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Jürgen Schmidhuber

Jürgen Schmidhuber (nacido el 17 de enero de 1963) [1] es un científico informático alemán conocido por su trabajo en el campo de la inteligencia artificial , específicamente las redes neuronales artificiales . Es director científico del Instituto Dalle Molle para la Investigación de la Inteligencia Artificial en Suiza . [2] También es director de la Iniciativa de Inteligencia Artificial y profesor del programa de Ciencias de la Computación en la división de Ciencias e Ingeniería Informática, Eléctrica y Matemática (CEMSE) en la Universidad de Ciencia y Tecnología Rey Abdalá (KAUST) en Arabia Saudita . [3] [4]

Es más conocido por su trabajo fundamental y muy citado [5] sobre la memoria a corto plazo larga (LSTM), un tipo de arquitectura de red neuronal que fue la técnica dominante para varias tareas de procesamiento del lenguaje natural en la investigación y aplicaciones comerciales en la década de 2010. También introdujo principios de redes neuronales dinámicas , metaaprendizaje , redes generativas adversarias [6] [7] [8] y transformadores lineales , [9] [10] [8] todos los cuales están muy extendidos en la IA moderna.

Carrera

Schmidhuber completó sus estudios de pregrado (1987) y doctorado (1991) en la Universidad Técnica de Múnich en Múnich , Alemania. [1] Sus asesores de doctorado fueron Wilfried Brauer y Klaus Schulten . [11] Enseñó allí desde 2004 hasta 2009. Desde 2009, [12] hasta 2021, fue profesor de inteligencia artificial en la Università della Svizzera Italiana en Lugano , Suiza. [1]

Se ha desempeñado como director del Instituto Dalle Molle para la Investigación de Inteligencia Artificial (IDSIA), un laboratorio suizo de IA, desde 1995. [1]

En 2014, Schmidhuber formó una empresa, Nnaisense, para trabajar en aplicaciones comerciales de inteligencia artificial en campos como las finanzas, la industria pesada y los automóviles autónomos . Sepp Hochreiter , Jaan Tallinn y Marcus Hutter son asesores de la empresa. [2] Las ventas fueron inferiores a los 11 millones de dólares en 2016; sin embargo, Schmidhuber afirma que el énfasis actual está en la investigación y no en los ingresos. Nnaisense recaudó su primera ronda de financiación de capital en enero de 2017. El objetivo general de Schmidhuber es crear una IA para todo uso entrenando una única IA en secuencia en una variedad de tareas específicas. [13]

Investigación

En la década de 1980, la retropropagación no funcionó bien para el aprendizaje profundo con largas rutas de asignación de créditos en redes neuronales artificiales . Para superar este problema, Schmidhuber (1991) propuso una jerarquía de redes neuronales recurrentes (RNN) preentrenadas un nivel a la vez mediante aprendizaje autosupervisado . [14] Utiliza codificación predictiva para aprender representaciones internas en múltiples escalas de tiempo autoorganizadas. Esto puede facilitar sustancialmente el aprendizaje profundo posterior. La jerarquía de RNN se puede colapsar en una sola RNN, destilando una red de chunker de nivel superior en una red de automatizador de nivel inferior . [14] [15] En 1993, un chunker resolvió una tarea de aprendizaje profundo cuya profundidad excedía 1000. [16]

En 1991, Schmidhuber publicó redes neuronales adversarias que compiten entre sí en forma de un juego de suma cero , donde la ganancia de una red es la pérdida de la otra red. [6] [17] [7] [8] La primera red es un modelo generativo que modela una distribución de probabilidad sobre patrones de salida. La segunda red aprende por descenso de gradiente para predecir las reacciones del entorno a estos patrones. Esto se llamó "curiosidad artificial". En 2014, este principio se utilizó en una red generativa adversaria donde la reacción del entorno es 1 o 0 dependiendo de si la salida de la primera red está en un conjunto dado. Las GAN fueron el estado del arte en modelado generativo durante el período 2015-2020.

Schmidhuber supervisó la tesis de diploma de 1991 de su estudiante Sepp Hochreiter [18] que consideró "uno de los documentos más importantes en la historia del aprendizaje automático". [15] Estudió el compresor de historia neuronal , [14] y, lo que es más importante, analizó y superó el problema del gradiente de desaparición . Esto condujo a la memoria a corto plazo a largo plazo (LSTM), un tipo de red neuronal recurrente . El nombre LSTM se introdujo en un informe técnico (1995) que condujo a la publicación LSTM más citada (1997), coescrita por Hochreiter y Schmidhuber. [19] Todavía no era la arquitectura LSTM estándar que se utiliza en casi todas las aplicaciones actuales. La arquitectura LSTM estándar fue introducida en 2000 por Felix Gers , Schmidhuber y Fred Cummins. [20] El "LSTM vainilla" de hoy que utiliza retropropagación a través del tiempo fue publicado con su estudiante Alex Graves en 2005, [21] [22] y su algoritmo de entrenamiento de clasificación temporal conexionista (CTC) [23] en 2006. CTC se aplicó al reconocimiento de voz de extremo a extremo con LSTM. En la década de 2010, el LSTM se convirtió en la técnica dominante para una variedad de tareas de procesamiento del lenguaje natural, incluido el reconocimiento de voz y la traducción automática , y se implementó ampliamente en tecnologías comerciales como Google Neural Machine Translation , [24] también se han utilizado en Google Voice para transcripción [25] y búsqueda, [26] y Siri . [27]

