Yann LeCun
Yann LeCun (2024) | |
Państwo działania | |
---|---|
Data i miejsce urodzenia |
8 lipca 1960 |
Alma Mater |
ESIEE, Paryż - Ecole Superieure d'Ingenieurs en Electrotechnique et Electronique, 1983 |
Doktorat |
1987 – Computer science |
Doktor honoris causa Instituto Politécnico Nacional, Mexico City – 2016 Université Côte d'Azur, Nicea – 2018 Università di Siena/ Hong Kong University of Science and Technology – 2021/ 2024 | |
Naukowiec | |
Amerykańskie przedsiębiorstwo technologiczne | |
Stanowisko |
Chief AI Scientist |
Okres zatrudn. |
od 2017 |
Uczelnia badawcza | |
Courant Institute of Mathematical Sciences | |
Stanowisko |
Professor of Computer Science |
Okres zatrudn. |
od 2013 |
Odznaczenia | |
Strona internetowa |
Yann André LeCun (wym. ang. ləˈ kʌn / lə-kun; wym. fr. ləkœ̃)[1][2], pierwotnie pisane Le Cun[1], (ur. 8 lipca 1960) – francusko-amerykański informatyk pracujący głównie w dziedzinach uczenia maszynowego, komputerowego rozpoznawania obrazów autonomicznej robotyki i sztucznej inteligencji. Jest Srebrnym Profesorem[a][3] w zakresie Danologii, Informatyki, Neuronauki, i Elektrotechniki na Uniwersytecie Nowojorskim afiliowany przy tym uniwersytecie w Center for Data Science, the Courant Institute of Mathematical Science, the Center for Neural Science, and the Electrical and Computer Engineering Department[4]. Jest wiceprezesem oraz głównym naukowcem zajmującym się sztuczną inteligencją w Meta[4][5][6].
Jest dobrze znany ze swojej pracy nad optycznym rozpoznawaniem znaków i komputerowym rozpoznawaniem obrazów przy użyciu konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN)[7][8][9]. Jest jednym z głównych twórców technologii kompresji obrazu DjVu (wraz z Léonem Bottou i Patrickiem Haffnerem). Wspólnie z Léonem Bottou opracował język programowania Lush[10].
W 2018 LeCun, Yoshua Bengio i Geoffrey Hinton, w uznaniu ich prac indywidualnych i wspólnych, otrzymali Nagrodę Turinga za koncepcyjne i praktyczne postępy, które sprawiły, że głębokie sieci neuronowe stały się kluczowym elementem informatyki. Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton i Yann LeCun to trzej liderzy odpowiedzialni za rewolucyjną rolę, jaką sztuczne sieci neuronowe zaczęły odgrywać w uczeniu maszynowym. Ich rozwój i nieustanne wspieranie głębokich sieci neuronowych umożliwiły ogromny postęp w takich dyscyplinach jak rozpoznawanie obrazów, rozpoznawanie mowy, rozumienie języka naturalnego i robotyka[11][12]. Wszyscy trzej bywają nazywani „ojcami chrzestnymi sztucznej inteligencji” i „ojcami chrzestnymi głębokiego uczenia”[13][14][15][16][17].
Dzieciństwo i wykształcenie
[edytuj | edytuj kod]LeCun urodził się 8 lipca 1960 w Soisy-sous-Montmorency na przedmieściach Paryża. Jego nazwisko pierwotnie brzmiało Le Cun od starobretońskiej formy Le Cunff i pochodziło z regionu Guingamp w północnej Bretanii. „Yann” to bretońska forma imienia „John”[1][b].
W 1983 uzyskał dyplom inżyniera na ESIEE, Ecole Superieure d'Ingenieurs en Electrotechnique w Paryżu.W 1987, na Université Pierre et Marie Curie (obecnie Sorbonne) napisał dysertację “Modèles Connexionnistes de l’apprentissage”, w której zaproponował wczesną wersję algorytmu uczenia metodą propagacji wstecznej dla sieci neuronowych i na podstawie tej pracy obronił doktorat (PhD) z informatyki[18][19][20].
