stringtranslate.com

Ян ЛеКун

Ян Андре Лекун [1] ( / l ə ˈ k ʌ n / lə- KUN , фр. [ləkœ̃] ; [2] первоначально писалось как Ле Кюн ; [2] родился 8 июля 1960 года) — франко-американский учёный-компьютерщик, работающий в основном в области машинного обучения , компьютерного зрения , мобильной робототехники и вычислительной нейронауки . Он является серебряным профессором Института математических наук Куранта в Нью-Йоркском университете и вице-президентом, главным учёным по искусственному интеллекту в Meta . [3] [4]

Он хорошо известен своей работой по оптическому распознаванию символов и компьютерному зрению с использованием сверточных нейронных сетей (CNN). [5] [6] Он также является одним из главных создателей технологии сжатия изображений DjVu (вместе с Леоном Ботту и Патриком Хаффнером). Он совместно с Леоном Ботту разработал язык программирования Lush.

В 2018 году Лекун, Йошуа Бенджио и Джеффри Хинтон получили премию Тьюринга за свою работу в области глубокого обучения. [7] Этих троих иногда называют «крестными отцами ИИ» и «крестными отцами глубокого обучения». [8] [9] [10] [11] [12] [13]

Ранняя жизнь и образование

ЛеКун в Университете Миннесоты , 2014 г.

ЛеКун родился 8 июля 1960 года в Суази-су-Монморанси в пригороде Парижа. Его имя изначально писалось как Le Cun, от старой бретонской формы Le Cunff , и происходило из региона Генгам в северной Бретани . «Yann» — это бретонская форма « Джона ». [2]

Он получил диплом инженера в ESIEE в Париже в 1983 году и степень доктора философии в области компьютерных наук в Университете Пьера и Марии Кюри (сегодня Университет Сорбонна ) в 1987 году, во время обучения в котором он предложил раннюю форму алгоритма обучения с обратным распространением для нейронных сетей. [14]

Карьера

Белл Лабс

В 1988 году Лекун присоединился к исследовательскому отделу адаптивных систем в AT&T Bell Laboratories в Холмделе , штат Нью-Джерси, США, возглавляемому Лоуренсом Д. Джекелом, где он разработал ряд новых методов машинного обучения, таких как биологически вдохновленная модель распознавания изображений, называемая свёрточными нейронными сетями , [15] методы регуляризации « Оптимального повреждения мозга » [16] и метод Graph Transformer Networks (похожий на условное случайное поле ), который он применил к распознаванию рукописного ввода и OCR. [17] Система распознавания банковских чеков, которую он помог разработать, была широко развернута NCR и другими компаниями, считывая более 10% всех чеков в США в конце 1990-х и начале 2000-х годов. [ необходима цитата ]

В 1996 году он присоединился к AT&T Labs -Research в качестве руководителя отдела исследований обработки изображений, который был частью исследовательской лаборатории обработки речи и изображений Лоуренса Рабинера, и работал в основном над технологией сжатия изображений DjVu , [18] используемой многими веб-сайтами, в частности Internet Archive , для распространения отсканированных документов. [ необходима ссылка ] Среди его коллег в AT&T были Леон Ботту и Владимир Вапник .

Нью-Йоркский университет

После непродолжительного пребывания в должности научного сотрудника в исследовательском институте NEC (теперь NEC-Labs America ) в Принстоне, штат Нью-Джерси , Лекун присоединился к Нью-Йоркскому университету (NYU) в 2003 году, где он является профессором компьютерных наук и нейронных наук под председательством Джейкоба Т. Шварца в Институте математических наук Куранта и Центре нейронных наук . Он также является профессором в Школе инженерии Тандона . [19] [20] В Нью-Йоркском университете он в основном работал над энергетическими моделями для контролируемого и неконтролируемого обучения, [21] обучением признаков для распознавания объектов в компьютерном зрении , [22] и мобильной робототехникой. [23]

В 2012 году он стал директором-основателем Центра науки о данных Нью-Йоркского университета . [24] 9 декабря 2013 года Лекун стал первым директором Meta AI Research в Нью-Йорке [25] [ необходим неосновной источник ] [26] и ушел с поста директора Центра научных исследований данных Нью-Йоркского университета в начале 2014 года.

