昨夜（12月6日）、ディープラーニングの進歩を促進する画期的な貢献をした5人の科学者、Yoshua Bengio、Geoffrey E. Hinton、Jensen Huang、Yann LeCun、Fei-Fei Liに、300万米ドル（760億ベトナムドン以上）相当のVinFuture 2024メイン賞が授与されました。

授賞委員会は、ディープラーニングの進歩が技術革新の新しい時代を到来させ、機械が膨大な量のデータから「学習」し、画像認識、自然言語処理、意思決定などのタスクで驚異的な精度を達成できるようになったと指摘した。

2012 年以降、ディープラーニングはヘルスケア、自動化、金融サービスなどの分野で大きな進歩を推進し、将来のイノベーションを形作る重要なツールとなっています。新しいテクノロジー開発アプリケーションは、ビジネスとヘルスケアに効率をもたらし、何百万人もの人々の生活を変えるのに役立ちます。

ヨシュア・ベンジオ教授

ヨシュア・ベンジオ教授は、表現学習と生成モデルの重要な進歩を含む人工ニューラルネットワークに焦点を当てたミラ研究所の創設者です。

彼の貢献は、特に自然言語処理 (NLP) における現代のディープラーニング システムに不可欠な要素となりました。彼の仕事により、仮想アシスタントや言語翻訳ツールなどのツールの開発が可能になり、世界中の何百万人もの人々がこれらのテクノロジーを利用できるようになりました。彼の研究は、ロボット工学から個別化医療の開発に至るまで、ディープラーニング関連の分野に影響を与え続けています。

Bengio のイノベーションにより、システムは「学習」し、信じられないほどの精度でデータを生成できるようになります。これらのイノベーションは、ヘルスケアの改善や持続可能な環境開発の促進など、世界的な課題に対処するための AI ベースのソリューションを作成する上で特に重要です。

授賞式で講演した教授は、ニューラルネットワークに興味を持ち、知能の背後にある原理を理解したいと思った20年前に始まったAIとの旅を振り返った。当時、彼はその進歩と成功が今日の社会にこれほど大きな影響を及ぼすとは考えてもいませんでした。

「AIは、私たちが適切に導いた場合にのみ、大きな利益をもたらすことができます。私たちは課題の大きさを理解し、AIを成功させる責任を負わなければなりません」と彼は強調した。

ジェフリー・ヒントン教授

カナダのトロント大学のジェフリー・ヒントン教授は、ニューラルネットワークアーキテクチャに関するリーダーシップと基礎研究で高く評価されています。 1986 年にデイヴィッド・ルメルハート、ロナルド・ウィリアムズと共同で発表した論文では、バックプロパゲーション アルゴリズムによってトレーニングされたニューラル ネットワークにおける分散表現が実証されました。この手法は人工知能の分野で標準的なツールとなり、画像認識や音声認識の進歩につながりました。

ヒントン教授は、ディープニューラルネットワークのアーキテクチャを改良し、大規模なデータセットを使用してトレーニングすることで、人工知能の研究と応用に新たな方向性を開拓し、人工知能モデルと自律システムの開発の進歩への道を切り開きました。

授賞式でジェフリー・E・ヒントン教授は、自身、ヨシュア・ベンジオ教授、ヤン・ルカンの3人がニューラルネットワーク技術の開発に人生を捧げてきたと語った。また、VinFuture が人工知能に必要なコンピューター ソフトウェアの開発における Jen-Hsun Huang 氏の貢献を認めたことを嬉しく思います。また、この技術の有効性を証明する要素として、ビッグデータを提供するフェイフェイ・リー教授の貢献も挙げられます。

ジェンセン・ファン氏

NVIDIA 社長のジェンスン フアン氏は、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) をディープラーニングとアクセラレーション コンピューティングのための強力なツールに変革した先見性のあるリーダーシップが高く評価されました。