Działalność naukowa
[edytuj | edytuj kod]Laboratoria Bell Labs
[edytuj | edytuj kod]W 1988 LeCun dołączył do Działu Badań Systemów Adaptacyjnych w AT&T Bell Laboratories w Holmdel w stanie New Jersey w Stanach Zjednoczonych, kierowanego przez Lawrence'a D. Jackela, gdzie opracował szereg nowych metod uczenia maszynowego, takich jak inspirowany biologicznie model rozpoznawania obrazów zwany konwolucyjnymi sieciami neuronowymi[21], metody regularyzacji „Optimal brain damage”[22] i metodę Sieci Transformatorów Graficznych (podobną do warunkowego pola losowego, ang. Conditional random field), którą zastosował do rozpoznawania pisma ręcznego i OCR[8]. Opracowany przez LeCun'a system rozpoznawania czeków bankowych został szeroko wdrożony przez NCR i inne firmy. Pod koniec lat 90. i na początku XXI wieku odczytano za jego pomocą ponad 10% wszystkich czeków w USA[23].
W 1996 roku dołączył do AT&T Labs - Research jako kierownik działu badań nad przetwarzaniem obrazu, który był częścią laboratorium poznawczego przetwarzania mowy i obrazu Lawrence'a Rabinera . Pracował głównie nad technologią kompresji obrazu DjVu, wykorzystywaną przez wiele witryn internetowych, zwłaszcza internet Archive, do rozpowszechniania zeskanowanych dokumentów[24][20].
Uniwersytet Nowojorski
[edytuj | edytuj kod]W 2003 LeCun rozpoczął pracę dla New York University (NYU) na pozycji profesora informatyki i neuronauki im. Jacoba T. Schwartza w Courant Institute of Mathematical Sciences i Center for Neural Science. Jest również profesorem w Tandon School of Engineering[25][26].
Na Uniwersytecie Nowojorskim pracował głównie nad modelami opartymi na energii do uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego[27], uczeniem się cech do rozpoznawania obiektów w komputerowym widzeniu[28] oraz robotyką mobilną[29].
W 2012 roku został dyrektorem-założycielem Centrum Nauki o Danych (CDS) Uniwersytetu Nowojorskiego[30]. 9 grudnia 2013 LeCun został pierwszym dyrektorem Meta AI Research w Nowym Jorku[31][32][33] i zrezygnował ze stanowiska dyrektora NYU Centrum Nauki o Danych na początku 2014[20].
Kolejne aktywnoścɪ
[edytuj | edytuj kod]W 2013 r. wspólnie z Yoshua Bengio wykreowali cykl dorocznych konferencji poświęconych uczeniu maszynowemu International Conference on Learning Representations (ICLR)[34].
Był współzałożycielem i współprzewodniczy, wspólnie z Yoshua Bengio, programowi badawczemu Learning in Machines and Brains (Uczenie się maszyn i mózgu). Program łączy naukowców z różnych krajów i różnych dyscyplin naukowych z zadaniem rozwoju i doskonalenia sztucznej inteligencji, by stworzyć komputery, które mogą "myśleć" bardziej jak ludzie - rozpoznawać twarze, rozumieć, co dzieje się na zdjęciu lub filmie i rozumieć znaczenie języka. Program jest finansowany przez kanadyjski instytut CIFAR[35][36][37].
Był współorganizatorem cyklu letnich warsztatów, organizowanych przez Institute for Pure and Applied Mathematics (Instytutu Matematyki Czystej i Stosowanej) , finansowanych przez CIFAR, na Uniwersytecie Kalifornijskim w Los Angeles, poświęconych doskonaleniu uczestników w zakresie uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji i neuronauki obliczeniowej[38].
W 2016 podczas dorocznego kursu Nauk Komputerowych i Cyfrowych - „Chaire Annuelle Informatique et Sciences Numériques” w Collège de France w Paryżu wygłosił „Leçon Inaugurale” (wykład inauguracyjny)ː Deep learning, une révolution en Intelligence artificielle[39][40].
