Yann LeCun: az intelligens rendszerek mély tanulásának Pionírja.

Yann LeCun – Úttörő a mély tanulásban

Yann André LeCun (született 1960. július 8-án, Soisy-sous-Montmorency, Párizs közelében) francia–amerikai számítástechnikus, akinek munkássága kulcsfontosságú a konvolúciós neurális hálózatok (CNN), a gépi látás, a képfeldolgozás, a dokumentum kompresszió és az önfelügyelt tanulás (self-supervised learning) modern fejlődésében. Jelenleg Silver Professor a New York University Courant Institute-ában, és Chief AI Scientist a Meta (korábban Facebook) kutatási részlegén.

Életút és tanulmányok

Gyermek- és ifjúkor, érdeklődés
LeCun Párizs környékén nőtt fel. Már gyerekkorában erősen vonzotta a matematika és a fizika, de hamarosan a számítógépek és az algoritmusok világa iránt is, különösen azok, amelyek tanulnak – tehát a mesterséges intelligencia iránt – kezdett el érdeklődni.

Formális oktatás
1983-ban diplomázott az ESIEE Paris villamosmérnöki karán („Diplôme d’Ingénieur”) Yann LeCun
Ezt követően folytatta tanulmányait a Université Pierre et Marie Curie-n (Párizs VI.), ahol 1984-ben megszerezte a Diplôme d’Études Approfondies (DEA) fokozatot, majd 1987-ben védte meg doktori disszertációját „Modèles connexionnistes de l’apprentissage” címmel, amelyben már korai formában dolgozott ki a backpropagation (hátraterjesztés) módszerhez hasonló gradient-alapú tanulási eljárásokat. Yann LeCun

Korai kutatói pályafutás, Bell Labs, dokumentumfeldolgozás
A PhD után LeCun röviden Geoffrey Hinton mellett dolgozott Torontóban posztdoktorként, majd 1988-ban az AT&T Bell Laboratories-hoz került (Holmdel, New Jersey) Yann LeCun. Itt kezdte el alkalmazni és finomítani a neurális hálózatokat képfeldolgozási problémákra, különösen a kézírásfelismerés (handwritten digit recognition) területén. Yann LeCun

Dokumentumkompresszió és DjVu projekt
Az AT&T Labs részeként LeCun és kollégái több technológiát is fejlesztettek, köztük a DjVu dokumentumkompressziós formátumot, amelyet színes, nagy felbontású beszkennelt dokumentumokra terveztek úgy, hogy a szöveg/rajz és a háttér/részinformációk külön kezelése révén.* Wikipédia

Későbbi pozíciók, NYU, Meta
2003-tól LeCun professzor lett a New York University egyetemén. Ott létrehozta az NYU Center for Data Science-t és más kutatóközösségeket. Később belépett az iparba is: vezető kutató lett Facebook / Meta AI részlegén. Yann LeCun

Főbb tudományos eredmények és hatások

LeCun munkássága számos területen hozott áttöréseket, amelyek nélkül ma sok modern AI technológia nem lenne az, ami – vagy legalábbis nem ilyen formában.

Konvolúciós neurális hálózatok (CNN) és LeNet-széri
A LeNet-sorozat (LeNet-1, LeNet-4, LeNet-5, stb.) volt az első, amely sikeresen alkalmazta a konvolúciót + pooling / al-mintavételezést + backpropagációt olyan feladatokon, mint kézírásfelismerés és bankcsekkek olvasása. A legismertebb az 1998-ban publikált „Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition” című LeNet-5 dolgozat.