En 2014, el estado del arte era entrenar una “red neuronal muy profunda” con 20 a 30 capas. [28] Apilar demasiadas capas condujo a una reducción pronunciada en la precisión del entrenamiento , [29] conocido como el problema de “degradación”. [30] En mayo de 2015, Rupesh Kumar Srivastava, Klaus Greff y Schmidhuber utilizaron los principios LSTM para crear la red de autopistas , una red neuronal de propagación hacia adelante con cientos de capas, mucho más profunda que las redes anteriores. [8] [31] [32] En diciembre de 2015, se publicó la red neuronal residual (ResNet), que es una variante de la red de autopistas. [30] [33]

En 1992, Schmidhuber publicó Fast Weights Programmer , una alternativa a las redes neuronales recurrentes . [9] Tiene una red neuronal de avance lento que aprende por descenso de gradiente para controlar los pesos rápidos de otra red neuronal a través de productos externos de patrones de activación autogenerados, y la red de pesos rápidos en sí misma opera sobre entradas. [10] Más tarde se demostró que esto era equivalente al Transformador lineal no normalizado . [34] [10] [35] Schmidhuber utilizó la terminología "aprendizaje de focos de atención internos" en 1993. [36]

En 2011, el equipo de Schmidhuber en IDSIA con su investigador postdoctoral Dan Ciresan también logró aceleraciones dramáticas de redes neuronales convolucionales (CNN) en computadoras paralelas rápidas llamadas GPU . Una CNN anterior en GPU por Chellapilla et al. (2006) fue 4 veces más rápida que una implementación equivalente en CPU. [37] La ​​CNN profunda de Dan Ciresan et al. (2011) en IDSIA ya era 60 veces más rápida [38] y logró el primer desempeño sobrehumano en un concurso de visión por computadora en agosto de 2011. [39] Entre el 15 de mayo de 2011 y el 10 de septiembre de 2012, estas CNN ganaron cuatro concursos de imágenes más [40] [41] y mejoraron el estado del arte en múltiples puntos de referencia de imágenes. [42] El enfoque se ha vuelto central en el campo de la visión por computadora . [41] Se basa en diseños de CNN introducidos mucho antes por Kunihiko Fukushima . [43] [41]

Disputas de crédito

Schmidhuber ha argumentado polémicamente que a él y a otros investigadores se les ha negado el reconocimiento adecuado por su contribución al campo del aprendizaje profundo , a favor de Geoffrey Hinton , Yoshua Bengio y Yann LeCun , quienes compartieron el Premio Turing 2018 por su trabajo en aprendizaje profundo. [2] [44] [45] Escribió un artículo "mordaz" en 2015 argumentando que Hinton, Bengio y Lecun "se citan intensamente entre sí" pero "no dan crédito a los pioneros del campo". [45] En una declaración al New York Times , Yann LeCun escribió que "Jürgen está obsesionado maníacamente con el reconocimiento y sigue reclamando crédito que no merece por muchas, muchas cosas... Esto hace que sistemáticamente se levante al final de cada charla y reclame crédito por lo que acaba de presentarse, generalmente no de manera justificada". [2] Schmidhuber respondió que LeCun hizo esto "sin ninguna justificación, sin proporcionar un solo ejemplo", [46] y publicó detalles de numerosas disputas de prioridad con Hinton, Bengio y LeCun. [47] [48]

El término "schmidhubered" se ha utilizado en broma en la comunidad de IA para describir el hábito de Schmidhuber de desafiar públicamente la originalidad del trabajo de otros investigadores, una práctica que algunos en la comunidad de IA consideran un "rito de iniciación" para los investigadores jóvenes. Algunos sugieren que los logros significativos de Schmidhuber han sido subestimados debido a su personalidad confrontativa. [49] [44]

Reconocimiento

Schmidhuber recibió el Premio Helmholtz de la International Neural Network Society en 2013, [50] y el Premio Pionero de Redes Neuronales de la IEEE Computational Intelligence Society en 2016 [51] por "contribuciones pioneras al aprendizaje profundo y las redes neuronales". [1] Es miembro de la Academia Europea de Ciencias y Artes . [52] [12]

Se le ha llamado el "padre de la IA moderna" o algo similar, [62] el "padre de la IA generativa" [63] y también el "padre del aprendizaje profundo". [64] [55] Sin embargo, el propio Schmidhuber ha llamado a Alexey Grigorevich Ivakhnenko el "padre del aprendizaje profundo" [65] [66] y da crédito a muchos pioneros de la IA incluso anteriores. [15]

Vistas

Schmidhuber es un defensor de la IA de código abierto y cree que se volverá competitiva frente a la IA comercial de código cerrado. [8] No cree que la IA represente una nueva amenaza existencial y que sea menos amenazante que las armas nucleares. [58] [59]

Desde los años 70, Schmidhuber quería crear "máquinas inteligentes que pudieran aprender y mejorar por sí mismas y volverse más inteligentes que él en el transcurso de su vida". [8] Schmidhuber distingue entre dos tipos de IA: la IA de herramientas, como las que se utilizan para mejorar la atención médica, y las IA autónomas que establecen sus propios objetivos, realizan sus propias investigaciones y exploran el universo. Ha trabajado en ambos tipos durante décadas, [8] y espera que la siguiente etapa de la evolución sean las IA que se automejoren y que sucedan a la civilización humana como la siguiente etapa en el aumento universal hacia una complejidad cada vez mayor, y espera que la IA colonice el universo visible. [8]

Referencias

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