В 2013 году он и Йошуа Бенджио стали соучредителями Международной конференции по представлениям обучения , которая приняла открытый процесс рецензирования после публикации, который он ранее отстаивал на своем веб-сайте. Он был председателем и организатором «Учебного семинара», который проводился каждый год с 1986 по 2012 год в Сноуберде, штат Юта. Он является членом Научного консультативного совета Института чистой и прикладной математики [27] в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе . Он является содиректором исследовательской программы «Обучение в машинах и мозг» (ранее «Нейронные вычисления и адаптивное восприятие») CIFAR . [28]

В 2016 году он был приглашенным профессором компьютерных наук на ежегодной кафедре информатики и цифровых наук в Коллеж де Франс в Париже, где он прочитал вступительную лекцию (leçon inaugurale). [29] В 2023 году он был назначен первым профессором компьютерных наук имени Джейкоба Т. Шварца в Институте Куранта Нью-Йоркского университета. [30] ЛеКун также является научным консультантом французской исследовательской группы Kyutai, финансируемой Ксавье Ниелем , Родольфом Сааде , Эриком Шмидтом и другими. [31]

Почести и награды

Лекун является членом Национальной академии наук США , [32] Национальной инженерной академии и Французской академии наук .

Он получил почетные докторские степени от IPN в Мехико [33] в 2016 году, от EPFL [34] [35] в 2018 году, от Université Côte d'Azur в 2021 году [36] от Università di Siena в 2023 году [37] и от Гонконгского университета науки и технологий в 2023 году.

В 2014 году он получил премию IEEE Neural Network Pioneer Award, а в 2015 году — премию PAMI Distinguished Researcher Award . [38]

В 2018 году Лекун был награжден медалью IRI , учрежденной Институтом промышленных исследований (IRI), [39] и премией Гарольда Пендера , присуждаемой Университетом Пенсильвании, [40]

В 2019 году он получил премию «Золотая пластина» Американской академии достижений . [41]

В 2022 году он получил премию принцессы Астурийской в ​​категории «Научные исследования» вместе с Йошуа Бенджио , Джеффри Хинтоном и Демисом Хассабисом . [42]

В 2023 году президент Франции сделал его кавалером (рыцарем) французского ордена Почетного легиона . [43]

Во время Всемирного экономического форума (ВЭФ) 2024 года в Давосе он получил премию Global Swiss AI Award 2023. [ 44]

Премия Тьюринга

В марте 2019 года Лекун выиграл премию Тьюринга 2018 года , разделив ее с Йошуа Бенджио и Джеффри Хинтоном . [45]