Egy érdekes anekdota: amikor LeCun és csapata először mutatta be a LeNet-modellt, a számítási erőforrások korlátai miatt sokáig csak kis adat- és képmérettel dolgoztak, és gyakran kézi trükkökkel optimalizálták az akkor lassú processzorok és kevés memóriával rendelkező gépek számára. Az, hogy a LeNet-5 később került szélesebb alkalmazásba (például ATM-eknél, banki csekkek olvasására), jól mutatja, hogy a kutatói koncepciók gyakran évekkel a gyakorlati lehetőség előtt alakulnak ki. resources.wolframcloud.com

Backpropagation és tanulási algoritmusok
Noha a backpropagation ötlete nem csak LeCuné, ő az elsők között volt, akik formális módon kidolgoztak és publikálható dolgozatban ismertették olyan hálózatokkal kapcsolatban, amelyeknek több rétege is tanul. A doktori munkájában („Modèles connexionnistes …”, 1987) már szerepelnek ilyen elemek. Yann LeCun

Dokumentumkompresszió: DjVu
A DjVu formátum és technológia az egyik legjobb példa arra, hogyan lehet mérnöki megoldásokkal kombinálni kutatást: felosztják a beszkennelt dokumentumot előteret + háttér rétegre, a szöveget/rajzot olyan módon tömörítik, hogy éles maradjon, miközben háttérképeknél lehet engedményeket tenni: kevesebb felbontás, nagyobb kompresszió. Így például egy magazin oldal 300 dpi-n akár 40-60 KB méretűre is tömöríthető, miközben a minőség elég jó marad a megjelenítéshez. library.imaging.org

Innovációk, mérnöki megoldások, esélyt adó intézményes háttér
LeCun nem csak elméleti kutató: sokszor kellett mérnöknek is lenni, optimalizálni, hardver és szoftver korlátokat kezelni. Az AT&T Bell Labs korszakában arra is ügyelt, hogy ne csak papíron működjenek az ötletek. Például a LeNet rendszerek használtak DSP lapkákat, beágyazott megoldásokat, hogy valódi alkalmazásokban, például csekkek feldolgozásnál is működjenek. leon.bottou.org

Elismerések, Turing-díj és társak
2018-ban megkapta az ACM A. M. Turing Awardot Geoffrey Hintonnal és Yoshua Bengio-val együtt, „a mély neurális hálózatok koncepcionális és mérnöki áttöréseiért”, amelyek alapvetővé tették a deep learninget sok területen (képfeldolgozás, beszédfelismerés, nyelvfeldolgozás, robotika). ACM Awards

Számos kitüntetése: IEEE Neural Network Pioneer, PAMI Distinguished Researcher, Nobel-szerű mérvű díjak, tiszteletbeli doktori címek több egyetemen. acm.org

Érdekességek

LeCun korai PhD-éveiben azt meséli, hogy amikor a neurális hálózatok még viszonylag “szélhámos ötletnek” számítottak a mainstream számítástudományban — a ’80-as években sokan kételkedtek, hogy érdemes velük foglalkozni. Például a publikációs nehézségek, peer review-ok kritikái. De LeCun kitartott, mert hitt abban, hogy a “réteges hálózat” és a visszaterjesztés kombinációja igenis használható.

A LeNet-5et eleinte elsősorban bankcsekkek olvasására használták. Az USA-ban olyan rendszerek is működtek, amelyek a csekkek kézírásos részeit automatikusan olvasták. Sok ember manapság nem is tudja, de hogyha fizetted a csekket, nagy valószínűséggel LeNet-szerű rendszerek dolgoztak benne. leon.bottou.org

Amikor a DjVu-t prezentálták, LeCunék több verzióban is demonstrálták a technológiát böngésző plug-inekkel. Az egyik bemutatóban egy színes magazin oldal letöltése és böngészése ment élőben – nagy feltűnést keltett az internet lassú korszakában, hogy mennyivel gyorsabban tölt be, és milyen éles a betű, miközben a háttér képeken engedtek kompressziós trükköket. Ez inspirálta sok fejlesztőt, hogy dokumentum-kezelésben új formátumokat keressenek, különösen akkor, amikor szélessáv nem volt mindenhol elérhető.

