثورة في مجال التعرف على الصور من خلال إنشاء مجموعة بيانات كبيرة ومُصنفة تسمح للآلات بالتعرف على الكائنات وتصنيفها بشكل أكثر دقة.

لقد أرسى ImageNet الأساس لتدريب نماذج التعلم العميق وعزز تطوير المهام مثل اكتشاف الكائنات والتعرف على الوجوه وتصنيف الصور. ويعد عمل البروفيسور لي مثالاً رئيسيًا على أهمية البيانات في تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يؤثر على النهج القائم على البيانات المستخدم في العديد من المجالات.

لقد أدت مساهمات البروفيسور لي إلى تحويل الطريقة التي تعالج بها أنظمة التعلم العميق المعلومات البصرية وتفهمها، مما مكن من تحقيق تقدم في مجالات مثل القيادة الذاتية، والتشخيص الطبي، وأنظمة الأمن الذكية. ومن خلال دفع حدود ما يمكن للآلات رؤيته وتفسيره، ساهم عملها في تعزيز الابتكار في مجال الرؤية الحاسوبية واستفاد المجتمع ككل.

تم إطلاق هذه الجائزة من قبل مؤسسة VinFuture في عام 2020 ويتم منحها سنويًا للاختراعات العلمية والتكنولوجية الرائدة التي لديها القدرة على إحداث تغييرات ذات مغزى في حياة الناس. بعد أربعة مواسم، تم تكريم 37 عالماً. وتبلغ قيمة الجائزة الإجمالية 4.5 مليون دولار أميركي، بما في ذلك جائزة رئيسية بقيمة 3 ملايين دولار أميركي و3 جوائز خاصة قيمة كل منها 500 ألف دولار أميركي، مع 3 فئات: العالمات، والعلماء من البلدان النامية، والعلماء الذين يبحثون في مجالات جديدة.