Ссылки

  1. ^ "Электронная аутентифицированная версия, опубликованная в JO № 0001 от 01.01.2020 | Legifrance" . www.legifrance.gouv.fr . Проверено 4 января 2020 г.
  2. ^ abc "Fun Stuff". yann.lecun.com . Получено 20 марта 2020 г. .
  3. ^ «Пионеры искусственного интеллекта получили премию Тьюринга в размере 1 миллиона долларов». The Washington Post .
  4. ^ Метц, Кейд (27 марта 2019 г.). «Премию Тьюринга получили 3 пионера в области искусственного интеллекта». The New York Times . Архивировано из оригинала 16 июня 2021 г.
  5. ^ "Сверточные сети и CIFAR-10: интервью с Яном Лекуном". No Free Hunch . 22 декабря 2014 г.
  6. ^ ЛеКун, Ян; Ботту, Леон ; Бенжио, Йошуа ; Хаффнер, Патрик (1998). «Градиентное обучение, применяемое для распознавания документов» (PDF) . Труды IEEE . 86 (11): 2278–2324. doi :10.1109/5.726791. S2CID  14542261.
  7. ^ «Отцы революции глубокого обучения получили премию ACM AM Turing Award». Ассоциация вычислительной техники . Нью-Йорк. 27 марта 2019 г. Получено 27 марта 2019 г.
  8. ^ Винсент, Джеймс (27 марта 2019 г.). «„Крёстные отцы ИИ“ удостоены премии Тьюринга, Нобелевской премии по вычислительной технике». The Verge . Получено 20 марта 2020 г. .
  9. ^ Раноса, Тед (29 марта 2019 г.). «Крёстные отцы ИИ выигрывают премию Тьюринга и 1 миллион долларов в этом году». Tech Times . Получено 20 марта 2020 г.
  10. ↑ Reporters, Telegraph (27 марта 2019 г.). «Нобелевская премия по технологиям присуждена «крестным отцам ИИ»». The Telegraph . Получено 20 марта 2020 г.
  11. ^ Шеад, Сэм. «Три «крестных отца» ИИ выиграли престижную премию Тьюринга в 1 миллион долларов». Forbes . Получено 20 марта 2020 г.
  12. ^ Рэй, Тирнан. «Крёстные отцы глубокого обучения Бенджио, Хинтон и ЛеКун говорят, что эта область может исправить свои недостатки». ZDNet . Получено 20 марта 2020 г. .
  13. ^ Кан, Джереми (27 марта 2019 г.). «Три «крестных отца глубокого обучения» выбраны для премии Тьюринга» . bloomberg.com . Получено 10 ноября 2020 г. .
  14. ^ Ю. ЛеКун: Une procédure d'apprentissage pour réseau a seuil asymmetrique (Схема обучения для асимметричных пороговых сетей), Proceedings of Cognitiva 85, 599–604, Париж, Франция, 1985.
  15. ^ Y. LeCun, B. Boser, JS Denker, D. Henderson, RE Howard, W. Hubbard и LD Jackel: Обратное распространение ошибки, применяемое к распознаванию рукописных почтовых индексов, Neural Computation, 1(4):541–551, зима 1989 г.
  16. ^ Янн Лекун, Дж. С. Денкер, С. Солла , Р. Э. Ховард и Л. Д. Джекел: Оптимальное повреждение мозга, в Touretzky, Дэвид (ред.), Достижения в области нейронных систем обработки информации 2 (NIPS*89), Morgan Kaufmann , Денвер, Колорадо, 1990.
  17. ^ Ян Лекун, Леон Ботту, Йошуа Бенжио и Патрик Хаффнер: Градиентное обучение, применяемое к распознаванию документов, Труды IEEE, 86(11):2278–2324, 1998.
  18. ^ Леон Ботту, Патрик Хаффнер, Пол Г. Ховард, Патрис Симар, Йошуа Бенджио и Ян Лекун: Высококачественное сжатие изображений документов с помощью DjVu, Журнал электронной обработки изображений, 7(3):410–425, 1998.
  19. ^ "People – Electrical and Computer Engineering". Политехнический институт Нью-Йоркского университета . Получено 13 марта 2013 г.
  20. ^ «Домашняя страница Яна Лекуна».
  21. ^ Ян Лекун, Сумит Чопра, Райя Хадселл, Ранзато Марк'Аурелио и Фу-Цзе Хуан: Учебное пособие по обучению на основе энергии, в Бакире, Г. и Хофмане, Т. и Шёлькопфе, Б. и Смоле, А. и Таскаре, Б. (редакторы), Прогнозирование структурированных данных, MIT Press , 2006.