Egy másik, talán kevésbé ismert momentum: LeCun és kollégái (köztük Leon Bottou) fejlesztettek egy gépi tanulási szimulátort, az SN-t („Simulator for Connectionist Models”), amely lehetővé tette különböző hálózati architektúrák és tanulási szabályok kísérleti kipróbálását már a ’80-as évek végén. Ez volt az egyik első lépés a neurális hálózatok gyakorlati kipróbálásában és ipari alkalmazásban való használatában. leon.bottou.org

Jelentős hatás

LeCun munkássága alapvetően hozzájárult ahhoz, hogy a neurális hálózatok a kutatási perifériáról a mesterséges intelligencia központi paradigmájává váljanak. Ahogy a Turing-díj indoklása is hangsúlyozza: a koncepciók, amelyek LeCun-hoz (és Hintonhoz, Bengiohoz) köthetők, tettek lehetővé olyan technológiákat, amelyeket ma milliók használnak – legyen szó arcfelismerésről, automatizált járművekről, képfeldolgozásról, beszédfeldolgozásról, vagy nyelvi modellekről. ACM Awards

LeCun emellett aktív gondolkodó az AI etikai, társadalmi és biztonsági kérdéseiben, különösen önfelügyelt tanulásban, a reprezentációk tanításában, valamint a gépi tudás világmodelljeinek felépítésében – tehát nemcsak a hálózat felépítésén dolgozik, hanem azon is, hogy mit és hogyan tanulnak ezek a rendszerek. (Ez a vonal erősebben jött fel az utóbbi években.)

Összefoglalás

Yann LeCun a mély tanulás egyik alapköve, akinek pályafutása során:

Korán felismert és formalizált olyan tanulási algoritmusokat, amelyeket ma backpropagationként ismerünk.

Kidolgozta és alkalmazta a konvolúciós hálózatokat gyakorlati feladatokon.

Mérnöki és ipari (kompresszió, dokumentumfeldolgozás, hardveres megoldások) oldalról is aktív volt.

Kulcsszereplő volt abban, hogy a neurális hálózatok újra elnyerjék a tudományos közösség támogatását (a “deep learning boom” idején).

Yann LeCun legfontosabb publikációi

Az alábbiakban néhány nagyon fontos mű LeCun életművéből: alapító, mérföldkő-jellegű munkák, amelyek sok más kutatást inspiráltak.

Cím	Közzététel éve	Kiadó / folyóirat	Tartalom rövid leírása
Modèles connexionnistes de l’apprentissage (Connectionist Learning Models)	1987	Université Pierre et Marie Curie (PhD Thesis)	A doktori dolgozat, amelyben LeCun korai formában bemutatja, hogyan lehet konnekcionista modelleket használni tanulásra, több réteggel, gradient-alapú módszerekkel. Alapozza a későbbi backpropagation és hálózati fejlesztéseit. bibbase.org
SN: A Simulator for Connectionist Models (León Bottou & Yann LeCun)	1988	Proceedings of NeuroNimes, Franciaország	Bemutattak egy szimulátort, amely lehetővé tette konnekcionista modellek kipróbálását és összehasonlítását: fontos volt a hálózatok prototípusainak tesztelésében és a gépi látás, képalapú alkalmazások kipróbálásában. leon.bottou.org
Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition	1998	IEEE Proceedings, november 1998	A LeNet-5 modell bemutatása; kézírásfelismerés és dokumentumfelismerés gyakorlati alkalmazása; konvolúciós hálók, pooling, tanulható súlyok; ez az egyik klasszikus munka, amely máig alapja sok modern CNN architektúrának. yann.lecun.com
High Quality Document Image Compression with “DjVu”	1998	Journal of Electronic Imaging, Vol. 7(3)	A DjVu technológia leírása: színes beszkennelt dokumentumok hatékony kompressziója, szöveg és háttér elkülönítésével, háttérképek wavelet-basisú tömörítése, a háttér és előtér külön kezelése. Gyakorlati előny: jelentős mentés fájlméretben, alkalmazható böngészőkben, dokumentumkezelésben. leon.bottou.org