CUDA (Compute Unified Device Architecture) プラットフォームの開発により、GPU プログラミングはディープラーニングの膨大な計算要求を効率的に処理できるようになります。この画期的な進歩により、ニューラル ネットワークの迅速なトレーニングが可能になり、GPU は世界中の人工知能の研究開発に欠かせないツールとなりました。

GPU は現代の人工知能研究に不可欠な要素となり、音声認識、自動運転車、医療画像処理、言語処理などの分野におけるイノベーションを加速しています。現在、GPU アクセラレーションによるディープラーニングは、今日の人気の人工知能モデルやヘルスケアおよび診断ツールなど、多くの進歩を推進し、世界中の何百万人もの人々に恩恵をもたらしています。

「ヨシュア・ベンジオ教授、ジェフリー・ヒントン教授、ヤン・ルカン教授などの友人や偉大な科学者たちの前で、VinFutureの主要賞を受け取ることができて光栄です。

これは、あらゆる業界における AI の画期的な可能性を VinFuture Foundation が私たちに与えた評価です。 「コンピューターサイエンスと関連分野に人生を捧げてきたNVIDIAの同僚を代表して、この賞を受け取ることができて光栄です」とジェンスン・フアンは述べた。

ヤン・ルカン教授

Meta の主任 AI 科学者である Yann LeCun 教授は、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の開発における先駆的な業績で知られています。これは画像認識やディープラーニング技術の発展において重要なモデルです。

1980 年代後半の CNN に関する研究は、物体検出や顔認識などのタスクで重要な、階層的な画像特徴の自動学習の基礎を築きました。

ルカン教授のイノベーションは、医療診断から自動運転まで、画像処理技術を利用する産業に飛躍的な進歩をもたらしました。 CNN は現在、数十億人が毎日使用する人工知能アプリケーションの標準となり、顔認識や医療画像処理などの技術開発において中心的な役割を果たしています。

ヤン・ルカン教授は、VinFuture 2024トロフィーはニューロンの接続を備えたニューラルモデルに非常によく似た形状をしていると述べました。このシンボルは彼の作品に本当によく合っています。

「機械は学習できます。まだ人間のようにはいきませんが、近づいています。AIはさらに発展し、より賢くなると考えています。AIは人間の知能を拡張するのに役立ちます。実際、AIは先駆者たちからそうしてきました」と彼は述べた。

AIアシスタントはより賢くなり、私たちが言語、文化、価値観についてAIを訓練し続けることで、共有すべき人間のデータの宝庫が生まれ、知識が世界に広まり、科学、医学、テクノロジーの進歩が促進されるだろうと専門家は述べた。

フェイフェイ・リー教授

米国スタンフォード大学の Fei-Fei Li 教授は、コンピューター ビジョンの分野と ImageNet データセットの開発における先駆的な貢献が認められました。彼女が率いた ImageNet プロジェクトでは、機械が物体をより正確に認識して分類できる大規模なラベル付きデータセットを作成することで、画像認識に革命をもたらしました。

ImageNet は、ディープラーニング モデルのトレーニングの基盤を築き、物体検出、顔認識、画像分類などのタスクの開発を促進しました。 Li教授の研究は、人工知能システムのトレーニングにおけるデータの重要性を示す好例であり、多くの分野で使用されているデータ駆動型のアプローチに影響を与えています。

Li教授の貢献により、ディープラーニングシステムが視覚情報を処理および理解する方法が変革され、自動運転、医療診断、インテリジェントセキュリティシステムなどの分野での進歩が可能になりました。彼女の仕事は、機械が見て解釈できるものの限界を押し広げることで、コンピュータービジョンの分野における革新を促進し、社会全体に利益をもたらしました。

この賞は2020年にVinFuture財団によって創設され、人々の生活に有意義な変化をもたらす可能性のある画期的な科学技術の発明に毎年授与されます。 4シーズンを経て、37人の科学者が表彰されました。賞金総額は450万ドルで、メイン賞300万ドルと、女性科学者、発展途上国の科学者、新分野を研究する科学者の3つの部門に分かれ、それぞれ50万ドルの特別賞3つが含まれます。