アルフレッドのノーベル賞によると、「前年に人類に最大の利益をもたらした人々に」授与されるノーベル賞については、誰もが耳にしました（ちなみに、私の友人は2035年に物理学のノーベル賞を受賞します）。しかし、について少し知っている「コンピューティングのためのノーベル賞」と一般的に呼ばれるチューリング賞言語コンパイラとアルゴリズムのプログラミングの基礎を形作っ優等イノベーター。

Association for Computing Machinery（ACM）が主催するAMチューリング賞は、英国の数学者でありコンピューター科学者であるAlan Mathison Turing（1912–1954）に敬意を表して名付けられました。彼は、コンピューターアーキテクチャ、アルゴリズム、コンピューティングの形式化、および人工知能において根本的な進歩を遂げました。チューリングは、第二次世界大戦中の英国の暗号解読作業にも役立ちました。

3人のAIパイオニアに与えられる2018チューリング賞

チューリング賞の特徴は、計算科学の多様な分野で授与されることです。そしてこの投稿では、人工知能の父の創設者として一般に知られている3人のaiパイオニアに与えられたものについて話します。

優勝した3人の男性は、コンピューティングにニューラルネットワークを使用して、AIの概念的および工学的基盤を備えたディープラーニングを開発しました。

Yann LeCunは、Facebookの副社長兼チーフAI科学者であり、ニューヨーク大学の教授です。

Geoffrey Hintonは、Googleの副社長兼エンジニアリングフェローであり、Vector Instituteの主任科学顧問であり、トロント大学の教授でもあります。

Yoshua Bengioは、モントリオール大学の教授であり、Mila（ケベック州のAI研究所）とInstitute for Data Valorization （IVADO）の両方の科学ディレクターです。YoshuaBengioとYannLeCunは、CIFARのLearning in Machines andBrainsプログラムの共同ディレクターでもあります。

数年にわたる彼らの仕事は、アルゴリズムを使用して、言語、オブジェクトを認識し、音声認識、ロボット工学、デジタル画像やビデオの機械学習のブレイクアウトにつながったデータの洞察とパターンを抽出しました。これらのディープニューラルネットワークは、画像認識において高度になりました。

ニューラルネットワークは機械学習を行う手段であり、コンピューターはトレーニングの例を分析することでタスクの実行を学習します（教師あり機械学習の場合）。通常、例には事前に手作業でラベルが付けられています。たとえば、オブジェクト認識システムには、車、家、コーヒーカップなどの何千ものラベル付き画像が供給され、特定のラベルと一貫して相関する視覚パターンが画像内に検出されます。

AIの分野は最近大きな進歩を見せており、チューリング賞のおかげで、AI研究者は、「コンピューター分野にとって永続的かつ主要な技術的重要性」の多大な努力と貢献に対して報われています。