W 2023 został mianowany pierwszym profesorem informatyki im. Jacoba T. Schwartza w Instytucie Couranta na Uniwersytecie Nowojorskim[41].
LeCun jest doradcą naukowym francuskiej grupy badawczej Kyutai[42], która jest finansowana przez Xaviera Niela, Rodolphe'a Saadé, Erica Schmidta i innych[43].
LeCun był współzałożycielem i byłym członkiem zarządu Partnership on AI , grupy firm i organizacji non-profit badających społeczne konsekwencje sztucznej inteligencji[44].
Pod opieką LeCun’a przygotowało i obroniło doktoraty wielu naukowców i praktyków, którzy w kolejnych latach wnieśli duży wkład w rozwój matematyki i informatyki, wśród nich Wojciech Zaremba[45].
Odznaczenia
[edytuj | edytuj kod]W 2023 roku prezydent Francji odznaczył LeCun'a Orderem Legii Honorowej V klasy - w randze Kawalera (Chevalier)[46][47].
Nagrody i zaszczyty
[edytuj | edytuj kod]Nagroda Turinga
[edytuj | edytuj kod]W marcu 2019 roku LeCun, wspólnie z Yoshuą Bengio i Geoffreyem Hintonem, zdobyli nagrodę Turinga za 2018[13][15][16][17].
Doktoraty honoris causɑ
[edytuj | edytuj kod]W 2016 doktor honoris causa Instituto Politécnico Nacional (IPN) w Meksyku[48].
W 2018 doktor honoris causa École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)[49][50].
W 2022 doktor honoris causa Université Côte d'Azur[51].
W 2023 doktor honoris causa Università di Siena[52].
W 2023 doktor honoris causa Hong Kong University of Science and Technology[53].
Nagrody i wyróżnienia
[edytuj | edytuj kod]W 2014 otrzymał nagrodę IEEE Neural Network Pioneer Award[54].
W 2015 nagrodę PAMI Distinguished Researcher Award[55].
W 2016 magazyn Wired wybrał LeCun'a do „The Wired 100-2016's Most Influential People” na 24. miejscu[56] i do “25 Geniuses Who are Creating the Future of Business”[57].
W 2018 LeCun został odznaczony Medalem IRI ustanowionym przez Innovation Research Interchange (IRI)[58].
W 2018 otrzymał Nagrodę Harolda Pendera przyznawaną przez Penn Engineering na Uniwersytecie Pensylwanii[59].
W 2019 roku został nagrodzony The Golden Plate Award (Złotą Płytą) przez American Academy of Achievement[60].
W 2022 roku otrzymał Nagrodę Księżniczki Asturii w kategorii „Badania naukowe” wraz z Yoshuą Bengio, Geoffreyem Hintonem i Demisem Hassabisem[61].
W 2024 podczas Światowego Forum Ekonomicznego (WEF) w Davos odebrał nagrodę Global Swiss AI Award 2023[62].
W 2024, w Dubaju, otrzymał nagrodę TIME100 Impact Award[63].
Członkostwo w akademiach
[edytuj | edytuj kod]LeCun jest członkiem amerykańskiej National Academy of Sciences (Narodowej Akademii Nauk)[64], National Academy of Engineering (Narodowej Akademii Inżynierii)[65] i Académie des Sciences(Francuskiej Akademii Nauk)[66].
Uwagi
[edytuj | edytuj kod]- ↑ Srebrny Profesor to jedno z najwyższych wyróżnień uniwersytetu, najbardziej prestiżowa profesura imienna, jaką Uniwersytet Nowojorski może zaoferować swoim wykładowcom. Srebrni Profesorowie są wybierani w uznaniu ich licznych osiągnięć.
- ↑ Le Cun zrezygnował ze spacji w swoim nazwisku, po tym jak odkrył, że Amerykanie byli zdezorientowani i traktowali Le jako jego drugie imię.
