Янн ЛеКун принят на работу в новую группу ИИ в Facebook

Facebook назначил профессора Нью-Йоркского университета Яна ЛеКуна директором новой лаборатории, посвященной исследованиям в области искусственного интеллекта и глубокого обучения.

ЛеКун, профессор Института математических наук Куранта Нью-Йоркского университета, известен как пионер в области машинного обучения и компьютерного зрения, в частности технологии распознавания рукописного ввода, используемой банками по всему миру.

В 1980-х годах он предложил одну из первых версий алгоритма обратного распространения, самого популярного метода обучения искусственных нейронных сетей, и продолжил его в течение следующего десятилетия, работая в лабораториях AT&T Bell Laboratories, разрабатывая модель сверточной сети. Модель распознавания образов, архитектура которой частично имитирует зрительную кору головного мозга животных и людей. Его недавние исследовательские проекты включают применение методов «глубокого обучения» для визуального понимания сцены, визуальной навигации для автономных наземных роботов, автомобилей без водителя и небольших летающих роботов, распознавания речи и приложений в биологии и медицине.
Когда он займет свою новую должность в январе, он возглавит исследовательскую группу, о которой было первоначально объявлено в сентябре в новом учреждении в Нью-Йорке, в одном квартале от главного кампуса Нью-Йоркского университета. Другие офисы AI Group находятся в штаб-квартире Facebook в Менло-парке в Калифорнии и в Лондоне, Великобритания. ЛеКун также останется профессором Нью-Йоркского университета и продолжит там свои исследования и преподавание на неполной ставке. В обмен на это Центр науки о данных Нью-Йоркского университета вступает в партнерство с Facebook для проведения исследований в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.
Имея собственную исследовательскую группу ИИ, Facebook идет в ногу с Google, который нанял гуру нейронных сетей из Университета Торонто профессора Джеффри Хинтона для проведения исследований в области глубокого обучения, чтобы помочь компьютерам понять человеческий смысл. Microsoft Research также занималась глубоким обучением, используя его для реализации системы распознавания голоса, которая будет использоваться с поиском Bing.