NƠI LÀM VIỆC

Đại học Montréal và Viện AI Mila – Quebec, Canada

TÓM TẮT CÔNG TRÌNH ĐẠT GIẢI

Nghiên cứu tiên phong về mạng nơ-ron và các thuật toán học sâu 

Công trình tiên phong của Giáo sư Yoshua Bengio về mạng nơ-ron bao gồm những tiến bộ quan trọng trong học biểu diễn (representation learning) và các mô hình tạo sinh (generative models). Việc mô hình hóa từ ngữ trong không gian đa chiều được ông đề cập trong bài báo nghiên cứu công bố vào năm 2000 với tiêu đề “A Neural Probabilistic Language Model” đóng vai then chốt trong các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) ví dụ như dịch ngôn ngữ và trả lời câu hỏi. Ông cũng có đóng góp nền tảng đối với việc phát triển Mạng đối nghịch tạo sinh (GANs) dẫn tới sự cách mạng hóa trong lĩnh vực thị giác máy tính và học sâu. Nghiên cứu của ông tiếp tục thúc đẩy những tiến bộ cả về lý thuyết và ứng dụng thực tiễn trong nhiều ngành công nghiệp.

QUY MÔ TÁC ĐỘNG

Những đóng góp của Giáo sư Bengio đã trở thành một phần thiết yếu trong các hệ thống học sâu hiện đại, đặc biệt là trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Công trình của ông đã tạo điều kiện để phát triển các công cụ như trợ lý ảo và công cụ dịch ngôn ngữ, cho phép hàng triệu người trên thế giới được tiếp cận với các công nghệ này. Các nghiên cứu của ông tiếp tục định hình các lĩnh vực liên quan đến học sâu từ việc chế tạo robot đến phát triển y học cá nhân hóa.

THAY ĐỔI CÓ Ý NGHĨA

Những đổi mới của Bengio đã cho phép các hệ thống “học” và tạo dữ liệu với độ chính xác đáng kinh ngạc. Những đổi mới này đặc biệt quan trọng trong việc tạo ra các giải pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo để giải quyết các thách thức toàn cầu, chẳng hạn như cải thiện dịch vụ chăm sóc sức khỏe và thúc đẩy phát triển môi trường bền vững.