Linki zewnętrzne
[edytuj | edytuj kod]- Osobista strona internetowa Yann LeCun
- Strona internetowa Yann LeCun w Computer Science Department at New York University na Uniwersytecie Nowojorskim
- Strona Yann LeCun w Collège de France
- Lista doktorantów Yann LeCun
- Publikacje Yann LeCun
- Konwolucyjne sieci neuronowe
- Strona internetowa DjVuLibre
- Lush strona internetowa
- AMA: Yann LeCun (self.MachineLearning) www.reddit.com Pytania i odpowiedzi - Yann LeCun, 2013
- Artykuł IEEE Spectrum
- Bazy danych stworzone przez CIFARː CIFAR-10 i CIFAR-100[67].
- Wykład inauguracyjny w Collège de France 4 lutego 2016, zatytułowanyː L'apprentissage profond: une révolution en intelligence artificielle - Uczenie głębokie: rewolucja w sztucznej inteligencji w serwisie YouTube
- Wykład w Columbia Engineering, 23 października 2024ː “How Could Machines Reach Human-Level Intelligence?” w serwisie YouTube
Przypisy
[edytuj | edytuj kod]- ↑ a b c Fun Stuffː "No, Your Name can't possibly be pronounced that way". [dostęp 2024-10-13]. (ang.).
- ↑ How to Pronounce Yann LeCun. [dostęp 2024-10-13]. (ang.).
- ↑ The Silver Professors. [dostęp 2024-10-13]. (ang.)..
- ↑ a b Yann LeCunː Biographical Sketch. [dostęp 2024-10-13]. (ang.).
- ↑ Cade Metz: Turing Award Won by 3 Pioneers in Artificial Intelligence. The New York Times, 27 March 2019. [zarchiwizowane z tego adresu (16 June 2021)].
- ↑ Yann LeCun Curriculum Vitae. [dostęp 2024-10-13]. (ang.).
- ↑ Convolutional Nets and CIFAR-10: An Interview with Yann LeCun. Medium, 2014-12-22. [dostęp 2024-10-13]. (ang.).
- ↑ a b Yann LeCun , Gradient-Based Learnind Applied to Document Recognition [pdf], Léon Bottou, Yoshua Bengio, Patrick Haffner, „Proceedings of the IEEE”, 11, 86, 1998, s. 2278–2324, DOI: 10.1109/5.726791 [dostęp 2024-10-13] (ang.).
- ↑ Mirosław Mamczur: Jak działają konwolucyjne sieci neuronowe (CNN)?. 2021-03-25. [dostęp 2024-10-13]. (pol.).
- ↑ Lush History and Credits. SourceForge. [dostęp 2024-10-13]. (ang.).
- ↑ 2018 ACM A.M. Turing Award. 2018. [dostęp 2024-10-18]. (czuw.).
- ↑ Fathers of the Deep Learning Revolution Receive ACM A.M. Turing Award. Fathers of the Deep Learning Revolution Receive ACM A.M. Turing Award, 2019-03-27. [dostęp 2024-10-13]. (ang.).
- ↑ a b James Vincent: Godfathers of AI’ honored with Turing Award, the Nobel Prize of computing. The Verge, 2019-03-27. [dostęp 2024-10-13]. (ang.).
- ↑ Ted Ranosa: Godfathers Of AI Win This Year's Turing Award And $1 Million. Tech Times, 2019-03-29. [dostęp 2024-10-13]. (ang.).
- ↑ a b Sam Shead: The 3 'Godfathers' Of AI Have Won The Prestigious $1M Turing Prize. Forbes, 2019-03-27. [dostęp 2024-10-13]. (ang.).
- ↑ a b Tiernan Ray: Deep learning godfathers Bengio, Hinton, and LeCun say the field can fix its flaws. ZDNET, 2020-02-10. [dostęp 2024-10-13]. (ang.).
- ↑ a b Jeremy Kahn: Three 'Godfathers of Deep Learning' Selected for Turing Award. Bloomberg, 2019-03-27. [dostęp 2024-10-13]. (ang.).
- ↑ Le catalogue du Système Universitaire de Documentation. Catalogue SUDOC, 1987. [dostęp 2024-10-14]. (fr.).