  22. ^ Кевин Джарретт, Корай Кавукчуоглу, Марк'Аурелио Ранзато и Янн ЛеКун: Какая многоступенчатая архитектура является лучшей для распознавания объектов?, Труды Международной конференции по компьютерному зрению (ICCV'09), IEEE, 2009
  23. ^ Райя Хадселл, Пьер Сермане, Марко Скоффье, Айше Эркан, Корай Кавачкуоглу, Урс Мюллер и Янн Лекун: Изучение дальнего зрения для автономного вождения по бездорожью, Журнал полевой робототехники, 26(2):120–144, февраль 2009 г.
  24. ^ «Центр науки о данных – Нью-Йоркский университет».
  25. ^ «Янн ЛеКун» - через Facebook.
  26. ^ "ДИРЕКТОР ИССЛЕДОВАНИЙ ИИ". 2016. Архивировано из оригинала 27 апреля 2017 г. – через Facebook.
  27. ^ http://www.ipam.ucla.edu/programs/gss2012/ Институт чистой и прикладной математики
  28. ^ "Консультативный комитет по нейронным вычислениям и адаптивному восприятию Янн ЛеКун". CIFAR . Получено 16 декабря 2013 г.
  29. ^ "L'apprentissage profond: революция в искусственном интеллекте" . колледж-де-франс.fr . 28 августа 2015 года . Проверено 1 марта 2022 г.
  30. ^ "Янн Лекун объявлен первым председателем Jacob T. Schwartz". CIMS . Получено 10 декабря 2023 г. .
  31. ^ Дилле, Ромен (17 ноября 2023 г.). «Kyutai — французская исследовательская лаборатория искусственного интеллекта с бюджетом в 330 миллионов долларов, которая сделает все открытым исходным кодом». TechCrunch . Получено 16 июня 2024 г.
  32. ^ "Новости Национальной академии наук". 26 апреля 2021 г. Получено 4 июля 2021 г. Недавно избранные члены и их аффилиации на момент выборов: … ЛеКун, Янн; вице-президент и главный специалист по искусственному интеллекту, Facebook; и серебряный профессор компьютерных наук, науки о данных, нейронауки, электротехники и вычислительной техники, Нью-Йоркский университет, Нью-Йорк, запись в каталоге участников: "Справочник участников". Национальная академия наук . Получено 4 июля 2021 г. .
  33. ^ "Первое поколение почетных докторов в IPN" . Проверено 11 октября 2016 г.
  34. ^ Оборт, Сара (10 августа 2018 г.). "EPFL празднует 1043 новых выпускника магистратуры" . Получено 27 января 2019 г.
  35. ^ "Янн Лекун @EPFL – "Самостоятельное обучение: могут ли машины учиться как люди?"". 5 октября 2018 г. Архивировано из оригинала 21 декабря 2021 г. Получено 27 января 2019 г. – через YouTube.
  36. ^ "ЯН ЛЕКУН, ПОЧЕТНЫЙ ДОКТОР CAUSA D'UNIVERSITÉ CÔTE D'AZUR" .
  37. ^ "Laurea ad Honorem Янна ЛеКуна | Università degli Studi di Siena" . www.unisi.it .
  38. ^ "Премия PAMI Distinguished Researcher Award". Технический комитет IEEE Computer Society по анализу образов и машинному интеллекту . 24 августа 2023 г. Получено 15 февраля 2024 г.
  39. ^ "Награды - Лучшие практики в области цифровых инноваций". Innovation Research Interchange .
  40. ^ "Премия Гарольда Пендера и лекция 2018 года: Янн Лекун" . Получено 22 мая 2019 г.
  41. ^ "Лауреаты Золотой пластины Американской академии достижений". achievement.org . Американская академия достижений .
  42. ^ IT, Разработано с помощью webControl CMS компанией Intermark. "Джеффри Хинтон, Янн Лекун, Йошуа Бенджио и Демис Хассабис - Лауреаты - Премии принцессы Астурийской". Фонд принцессы Астурийской .
  43. ^ «Янн ЛеКун в LinkedIn: Сегодня президент Макрон присвоил мне звание кавалера Почетного легиона… | 590 комментариев» . www.linkedin.com .
  44. ↑ Ян ЛеКун выигрывает Global Swiss AI Award 2023. zhaw.ch, 18 января 2024 г. Проверено 22 января 2024 г.
  45. ^ Метц, Кейд (27 марта 2019 г.). «Три пионера в области искусственного интеллекта получили премию Тьюринга». The New York Times . ISSN  0362-4331 . Получено 27 марта 2019 г.

Внешние ссылки

В Викицитатнике есть цитаты, связанные с Яном Лекуном .