🤖The Greats

Соавтор статьи 1986 года, которая популяризировала обратное распространение ошибки для обучения нейронных сетей, затем провел десятилетия в качестве одного из немногих последовательных сторонников глубокого обучения в течение двух зим ИИ, пока AlexNet его ученика не выиграл конкурс ImageNet 2012 года и практически в одночасье не изменил эту область.

“Упорство в немодной идее посредством неоднократного отказа может окупиться, как только возобладают доказательства, а не мода.”

Сверточную нейронную сеть построили в Bell Labs в конце 1980-х годов, а к 1990-м начали коммерческое считывание рукописных чеков — работающее развертывание глубокого обучения более чем за пятнадцать лет до массового прорыва в этой области. Сейчас главный ученый Меты в области искусственного интеллекта и ярый скептик по поводу того, что современные языковые модели ведут к общему интеллекту.

“Система, проверенная в реальном развертывании, преподает уроки, которые не дает ни один контрольный результат, даже если эта область продвинулась вперед.”

Передовое моделирование нейронного языка и совместно с коллегами внедрили механизм внимания, который напрямую вошел в архитектуру Transformer, превратив Университет Мила в Монреале в одну из крупнейших в мире концентраций исследователей глубокого обучения. Позже стал одним из самых выдающихся сторонников регулирования рисков, связанных с ИИ.

“Создание мощной технологии и публичное предупреждение о ее рисках — это не противоречивые позиции, которых следует придерживаться одновременно.”

Бывший гений шахмат и дизайнер видеоигр, который в 2010 году основал DeepMind, а затем возглавил команды, создавшие AlphaGo, первую программу, которая обыграла лучшего профессионального игрока в го, и AlphaFold, которая предсказала трехмерную структуру почти каждого известного белка. Разделил Нобелевскую премию по химии 2024 года с компанией AlphaFold.

“Система, обученная только правилам узкой игры, все еще может удивить людей, которые ее создали.”

Создал ImageNet, набор данных, содержащий примерно 14 миллионов повседневных фотографий, размеченных вручную, превратив распознавание изображений в измеримое ежегодное соревнование; Многие считают, что система AlexNet, выигравшая его в 2012 году, положила начало буму глубокого обучения. Сейчас содиректор Стэнфордского института ИИ, ориентированного на человека.

“Набор данных может иметь такое же значение, как и алгоритм: иногда неприметная инфраструктурная работа становится настоящим прорывом.”

Придумал термин «искусственный интеллект» во время организации семинара в Дартмуте в 1956 году, а в следующем году изобрел язык программирования Lisp, дав этому молодой области название и на десятилетия стал основным исследовательским инструментом. Выиграл премию Тьюринга 1971 года за создание теоретических основ этой области.

“Решительное название области может формировать ее идентичность на десятилетия, независимо от того, чего ее основатели достигнут в том же году.”

Обратная частота документов была разработана в 1972 году в Кембридже, статистическая идея, лежащая в основе TF-IDF, которая до сих пор лежит в основе большинства поисковых систем и большей части обработки естественного языка, за десятилетия до появления моделей глубокого обучения, которые сейчас доминируют в этой области. Всю свою жизнь яростно защищаю интересы женщин, занимающихся компьютерными технологиями.

“Единственная, точно сформулированная статистическая идея может пережить целые архитектуры, построенные десятилетия спустя на ее основе.”