- ↑ Yann LeCun , Une procedure d'apprentissage pour reseau a seuil asymmetrique (a Learning Scheme for Asymmetric Threshold Networks), „Proceedings of Cognitiva 85”, Paryż, 4 czerwca 1985, s. 599-604 [dostęp 2024-10-14] (fr.).
- ↑ a b c Thomas Haigh: A.M. Turing Award Laureates ...Yann LeCun. A.M. Turing Award, 2018. [dostęp 2024-10-24]. (ang.).
- ↑ Y. LeCun i inni, Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition [pdf], „Neural Computation”, 1, Nowy Jork: Massachusetts Institute of Technology, 1989, s. 541-551 [dostęp 2024-10-14] (ang.).
- ↑ Yann Le Cun , John S. Denker , Sara A. Sol1a , Optimal Brain Damage [pdf], „Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 1989)”, 2, 1990, s. 598-604 [dostęp 2024-10-14] .
- ↑ Yann LeCun, Léon Bottou, Yoshua Bengio: Reading Checks with Multilayer Graph Transformer Networks. [w:] International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, IEEE, Munich, [on-line]. AT&T Bell Labs, 1997. s. 151-154. [dostęp 2024-10-14]. (ang.).
- ↑ Léon Bottou i inni, High Quality Document Image Compression with DjVu, „Journal of Electronic Imaging”, 7(3), Lincroft, Nowy Jork: AT&T Labs, 1998, s. 410-425, DOI: 10.1117/1.482609 [dostęp 2024-10-16] (ang.).
- ↑ Yann LeCun. NYU Tandon. [dostęp 2024-10-16]. (ang.).
- ↑ Yann LeCun home page. [dostęp 2024-10-16]. (ang.).
- ↑ Yann LeCun i inni, A Tutorial on Energy-Based Learning [pdf], Nowy Jork: MIT Press, 19 sierpnia 2006, s. 1-59 [dostęp 2024-10-16] (ang.).
- ↑ Kevin Jarrett i inni, What is the Best Multi-Stage Architecture for Object Recognition? [pdf], wyd. Proc. International Conference on Computer Vision (ICCV'09), IEEE, 2009, s. 1-8 [dostęp 2024-10-16] (ang.).
- ↑ Raia Hadsell i inni, Learning Long-Range Vision for Autonomous Off-Road Driving [pdf], „Journal of Field Robotics”, 26(2), luty 2009, s. 120-144 [dostęp 2024-10-16] (ang.).
- ↑ The NYU Center for Data Science. [dostęp 2024-10-17]. (ang.).
- ↑ Yann LeCun, Chief AI Scientist. Meta. [dostęp 2024-10-17]. (ang.).
- ↑ Yann LeCun.
- ↑ Yann LeCun Director of AI Research. Facebook Research, 2016. [dostęp 2024-10-17]. (ang.).
- ↑ International Conference on Learning Representations 2013. International Conference on Learning Representations, 2013. [dostęp 2024-10-17]. (ang.).
- ↑ CIFAR Home research-programs Learning in Machines & Brains. Learning in Machines & Brains. CIFAR, 2024. [dostęp 2024-10-17]. (ang.).
- ↑ Learning in Machines and Brains. Project Overview. Brain Canada Foundation. [dostęp 2024-10-22]. (ang.).
- ↑ Yann LeCun. CIFAR. [dostęp 2024-10-22]. (ang.).
- ↑ Graduate Summer School: Deep Learning, Feature Learning. 2012-07-09. [dostęp 2024-10-18]. (ang.).
- ↑ Deep learning : a revolution in artificial intelligence. Collège de France, 2016-02-04. [dostęp 2024-10-22]. (fr.).
- ↑ Le « Deep learning », une révolution en Intelligence artificielle. Collège de France, 2016-02-04. [dostęp 2024-10-22]. (fr.).
- ↑ Yann LeCun Announced as Inaugural Jacob T. Schwartz Chair. NYU The Courant Institute of Mathematical Science, 2023-10-20. [dostęp 2024-10-22]. (ang.).
- ↑ Open Science AI Lab. Kyutai. [dostęp 2024-10-22]. (ang.).
- ↑ Romain Dillet: Kyutai is a French AI research lab with a $330 million budget that will make everything open source. TechCrunch, 2023-11-17. [dostęp 2024-10-22]. (ang.).
- ↑ PAI Announces New Institutional Board Directors. PAI Staff, 2018-11-07. [dostęp 2024-10-17]. (ang.).
- ↑ Yann Lecun - Former PhD Students. [dostęp 2024-10-24]. (ang.).
- ↑ Version électronique authentifiée publiée au JO n° 0001 du 01/01/2020 | Legifrance. www.legifrance.gouv.fr. [dostęp 2024-10-12].
- ↑ Yann LeCunː Today, "I was made a Chevalier de la Légion d'Honneur". LinkedIn. [dostęp 2024-10-13]. (ang.).
- ↑ Primera generación de Doctorados Honoris Causa en el IPN. Universidad Nacional Autónoma de México, 2016-10-11. [dostęp 2024-10-22]. (hiszp.).
- ↑ Sarah Aubort: EPFL celebrates 1,043 new Master's graduates. EPFL, 2018-08-10. [dostęp 2024-10-22]. (ang.).
- ↑ Yann LeCun @EPFL - "Self-supervised learning: could machines learn like humans?". EPFL. [dostęp 2024-10-22]. [zarchiwizowane z tego adresu]. (ang.).
- ↑ WAICF : Remise du diplôme de Docteur Honoris Causa d’Université Côte d’Azur à Yann LeCun, vice-président et « Chief AI Scientist » à Meta. Côte d’Azur, 2022-04-16. [dostęp 2024-10-22]. (fr.).
- ↑ Laurea ad honorem a Yann LeCun. Università di Siena, 2023-07-03. [dostęp 2024-10-22]. (wł.).
- ↑ Professor Yann LeCun. Council of the Hong Kong University of Science, 2023. [dostęp 2024-10-22]. (ang.).
- ↑ IEEE CIS Past Award Recipients. IEEE Computational Intelligence Society. [dostęp 2024-10-22]. (ang.).
- ↑ PAMI Distinguished Researcher Award. IEEE Computer Society. [dostęp 2024-10-22]. (ang.).
- ↑ The Wired 100. WIRED, 2016-08-26. [dostęp 2024-10-18]. (ang.).
- ↑ 25 Geniuses Who are Creating the Future of Business. WIRED, 2016-04-26. [dostęp 2024-10-18]. (ang.).
- ↑ IRI Awards. Innovation Research Interchange (IRI). [dostęp 2024-10-22]. (ang.).
- ↑ The Harold Pender Award. Past Recipients. PENN ENGINEERING. UNIVERSITY OF PENNSYLVANIA. [dostęp 2024-10-22]. (ang.).
- ↑ Golden Plate Awardees. The American Academy of Achievement. [dostęp 2024-10-23]. (ang.).
- ↑ 2022 Princess of Asturias Award for Technical & Scientific Research. The Princess of Asturias Foundation. [dostęp 2024-10-23]. (ang.).
- ↑ Global Swiss AI Award Ceremony 2023. Zurich University of Applied Sciences, 2024-01-18. [dostęp 2024-10-23]. (ang.).
- ↑ Billy Perrigo: Yann Lecun Is Optimistic That AI Will Lead to a Better World. Time, 2024-02-11. [dostęp 2024-10-24]. (ang.).
- ↑ Yann Andre LeCun. NAS Members Directory. [dostęp 2024-10-18]. (ang.).
- ↑ Dr. Yann Andre LeCun. NAE Members Directory. [dostęp 2024-10-18]. (ang.).
- ↑ Yann LeCun. Académie des sciences. [dostęp 2024-10-18]. (fr.).
- ↑ Alex Krizhevsky: Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images. CiteSeer, 2009-04-08. [dostęp 2023-06-05]. (ang.).